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      • YOLO Personal Protective Equipment검출을 이용한 착용여부 판별 비교

        한병욱 ( Han Byoung-wook ),김도근 ( Kim Do-kuen ),장세준 ( Jang Se-jun ) 한국건축시공학회 2023 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 Vol.23 No.1

        In this paper, we introduce a model for detecting Personal Protective Equipment (PPE) using YOLO (You Only Look Once), an object detection neural network. PPE is used to maintain a safe working environment, and proper use of PPE protects workers’ safety and health. However, failure to wear PPE or wearing it improperly can cause serious safety issues. Therefore, a PPE detection system is crucial in industrial settings.

      • KCI등재

        Aruco marker 기반 건설 현장 작업자 위치 파악 적용성 분석

        최태훈 ( Choi¸ Tae-hun ),김도근 ( Kim¸ Do-kuen ),장세준 ( Jang¸ Se-jun ) 한국건축시공학회 2023 한국건축시공학회지 Vol.23 No.5

        본 논문에서는 건설현장 작업자의 실내 위치 추적을 위한 새로운 방법을 소개한다. 전통적으로 GPS및 NTRIP과 같은 기술은 주로 야외에서 효과적인 위치 확인을 제공하는 데 사용되었습니다. 그러나 이러한 기술은 실내에서 사용할 경우 정확도가 떨어지는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Aruco marker를 활용하여 작업자의 위치를 추적하는 방법을 제안한다. Aruco marker는 작업자와 마커 사이의 거리를 측정하는 데 사용됩니다. 이 새로운 접근 방식은 기존 위치 확인 방법에 비해 더욱 정확한 실내 위치 확인을 제공합니다. 작업자 위치를 실시간으로 확인할 수 있어 작업 일정을 최적화하고 작업자 간 협업을 촉진합니다. 따라서 Aruco marker를 활용한 실내 측위 방식은 기존의 기술의 문제점을 보완하는 실내 위치 확인 시스템으로 활용될 수 있다. This study introduces an innovative approach to monitor the whereabouts of workers within indoor construction settings. While traditional modalities such as GPS and NTRIP have demonstrated efficacy for outdoor localizations, their precision dwindles in indoor environments. In response, this research advocates for the adoption of Aruco markers. Leveraging computer vision technology, these markers facilitate the quantification of the distance between a worker and the marker, subsequently pinpointing the worker’s instantaneous location with heightened accuracy. The methodology’s efficacy was rigorously evaluated in a real-world construction scenario. Parameters including system stability, the influence of lighting conditions, the extremity of measurable distances, and the breadth of recognition angles were methodically appraised. System stability was ascertained by maneuvering the camera at a uniform velocity, gauging its marker recognition prowess. The impact of varying luminosity on marker discernibility was scrutinized by modulating the ambient lighting. Furthermore, the camera’s spatial movement ascertained both the upper threshold of distance until marker recognition waned and the maximal angle at which markers remained discernible.

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