• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.735-740
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• 2022

건설업은 사망자 수가 가장 많이 발생하는 산업이며, 다양한 제도 개선에도 사망자는 크게 줄어들지 않고 있다. 이에 따라, CCTV 영상에 인공지능(AI)을 적용한 실시간 안전관리가 부각되고 있다. 건설현장의 영상에 대한 AI를 적용한 근로자 탐지연구가 진행되고 있지만, 건설업의 특성상 복잡한 배경 등의 문제로 인해 성능 발현에 제한이 있다. 본 연구에서는 근로자의 탐지 및 자세 추정에 대한 성능 향상을 위해 YOLO 모델과 OpenPose 모델을 융합하여, 복잡 다양한 조건에서의 근로자에 대한 탐지 성능을 향상시켰다. 이는 향후 근로자의 불안전안 행동 및 건강관리 측면에서 활용도가 높을 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.803-804
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• 2023

본 논문은 외국인 근로자의 여권 위변조를 탐지하기 위해 MRZ 코드와 발광 데이터를 활용하는 방법을 제안하고 구현한 것이다. 이 기술은 외국인 근로자의 보호와 국내 안보 강화, 금융 거래의 안전성 향상을 지원하며, 웹 기반 인터페이스를 통해 실시간 판별과 사용자 편의성을 제공한다. 이로써 여권 위변조로 인한 잠재적인 위험을 예방하고 국내 여행 및 비즈니스 환경을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1259-1265
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• 2022

최근 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 안전사고 예방을 위한 화재 감지, 가스나 유해 물질 감지 등 다양한 솔루션에서 활용되고 있다. 2021년 고용노동부에서 발간한 산업 재해 발생 현황에 따르면, 2020년과 비교해 재해율, 재해자 수, 사망자 수가 증가하였으며 최근에는 중대재해 처벌 등에 관한 법률과 같은 안전조치를 강화하는 등 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 데이터셋 구축 가이드라인을 참고하여 현장에서 직접 수집해 데이터셋을 직접 구축하고 YOLOv4로 학습하여 객체 탐지를 통해 충돌위험 객체 탐지 시스템을 제안하고자 한다. 위험 상황 규칙 위반에 대한 정확도는 실내 88%, 실외 92%의 탐지 성능을 보였다. 이러한 시스템을 통해 산업 현장에서 발생하는 안전사고를 사전에 분석해 지능형 플랫폼 연구에 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.327-330
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• 2020

자전거를 이용해 출퇴근하는 항만 근로자들은 대형화물이 만들어낸 포트홀과 같은 파손된 도로에 의해 위협받는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 센서와 카메라로 파손 도로를 탐지하는 디바이스를 구상하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.928-931
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• 2018

고립된 해상 작업 환경에서의 작업자의 건강상태 관리와 혹시 모를 추락탐지는 작업자의 안전을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 고립공간 작업자의 안전을 모니터링하기 위한 헬멧에 부착할 수 있는 IoT 시스템을 위한 알고리즘을 제안한다. 이는 장치가 작업 중에 긴급 상황인지 신속하게 판단할 수 있다. 스마트폰은 누구나 들고 다니기 때문에 사용자 환경은 스마트폰을 이용하여 적용되었다. 작업자들이 착용할 용도이기 때문에 PPG 센서는 불편하지 않도록 귀에 부착한다. PPG 센서를 단독으로 사용하여 스트레스 정도를 파악한다. 3축 가속도 센서는 헬멧에 부착되고 추락을 감지하는데 사용된다. 우리는 여러 센서와 블루투스 통신을 이용하여 발전된 센서 시스템을 만든다. 또한, 우리는 3축 가속도 샘플을 분석하고 정규화하는 알고리즘을 JAVA에서 구현하였다. 스마트 폰을 사용하는 이점은 신호 처리를 위해 별도의 마이크로프로세서(mcu)가 필요하지 않으며 내부 통신 시스템을 통해 제어 센터에 정보를 전송할 수 있다는 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.150-159
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• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.890-895
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• 2021

최근 "중대재해 등에 관한 법률"이 제정되고 안전사고에 관한 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 제조업 현장에서 발생한 안전사고에 대해 정부 기관에서 발간한 통계 자료를 분석하고, 안전사고 발생을 줄이기 위해 위험 상황을 판정하는 모델을 구축하기 위한 딥러닝 기반에 다양한 객체 탐지 모델을 학습시켜 비교 분석하였다. 제조업 현장에 있는 CCTV에서 영상을 수집하여 직접 데이터셋을 구축하였으며, YOLO-v4, SSD, CenterNet 모델에 훈련 데이터와 검증 데이터로 이를 활용하고 학습을 진행하였다. 그 결과 YOLO-v4 모델이 mAP 81%의 수치를 얻었다. 산업 현장에서 클래스를 선정하고 데이터셋을 직접 구축하여 모델 학습을 하는 데 의의가 있으며 이를 통해 위험 상황을 판정하고 이를 추론하는 시스템의 초기 연구자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.106-116
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• 2024

연구목적: 본 논문은 건설 시공현장에서 발생하는 사고 및 잠재적 위험분석을 위한 IoT 및 CCTV 기반 안전모니터링을 실시하고 추락, 충돌 등 위험 또는 이상현상을 탐지하여 무전기 등을 이용한 예·경보 및 챗봇서비스를 구축하는 방법을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법: 건설현장 스마트 건설기술 사례 및 문헌분석을 통하여 안전관리 모델을 제시한다. 연구결과: '건설사고 통계'에 따르면 2021년 건설업 사고재해자는 26,888명으로 전체 사고재해의 26.3%가 건설업에서 발생하였고, 건설업 안전사고 사망자는 417명으로 전체 산업재해 사망자의 50.5%에 달한다. 이런한 건설재해의 개선 방안으로, IoT 건전성모니터링 기반 스마트 건설기술을 활용한 건설현장 안전관리 AI 챗봇서비스를 제시한다. 근로자 등 이해관계자가 참여하는 건설현장은 비계공정 및 개구부, 위험기계기구류 접근 등 사업장 내부 주요 위험구역을 선정하여 인공지능 챗봇시스템을 구현하여 실증하였다. 결론: 건설현장 인공지능 챗봇서비스 실증결과에 대한 참여근로자의 만족도 조사에서 90점 이상을 받아 상업화 가능성을 확인하였다.

• 노동경제논집
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• 제37권1호
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• pp.87-116
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• 2014

노동시장 위기관리 시스템의 일환으로 국내외 경제상황 변동으로 야기되는 고용변화를 사전에 감지하는 단기고용변동의 상시적 예측이 요구된다. 이를 위해 본 논문은 경기선행지수 작성방식을 준용하여 비농림 민간부문 임금근로자 변동을 단기적으로 예측하는 고용선행지수를 개발하였다. 고용선행지수는 고용수준 그 자체보다 고용 동향의 국면 및 전환 시점, 변동 속도등 고용의 변화 방향을 조기 탐지하는 것에 중점을 두어 작성되었다. 개발된 지수에 대해 국면 전환 선행성 평가와 고용수준 변동 예측에 대한 모의실험을 통해 검증하고 활용방안을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1159-1164
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• 2018

최근 다양한 분야에서 사물 인터넷 활용이 늘고 있다. 특히 갑작스럽게 발생하는 재난재해 분야에서는 지속적 감시가 가능한 사물 인터넷의 역할이 매우 커지고 있으며, 이로 인해 사람들의 삶의 질 또한 크게 향상되고 있다. 따라서 본 연구에서는 밀폐공간의 특성과 환경적 위험성에 대해 살펴보고, 현재 상용화되고 있는 사물 인터넷 기술에 대한 검토가 이루어질 것이다. 밀폐공간에서의 사고는 다른 장소에 비해 매우 높게 나타나며, 사고를 예측하기 매우 어렵다. 이에 최근에는 사물인터넷을 활용한 밀폐공간에서의 사고를 예방하려는 다양한 시도가 나타나고 있다. 특히, 밀폐공간에서 발생할 수 있는 다양한 가스를 센서를 활용하여 탐지하고 이를 실시간으로 근로자에게 전송함으로써 사전에 위험을 감지하여 위험을 최소화할 수 있도록 하고 있다. 본 연구에서는 밀폐공간에서의 사고 예방을 위한 사물인터넷을 활용 사례를 살펴보고 이를 통해 사물인터넷을 활용한 효율적인 재난재해 예방 방안을 제시한다.