건설 현장은 불확실하고 지속적으로 변화하는 작업환경을 가지고 있다. 이는 작업자들의 부상 및 사망을 야기할 수 있는 위험한 환경을 조성하곤 한다. 이로 인해, 건설 현장의 안전 관리에 있어 현장 안전점검은 현장 안전을 확보하기 위한 안전관리자의 가장 중요한 업무로 여겨지고 있다. 허나, 건설안전점검은 많은 안전 관리 인력과 시간의 투입을 요하고 오류가 발생하기 쉽다는 문제점들을 내포하고 있다. 이러한 건설안전점검의 문제를 해결하고자, 현장 이미지로부터 많은 양의 정보를 효율적이고 효과적으로 얻어낼 수 있는 컴퓨터 비전이 강력한 해결책으로서 대두되었다. 그럼에도 불구하고, 현재까지 진행된 컴퓨터 비전 기반의 건설안전점검 관련 연구들은 건설안전점검 과정 및 그 과정에서 생성된 데이터 관리에 있어, 컴퓨터 비전을 통해 생성된 점검 결과를 통한 현장 안전점검 관리 방안의 제시가 부족하며, 그 과정은 물론 생성된 데이터의 신뢰성이 부족하다는 한계가 여전히 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 기존 컴퓨터 비전 기반의 건설 현장 안전점검의 한계점들을 해결하기 위해, ...
건설 현장은 불확실하고 지속적으로 변화하는 작업환경을 가지고 있다. 이는 작업자들의 부상 및 사망을 야기할 수 있는 위험한 환경을 조성하곤 한다. 이로 인해, 건설 현장의 안전 관리에 있어 현장 안전점검은 현장 안전을 확보하기 위한 안전관리자의 가장 중요한 업무로 여겨지고 있다. 허나, 건설안전점검은 많은 안전 관리 인력과 시간의 투입을 요하고 오류가 발생하기 쉽다는 문제점들을 내포하고 있다. 이러한 건설안전점검의 문제를 해결하고자, 현장 이미지로부터 많은 양의 정보를 효율적이고 효과적으로 얻어낼 수 있는 컴퓨터 비전이 강력한 해결책으로서 대두되었다. 그럼에도 불구하고, 현재까지 진행된 컴퓨터 비전 기반의 건설안전점검 관련 연구들은 건설안전점검 과정 및 그 과정에서 생성된 데이터 관리에 있어, 컴퓨터 비전을 통해 생성된 점검 결과를 통한 현장 안전점검 관리 방안의 제시가 부족하며, 그 과정은 물론 생성된 데이터의 신뢰성이 부족하다는 한계가 여전히 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 기존 컴퓨터 비전 기반의 건설 현장 안전점검의 한계점들을 해결하기 위해, 데이터 신뢰성을 보장하고, 스마트 컨트랙트를 통해 자동적인 공정 및 데이터 관리가 가능한 블록체인을 도입하고자 한다. 제안된 시스템에서, 작업자는 안전관리자 및 스마트 컨트랙트에 의해 생성된 안전점검 지시 내용을 하달받는다. 이에 따라 작업자는 현장을 점검하고, 분산형 어플리케이션을 통해 점검 결과를 촬영하고 이미지 관리 모듈에 업로드한다. 이후 이미지 관리 모듈은 객체 탐지 모델을 포함한 내장 기능들을 통해 현장 사진으로부터 현장 안전상태를 자동적으로 추출해 내며, 이를 안전점검 결과의 형태로 블록체인 네트워크에 저장한다. 또한, 블록체인 네트워크에 구축된 스마트 컨트랙트 및 보증 정책은 관계형 데이터 모델 및 프로세스 모델들을 활용하여, 전체 현장 안전점검에 있어서 자동화되고 체계적인 프로세스 및 데이터 관리를 제공한다. 본 연구는 프레임워크의 타당성과 적용 가능성을 입증하기 위한 일련의 사례 연구로서, 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 사용하여 실제 건설현장에서 안전점검을 수행하였다. 그 결과, 프로토타입 시스템은 프로세스 및 데이터 관리 측면에서 본 연구의 목표에 따라 현장 안전 조건을 자동으로 판별하고, 체계적으로 의사결정을 진행하며, 데이터 관리의 신뢰성을 확보하여 궁극적으로 건설현장 안전점검 프로세스 및 데이터 관리를 개선하였음이 확인되었다.
건설 현장은 불확실하고 지속적으로 변화하는 작업환경을 가지고 있다. 이는 작업자들의 부상 및 사망을 야기할 수 있는 위험한 환경을 조성하곤 한다. 이로 인해, 건설 현장의 안전 관리에 있어 현장 안전점검은 현장 안전을 확보하기 위한 안전관리자의 가장 중요한 업무로 여겨지고 있다. 허나, 건설안전점검은 많은 안전 관리 인력과 시간의 투입을 요하고 오류가 발생하기 쉽다는 문제점들을 내포하고 있다. 이러한 건설안전점검의 문제를 해결하고자, 현장 이미지로부터 많은 양의 정보를 효율적이고 효과적으로 얻어낼 수 있는 컴퓨터 비전이 강력한 해결책으로서 대두되었다. 그럼에도 불구하고, 현재까지 진행된 컴퓨터 비전 기반의 건설안전점검 관련 연구들은 건설안전점검 과정 및 그 과정에서 생성된 데이터 관리에 있어, 컴퓨터 비전을 통해 생성된 점검 결과를 통한 현장 안전점검 관리 방안의 제시가 부족하며, 그 과정은 물론 생성된 데이터의 신뢰성이 부족하다는 한계가 여전히 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 기존 컴퓨터 비전 기반의 건설 현장 안전점검의 한계점들을 해결하기 위해, 데이터 신뢰성을 보장하고, 스마트 컨트랙트를 통해 자동적인 공정 및 데이터 관리가 가능한 블록체인을 도입하고자 한다. 제안된 시스템에서, 작업자는 안전관리자 및 스마트 컨트랙트에 의해 생성된 안전점검 지시 내용을 하달받는다. 이에 따라 작업자는 현장을 점검하고, 분산형 어플리케이션을 통해 점검 결과를 촬영하고 이미지 관리 모듈에 업로드한다. 이후 이미지 관리 모듈은 객체 탐지 모델을 포함한 내장 기능들을 통해 현장 사진으로부터 현장 안전상태를 자동적으로 추출해 내며, 이를 안전점검 결과의 형태로 블록체인 네트워크에 저장한다. 또한, 블록체인 네트워크에 구축된 스마트 컨트랙트 및 보증 정책은 관계형 데이터 모델 및 프로세스 모델들을 활용하여, 전체 현장 안전점검에 있어서 자동화되고 체계적인 프로세스 및 데이터 관리를 제공한다. 본 연구는 프레임워크의 타당성과 적용 가능성을 입증하기 위한 일련의 사례 연구로서, 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 사용하여 실제 건설현장에서 안전점검을 수행하였다. 그 결과, 프로토타입 시스템은 프로세스 및 데이터 관리 측면에서 본 연구의 목표에 따라 현장 안전 조건을 자동으로 판별하고, 체계적으로 의사결정을 진행하며, 데이터 관리의 신뢰성을 확보하여 궁극적으로 건설현장 안전점검 프로세스 및 데이터 관리를 개선하였음이 확인되었다.
Construction sites, which are uncertain and constantly changing, usually involve potential hazards that endanger workers in occupational accidents. Thus, safety inspections have been regarded as the most critical responsibility in site safety management regarding identifying, eliminating, and report...
Construction sites, which are uncertain and constantly changing, usually involve potential hazards that endanger workers in occupational accidents. Thus, safety inspections have been regarded as the most critical responsibility in site safety management regarding identifying, eliminating, and reporting potential hazards. Besides, because construction safety inspections require much staffing and time and are error-prone, computer vision has emerged as a robust solution for replacing traditional safety inspection practices by automatically analyzing site images and extracting information. Nevertheless, research in computer vision-based construction safety inspection still has limitations regarding a lack of management-level applicability and reliability in process and data management. Therefore, this study proposes a computer vision and blockchain integrated construction safety inspection system (CBISIS) to address these limitations. In the CBISIS, site safety conditions are inspected by workers who got safety inspection instructions created by smart contracts or safety managers. Workers then take photos of site safety conditions and upload them to the image management module. The image management module then automatically extracts safety conditions from uploaded photos by analyzing them using embedded features, including object detection models, and uploads them into the blockchain network as a safety inspection result. Additionally, smart contracts and endorsement policies deployed in the blockchain network provide automated and systematic processes and data management throughout the entire safety inspection. A case study was undergone at a site using the implemented prototype CBISIS to demonstrate its feasibility and adaptability. Results indicate that CBISIS provides reliable data storage and allows traceably shared data, strongly controlled data access, computationally detected site safety conditions, automatically and systematically managed safety inspection processes, and systematically supported and offered decision-making.
Construction sites, which are uncertain and constantly changing, usually involve potential hazards that endanger workers in occupational accidents. Thus, safety inspections have been regarded as the most critical responsibility in site safety management regarding identifying, eliminating, and reporting potential hazards. Besides, because construction safety inspections require much staffing and time and are error-prone, computer vision has emerged as a robust solution for replacing traditional safety inspection practices by automatically analyzing site images and extracting information. Nevertheless, research in computer vision-based construction safety inspection still has limitations regarding a lack of management-level applicability and reliability in process and data management. Therefore, this study proposes a computer vision and blockchain integrated construction safety inspection system (CBISIS) to address these limitations. In the CBISIS, site safety conditions are inspected by workers who got safety inspection instructions created by smart contracts or safety managers. Workers then take photos of site safety conditions and upload them to the image management module. The image management module then automatically extracts safety conditions from uploaded photos by analyzing them using embedded features, including object detection models, and uploads them into the blockchain network as a safety inspection result. Additionally, smart contracts and endorsement policies deployed in the blockchain network provide automated and systematic processes and data management throughout the entire safety inspection. A case study was undergone at a site using the implemented prototype CBISIS to demonstrate its feasibility and adaptability. Results indicate that CBISIS provides reliable data storage and allows traceably shared data, strongly controlled data access, computationally detected site safety conditions, automatically and systematically managed safety inspection processes, and systematically supported and offered decision-making.
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