Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.10a
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  • Pages.1008-1009
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Development of a Port Worker Safety Monitoring System Using Swarm Drones and Deep Learning Technology

군집 드론과 딥러닝 기술을 활용한 항만 작업자 안전 모니터링 시스템 개발

  • Tae-Hyeon Joe (Dept. of Electronics Engineering, Chung-Buk National University) ;
  • Gwang-Ho Park (Dept. of Intelligent Systems & Robotics, Chung-Buk National University) ;
  • Gi-Beom Park (Dept. of Intelligent Systems & Robotics, Chung-Buk National University) ;
  • Jun-Yeong Jang (Dept. of Information and Communication Engineering, Chung-Buk National University) ;
  • Si-Wu Kim (Dept. of Intelligent Systems & Robotics, Chung-Buk National University) ;
  • Sung-Tae Moon (Dept. of Intelligent Systems & Robotics, Chung-Buk National University)
  • 조태현 (충북대학교 전자공학부 ) ;
  • 박광호 (충북대학교 지능로봇공학과 ) ;
  • 박기범 (충북대학교 지능로봇공학과 ) ;
  • 장준영 (충북대학교 정보통신공학부 ) ;
  • 김시우 (충북대학교 지능로봇공학과 ) ;
  • 문성태 (충북대학교 지능로봇공학과 )
  • Published : 2024.10.31
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Abstract

항만은 대규모 화물 처리와 물류 이동의 중심지로, 복잡한 작업 절차와 다수의 인력 및 장비가 투입되기 때문에 높은 수준의 안전 관리가 필요하다. 기존 항만 안전 시스템은 보안 인력과 고정형 CCTV 를 통해 감시가 이루어지나, 고정된 시야와 높은 인력 비용으로 인한 한계가 존재한다. 본 연구는 군집 드론을 활용하여 작업자의 안전 준수 여부를 실시간으로 식별·감지하는 시스템을 개발하고, 항만과 유사한 환경을 시뮬레이션을 구축하여 교차 검증 및 적용 가능성을 평가한다. 이를 통해 항만 안전 관리의 효율성을 극대화하고 작업자의 안전을 강화하는 새로운 방안을 제시한다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 해양수산부 실무형 해상물류 일자리 지원사업(스마트해상물류 x ICT 멘토링)을 통해 수행한 ICT 멘토링 프로젝트 결과물입니다.

References

  1. 이유진, 손하영, 최계원, 이순교, 박재현. (2021-06-16). 항만 CCTV 영상을 이용한 딥러닝 기반의 객체 검출. 한국통신학회 학술대회논문집, 제주.
  2. 이현규, 임경훈, 신요한, 문성태. 군집 드론을 위한 PX4-ROS2 통신 시스템 개선. 한국항공우주학회 학술발표회 초록집. 제주. 2023. P379-380