• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.05a
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• pp.32-32
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• 2018

이 지침은 조선소의 선박 선박 및 해양플랜트 건조공정 중에 선내 의장 및 도장공사가 이루어지는 안벽공사 등과 같이 실내 위험 작업환경에서 근무하는 작업자의 안전을 확보하기 위해 실시간 작업자의 추적 및 확인 가능한 위치인식 기술에 대한 가이드라인(guideline)을 제시한다. 이 지침은 조선소의 안벽공사 등과 같이 실내 위험 작업환경에서 근무하는 작업자들이 안전하게 작업하기에 매우 열악한 환경을 가지고 있고 작업자들이 선박 내에 어디에 위치하는지, 위험상황에 노출되었는지 등에 대해서 전혀 정보를 알지 못해 작업자들이 작업 중 사고(화재, 공간차단 등)에 직면하였을 경우에도 바로 조치할 수 없는 상황을 해소하기 위해 개발되었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.5
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• pp.21-32
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• 2024

This paper proposes a smart safety system that combines low-cost CW(Continuous Wave) radar and IMU sensors to enhance blind spots that pose safety risks to workers in industrial manufacturing environments. The system employs a 24 GHz radar and a 6-axis IMU sensor to detect worker movements and utilizes a machine learning model to recognize worker situations in vibrating manufacturing sites. The ensemble boosting tree-based model achieved over 92.8% worker detection accuracy, demonstrating its effectiveness in improving safety in industrial settings.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.884-886
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• 2021

각종 건설 현장에서 안전모 미착용은 주된 위험 요인 중 하나이다. 현장에서 관리자가 직접 작업자들의 안전모 착용 여부를 감독할 수 있지만 관리자가 항상 관리가 가능한 장소에 있어야 하는 한계가 있다. 본 연구에서는 안전모 착용 여부를 딥러닝 기반으로 인식하여 건설 현장에서의 안전 관리를 할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 대표적인 객체 인식 알고리즘인 YOLO를 사용하여 현장에서의 안전모 착용 여부를 인식한다. 다음으로는 인식된 결과를 바탕으로 위험 상황을 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템을 활용하면 효율적으로 건설 현장의 위험 상황을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.7-8
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• 2017

각종 산업현장에서 작업자들의 안전 불감증으로 인해 발생하는 안전사고는 매년 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서 제안하는 스마트 작업자 안전벨트 및 행동인식 기반 위험경보 시스템은 이러한 상황을 방지하고자 작업자가 안전벨트의 훅을 제대로 걸지 않고 일을 진행하는 경우, 작업장 내에서 뛰어다니는 경우, 잘못된 자세로 일하는 경우를 시스템에서 인지하고 작업자, 관리자에게 알림을 줌으로서 작업자의 안전사고를 예방할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.187-188
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• 2016

실내에서 작업자의 위치 정보를 취득하면 사용자의 이동 경로 파악이나 물체의 지역화 및 상황인지 서비스가 가능하다. 최근, BLE(Bluetooth Low Energy) 비콘을 사용하여 작업자의 실내 위치를 파악할 수 있는 여러 가지 연구가 진행되고 있으나 BLE 비콘의 신호세기 강도와 RSSI(Received signal strength indication)의 정확도에 대한 에러율 증가로 인해 실내 작업자 위치 파악 연구에 어려움이 있다. 본 연구에서는 BLE 비콘에서 취득한 RSSI 정보에 대해 PCA, ICA, SVM의 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식정확도를 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식정확도 측면에서 적용이 가능한지 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.63-65
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• 2007

본 연구에서는 비디오 영상데이터로부터 인간의 행동패턴의 인식기술 및 상황인식 기법을 소개하고 이를 활용한 실용적 응용으로서 지능형 감시시스템을 제안한다. 순차적 영상신호에서 형태기반의 정적 특징과 목표물의 움직임 요소를 측정한 동적 특징을 결합한 형태의 특징 표현 및 추출기법과 행동패턴 및 상황패턴에 대한 인식 모델을 제시하고 구현한다. 모듈구조의 시스템에서 영상처리 모듈과 패턴인식 모듈은 특징추출 및 인식과정을 수행하며, 감시영상에 대한 상황판단 기능은 데이터베이스 모듈과 연동하여 효과적인 검색기능과 경보기능 등을 지원한다. 이러한 기능은 기존의 시스템에서 운영자의 지속적인 감시작업과 상황판단 작업을 보조 또는 대행하여 수행할 수 있을 뿐만 아니라 데이터저장 공간을 획기적으로 줄이고 부수적으로 효율적인 영상의 조회기능 및 추적기능 등의 유용한 인터페이스를 지원한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.396-398
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• 2010

밀폐된 공간으로 이루어진 작업장은 여러 가지 유해가스가 많이 발생된다. 이로 인해 환기가 불충분한 작업공간에서는 산소결핍 및 유해가스로 인한 건강장해와 인화성 물질에 의한 화재, 폭발 등의 위험이 존재한다. 따라서 유해가스 정보를 작업장 내의 센서를 통해서 실시간으로 모니터링하고, 위험으로부터 작업자의 안전을 보장할 수 있는 모니터링 시스템이 필요하다. 특히, 상황에 맞는 의사결정이 가능하도록 하기 위해 상황인식 시스템의 도입이 필요하다. 이 논문에서는 작업장의 유해가스 정보를 모니터링하기 위한 추론 규칙을 JESS를 기반으로 설계한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.45 no.6
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• pp.481-489
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• 2017

Situation awareness means recognizing everything necessary to understand progress in a flight or aircraft maintenance work. Situation awareness is based on more than simply recognizing important about the environment, and it is important to provide the meaning of information in an integrated form. The KHP provides the pilot with integrated situation display for an integrated form of situation awareness and warning that synchronizes the priority based audible signal with the visual signal. Provide integrated display and warning to reduce operator error and enable operators to focus on mission critical tasks and events. This paper introduces the integrated situation display and warning design implemented in the KHP.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.259-268
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• 2004

유비쿼터스환경으로 발전하기 위하여 네트웍을 구성하는 시스템들의 문제나 장애의 자가 진단 및 치유에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스환경에서 여러 시스템들이 스스로 자신의 오류나 문제를 관찰, 진단하고 치유할 수 있는 자가치유 시스템을 제안한다. 특히, 제안 시스템은 기존의 자가 치유시스템에서 연구되어왔던 일률적인 치유가 아닌 각각의 시스템의 상황을 인식하고 그것에 맞추어서 치유전략을 달리하는 상황인식 기능과 치유 결과 분석을 통해 치유전략을 자발적으로 개선해 나가는 기능을 제공한다. 구체적인 주요 기능은 다음과 같다: 치유대상들의 의존성 점검을 통한 근원적인 문제 해결, 자가치유를 위한 효율적인 리소스 사용, 벤더의 웹서버를 검색하여 치유정보를 수집, 벤더 의존성의 경감등, 치유프로세스의 개선은 물론 치유를 위한 관리자의 작업 부담을 상당 부분 경감할 수 있게 된다. 제안 시스템은 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증하고 있다.

• Journal of Platform Technology
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• v.11 no.6
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• pp.79-88
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• 2023

Recently, industrial accidents have continued to increase due to the industrialization, and worker safety management is recognized as essential to reduce losses due to hazardous factors at work places. To manage the safety of workers, it is required to apply customized safety management artificial intelligence technology that takes into account the characteristics of industrial sites, and a service for real-time risk detection and response to workers depending on the situation based on safety accident types and risk analysis for each task and process. The proposed safety management service consists of worker devices to acquire sensor data, edge devices to collect from IoT-based sensors, and a voice chatbot to support workers' disaster response. The voice chatbot plays a major role in interacting with workers at disaster sites to respond to risks. This paper focuses on real-time risk response using an IoT-based system and voice chatbot on a server for work safety according to the worker's situation. A Scenario-based voice chatbot is used to process responses at the edge level to provide safety management services.