• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.93-95
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• 2020

주 5일제 근무, 개인 여가문화 확산, 국민 소득 증대 등으로 인해 해양을 레저의 목적으로 이용하는 사람들이 증가하고 있으며, 이러한 이용객의 증가에 따라 사고 발생의 개연성도 함께 증가하고 있는 상황이다. 우리나라에서는 선박을 이용한 레저활동의 경우에는 안정장비의 착용을 의무화하고 있지만, 연안 해역에서의 해양활동에 대하여는 안전장비 착용 의무화가 시행되지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 연안 이용객에 의한 사고통계 데이터 분석을 바탕으로 연안 이용객의 안전장비 착용의 필요성에 대하여 고찰하였다. 또한, 분석된 내용을 바탕으로 안정장비 착용 의무화 방안에 대하여 제안하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.105-107
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• 2020

수상레저활동시 구명조끼 등 안전장비 착용 의무화 배경 및 관련법률 제정 경위를 살펴보고, 현재 수상레저활동 중 안전사고 현황 및 안전장비 미착용 단속현황 분석을 통한 구명조끼 착용률을 높이기 위한 방법에 대해 고찰하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권6호
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• pp.127-137
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• 2016

좌석 안전띠는 자동차 안전장치 중 차량의 안전상 가장 중요하고 효과적인 장치로 알려져 왔다. 우리나라의 경우 운해중 안전띠의 착용률, 특히 뒷좌석의 착용률이 낮다. 최근 조사 자료에 의하면 뒷좌석의 안전띠 착용률은 20%의 수준이다. 최근 좌석 안전띠 미착용 알림장치(Seat Belt Reminder, SBR)를 의무화하는 것을 고려중에 있다. 본 연구는 SBR의 의무화할 경우의 도입효과에 대한 분석이다. 본 연구에서 안전띠 착용효과는 해외의 연구사례(Evans(1991) 모형)를 준용하였다. 주요 변수로 안전띠 초기착용률은 국내 조사자료, SBR로 인한 목표 착용률은 운전자 순응도에 따른 시나리오에 따라 추정하였다. 연구 결과, 좌석안전띠 미착용 경고장치의 운전자 순응비율이 90%이상일 경우 매해 119명의 사망자의 감소효과를 가져올 것이고, 편익비용비가 1.84에 달할 것으로 분석되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.99-104
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• 2020

해상에서 구명조끼 비치·착용 의무화에 대한 국내외 법, 제도현황을 살펴보고, 현재 시중 판매 중인 구명조끼 종류 및 현장 이용자의 구명조끼 착용 기피 이유 등 분석을 통한 구명조끼 착용 활성화를 위해 법, 제도적 관점의 개선방향에 대해 고찰하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.96-98
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• 2020

최근 연안 활동자의 사고율이 높아짐에 따라 구명조끼의 의무 착용에 대한 논의가 되고 있다. 이에, 본 연구에서는 국내외 구명조끼 착용 배경 및 동향을 살펴보고 현재 생산되고 있는 구명조끼의 종류 및 부력시험에 대해 분석하였다. 구명조끼 착용 여부에 따른 생존율과 해외에서의 사례인 영국 등을 조사하였다. 이를 바탕으로 구명조끼의 착용의 의무화가 연안 해역 활동자의 안전를 제고하는데 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.325-327
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• 2021

코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.285-286
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• 2020

전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.

• 한국의류산업학회지
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• 제24권4호
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• pp.471-478
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• 2022

In roadside workplaces, more attention should be paid to the safety of workers. The roadside workers underestimate the effect of the brightness of their clothes and judge that drivers will recognize them easily, and the drivers misjudge that the roadside workers are far away and that the vehicle can be stopped in sufficient time. Therefore, customized safety education reflecting this and wearing work clothes with certified visibility functions are required. In Korea, it is not compulsory for roadside workers and vehicle guide attendants to wear work clothes with a visibility function. In this study, the distance ahead perceived by drivers was measured using manikins wearing certified and non-certified reflective safety vests. The perception distance of the non-certified reflective safety vest was 1.4 times longer than that of the certified reflective safety vest, thus confirming the importance of wearing a certified reflective safety vest. To prevent roadside workers from suffering traffic accidents, we propose the enactment of a law that makes it mandatory for them to wear high-visibility safety clothing. Specifically, Article 32 of the Enforcement Regulation of the Road Traffic Act should include high-visibility safety clothing in life protection equipment, and additionally, to prevent secondary accidents, we propose the enactment of a law requiring the installation and wearing of certified reflective safety vests in vehicles.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.896-898
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• 2022

최근 인건비보다 저렴하게 사용할 수 있는 자율주행 로봇에 대한 수요가 증가하고 있다. 팬데믹의 영향으로 마스크 착용과 체온 측정이 의무화되어 키오스크, 체온 측정기와 같은 비대면 서비스의 수요 또한 증가하였다. 하지만 이러한 기능들은 각기 다른 기계에서 독립적으로 사용되며, 현재 보급된 자율주행 로봇을 병원에서 사용하기에는 적합하지 않다고 판단하였다. 본 연구에서 개발한 마스크 착용 여부 확인, 체온 확인, 자율주행을 활용한 안내 기능을 탑재한 인공지능 병원 안내 로봇을 통해 의료진의 업무 효율화 및 잠재적 비용 감소 효과를 기대한다. 본 연구에서는 마스크 착용 여부 확인을 위해 사용한 YOLOv5 알고리즘 훈련 결과를 통하여 높은 성능을 확인하였고 열화상 카메라를 사용한 체온 측정 알고리즘을 개발하였다. 또한, 실내 자율주행 실험을 통하여 Cartographer, Navigation 기능이 정상적으로 작동함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.277-278
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• 2022

최근 전동킥보드 보급이 이루어지면서 이와 관련된 교통사고가 증가하고 있다. 이에 따라 전동킥보드 주행 시 헬멧 착용을 의무화하는 도로교통법 개정안이 시행되고 있지만, 물리적으로 대부분 현장에서 단속이 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출(object detection) 모델인 YOLOv4를 기반으로 전동킥보드 사용자의 헬멧 미착용 검출시스템을 제안하였다. 이를 통해 전동킥보드 주행 시 헬멧 착용 여부를 효율적으로 단속하는데 활용 할 수 있을 것으로 기대한다.