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문제 정의
- 기존의 연구들을 통해 위험 지역 인지에 적용할 수 있는 기술들을 살펴보았다. 본 장에서는 앞서 살펴본 기술들을 바탕으로 작업자의 위치정보, 인지된 위험지역, 작업 지역, 작업자 최적 이동 동선을 활용하여 발견하지 못한 미인지 위험지역을 찾기 위한 구성요소를 제시한다.
- 하지만 소수의 안전 관리자들이 건설현장의 모든 장소를 검사하여 위험지역을 찾는 것은 안전관리의 효율성을 저해시키는 요인이며, 충분한 성과를 얻지 못함을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 작업자들의 위치정보를 분석하고 자동화 데이터 수집기술을 활용함으로써 위험 가능성이 높은 지역을 안전 관리자에게 효과적으로 알리는 방법을 채택하기로 한다.
- 건설현장의 가변적인 상황을 고려한다면, 기존 수립된 계획에 포함되지 않는 위험지역이 생성될 수 있다. 본 연구는 건설 단계에서 현장의 작업자 최적 이동 동선 상에 존재하는 미인지 위험원을 찾아 안전 관리자에게 알리는 모델 개발을 그 목적으로 하며 연구의 절차와 방법은 아래와 같다.
- 본 연구는 안전관리에 작업자의 이동 동선, 최적 이동 경로, 자동화 데이터 수집 기술을 활용하여 안전관리자가 건설현장의 모든 지역을 살펴보지 않아도 위험 지역을 찾을 수 있는 시스템화된 도구를 제안하였다.
- 하지만 건설현장의 내재된 위험으로 인해 작업 뿐 아니라 이동경로에서 발생하는 재해역시 상당 부분을 차지한다. 본 연구는 위험 요인 및 이를 해결할 수 있는 자동화 데이터 수집 기술에 대한 문헌조사를 통해 이동경로에 존재하는 위험지역을 찾을 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
- 미발견 위험지역 인지 모듈에서 도출한 위험가능 지역은 미발견된 위험지역, 인지된 위험 지역, 작업이 진행되는 공간의 합집합으로 정의할 수 있다. 본 연구에서는 미 발견된 위험지역을 찾는 것을 목적으로 함으로 위험 가능 지역에서 인진된 위험 가능 지역과 작업이 진행되는 공간을 필터링해주어야 한다.
- 본 절에서는 앞서 설명한한 구성요소를 바탕으로 단계별 알고리즘을 제시한다. 상세 알고리즘은 미발견 위험지역 인지 모듈,위험지역 필터링 모듈, 모니터링과 결과물 생성 모듈의 총 3단계로 이루어진 각각의 모듈별 상세 알고리즘을 통해 위험 가능성이 높은 지역을 필터링하여 안전 관리자에게 전달한다.
- 이러한 배경 하에 본 연구는 이동 경로에 존재하는 위험원을 작업자 위치추적을 통하여 시스템 상에서 자동적으로 인지 할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 모델은 작업자의 위치추적 로그와 최적 이동 경로와의 차이를 통해 위험지역을 찾는다.
- 또한 이현수 외(2009b)는 작업자의 위치정보를 바탕으로 시스템을 개발하였다. 이러한 연구들의 목적은 안전관리자의 부담을 경감시키고, 안전관리를 보다 효과적으로 수행하기 위한 목적으로 이루어졌다.
가설 설정
- 실내 위치 추적 기술의 한계점인 전파감쇄로 인해 실제작업자의 위치와 위치추적 결과가 정밀하게 일치하지 않았다. 본 연구는 정밀한 위치 추적 기술이 개발될 것으로 가정하고 수행하였다. 향후 실내 위치 추적 기술이 발달한다면, 보다 정밀한 위험지역을 설정할 수 있을 것으로 기대된다.
- 우선 알고리즘 개발을 위한 가정을 소개하였다. 그리고 가정을 만족하는 6개의 데이터베이스와 3개의 모듈로 구성된 위험지역 식별 모델을 제시하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.