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산업 안전보건 분야에서는 사고가 질병보다 더 자주 발생하고 있다. 2020년 고용노동부가 발간한 2020년 산업재해 통계 자료를 보면 업종별로는 제조업이 25%로 나타났으며 사고 유형으로는 넘어짐, 떨어짐, 끼임, 부딪힘, 물체에 맞음 등의 순으로 많았다. 또한 5인~49인 규모 사업장의 재해자 수가 45.6%로 가장 많이 차지하는 것으로 나타났다. 이러한 상황에서 정부나 공공기관, 회사에서는 산업 현장이나 건설 현장에서 발생하는 안전사고를 예방하기 위한 제도적 방안이나 기술에 대해 활발히 논의되고 있다.
안전사고 예방을 위한 기술 개발을 위해서는 전통적인 ...

산업 안전보건 분야에서는 사고가 질병보다 더 자주 발생하고 있다. 2020년 고용노동부가 발간한 2020년 산업재해 통계 자료를 보면 업종별로는 제조업이 25%로 나타났으며 사고 유형으로는 넘어짐, 떨어짐, 끼임, 부딪힘, 물체에 맞음 등의 순으로 많았다. 또한 5인~49인 규모 사업장의 재해자 수가 45.6%로 가장 많이 차지하는 것으로 나타났다. 이러한 상황에서 정부나 공공기관, 회사에서는 산업 현장이나 건설 현장에서 발생하는 안전사고를 예방하기 위한 제도적 방안이나 기술에 대해 활발히 논의되고 있다.
안전사고 예방을 위한 기술 개발을 위해서는 전통적인 컴퓨터 비전 방법론이 전처리 단계에서 많이 활용되고 있고 학습과 추론 단계에서 딥러닝 기반의 객체 탐지 기술이 다양하여 활용되고 있다. 하지만 딥러닝 기반의 객체 탐지 기술은 학습에 필요한 이미지 데이터셋(dataset) 구축이 필수적이고 수작업으로 객체를 어노테이션(annotation)을 해야 하므로 산업 현장에 대한 이미지를 가지고 모델 학습을 하는데 어려운 실정이다.
본 논문에서는 산업 현장 근로자 안전사고 관리에 대한 학습 데이터를 구축하고 다양한 모델을 학습시켜 위험 상황을 조기에 예측하는 초기 연구로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

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