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YOLOv5를 이용한 건설현장 신호수 및 작업자 안전모니터링
홍채원 ( Hong Chae-won ),이승수 ( Lee Seung-soo ),문세범 ( Mun Se-bum ),한동엽 ( Han Dong-yeop ),박승희 ( Park Seung-hee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.26 No.2
산업재해 사고사망 중 건설 기계·장비로 인한 사망사고가 많은 비중을 차지하고 있는 만큼 건설현장에서의 신호수 역할은 매우 중요하다. 하지만 실제 현장에서는 신호수의 부재로 인한 안전사고 또한 다수 발생하고 있어 신호수 배치가 제대로 이루어지지 않고 있음을 알 수 있다. 그러나 아직까지는 건설현장에서의 신호수 배치 관련 연구가 아직 활발히 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 YOLOv5를 이용하여 건설현장에 신호수가 배치되었는지 확인할 수 있는 안전 모니터링 기술을 개발하였다. 연구 결과, 일반작업자와 신호수 구분을 88.1%의 정확도로 분류하였다. 본 연구 결과는 신호수 부재로 인한 건설 중장비로 인한 안전사고를 예방하는데 기여할 수 있다.
작업자 위험 행동 감지를 통한 반도체라인 건설 현장의 사고 예방 연구
한동엽 ( Han Dong-yeop ),문세범 ( Mun Se-bum ),홍채원 ( Hong Chae-won ),이승수 ( Lee Seung-soo ),박승희 ( Park Seung-hee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.26 No.2
2019년 코로나 이후 전 세계적으로 반도체의 수요가 점차 증가하고 있다. 이에 우리나라는 전 사업장에 반도체 라인을 추가로 건설하고 있으며 매일 수만 명의 작업자가 현장에서 근무하고 있다. 이러한 상황 속에서 최근 작업자의 안전을 더욱 강조하는 중대재해처벌법이 시행되었다. 특히 반도체 라인의 작업자는 사고 발생 시 화학 물질 누출에 따른 2차 피해 우려가 있기 때문에, 반도체 건설 현장에도 작업자의 사고 예방을 위한 안전 관리 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 영상 Data에 AI 기술을 접목하여 작업자의 위험 행동 기인 사고를 예방하는 기술을 개발하였으며, 추후 현장 적용 시 작업자의 사고 예방 효과를 가져올 것으로 기대된다.
AHRS 모듈 센서를 활용한 건설현장 작업자 경로 예측 기술 개발
문세범 ( Mun Se-bum ),이승수 ( Lee Seung-soo ),홍채원 ( Hong Chae-won ),한동엽 ( Han Dong-yeop ),박승희 ( Park Seung-hee ) 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.26 No.2
건설현장에서 떨어짐 등의 추락사고 및 끼임, 부딪힘 등의 장비사고는 빈번하게 발생하고 있으며 과거에서부터 발생하는 비슷한 사고 유형임에도 불구하고 열악한 작업환경과 작업자들의 부주의로 인해 개선이 되지 않는 실정이다. 본 연구에서는 AHRS 센서의 가속도를 활용하여 작업자들의 이동궤적을 계산하고, AHRS 센서에서 출력되는 오일러 각 또는 쿼터니언을 융합하여 인공지능 알고리즘을 기반으로 작업자의 미래 경로를 확률적으로 예측하는 기술을 개발하였다. 본 연구를 통해 작업자의 이동경로를 예측함으로써 빈번히 발생하고 있는 건설현장의 안전사고를 사전에 예방할 수 있는 효과를 가져올 것으로 기대된다.