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전국의 학생들이 등교해서 수업을 진행했던 2019년을 기준으로 연간 13만 8천여 건의 안전사고가 발생하여, 13만 명이 넘는 학생들이 다치고 사고처리를 위해 393억 원이 넘는 비용이 사용되었다. 본 논문은 학교 환경이 지금보다 안전해야 함을 인식하고, 학교안전사고의 51.9%와 관련된 이동과 관련된 안전사고(2019년 기준 : 사람과의 충돌, 낙상·넘어짐, 낙상·미끄러짐, 낙상·떨어짐)를 예방하려는 목적으로 개발하였다.
제안 시스템은 딥러닝을 활용한 실시간 모니터링 과정에서 보행 사고가 일어날 가능성이 높아지는 환경이 탐지되면 해당 학생들에게 피드백을 주어 사고가 일어날 가능성을 줄인다.
본 시스템은 독립된 ...

전국의 학생들이 등교해서 수업을 진행했던 2019년을 기준으로 연간 13만 8천여 건의 안전사고가 발생하여, 13만 명이 넘는 학생들이 다치고 사고처리를 위해 393억 원이 넘는 비용이 사용되었다. 본 논문은 학교 환경이 지금보다 안전해야 함을 인식하고, 학교안전사고의 51.9%와 관련된 이동과 관련된 안전사고(2019년 기준 : 사람과의 충돌, 낙상·넘어짐, 낙상·미끄러짐, 낙상·떨어짐)를 예방하려는 목적으로 개발하였다.
제안 시스템은 딥러닝을 활용한 실시간 모니터링 과정에서 보행 사고가 일어날 가능성이 높아지는 환경이 탐지되면 해당 학생들에게 피드백을 주어 사고가 일어날 가능성을 줄인다.
본 시스템은 독립된 리눅스 기반 컴퓨팅 장치와 고정된 웹캠을 복도나 계단에 설치하해 운영한다. COCO데이터셋과 YOLOv7의 network architecture를 활용해 학습한 객체 탐지 커스텀 모델을 활용하여 실시간으로 인체를 검출하고, 속도를 개산(speed estimate)해 위험을 감지하며 결과를 시각화한다. 제안 시스템은 AMD64 아키텍쳐 기반의 컴퓨터와 ARM아키텍쳐 기반 엣지컴퓨팅 기기에서도 구동되어 활용 가능성이 높다.
본 연구는 안전한 학교 환경을 만들어 우리나라 청소년들의 건강에 도움을 주고, 안전사고의 처리에 따른 사회적 비용을 줄이는데 기여할 것으로 기대된다. 앞으로의 연구에서 이상행동인식과 이상탐지, 사고예방과 움직임 학습 보조를 위한 자세추정과 같은 기능을 가진 통합안전시스템으로 발전될 수 있다.

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