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컴퓨터 비전 기술을 활용한 건설 안전보건 관리
Computer Vision Techniques for Construction Safety and Health 원문보기

건설관리 : 한국건설관리학회 학회지 = Construction engineering and management, v.17 no.4, 2016년, pp.51 - 54  

서준오 (Hong Kong Polytechnic University, Department of Building and Real Estate)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 위치 추적 기술은 연속된 비디오 이미지 상에서 장비나 작업자의 위치를 지속적으로 추적함으로써 시간에 따른 이동 경로 정보를 추출해내는 것을 목적으로 한다 (그림 2 참조). 이미지 상에서의 위치 추적은 각 물체의 독특한 형상 및 색상 정보 또는 물체의 이동에 따른 이미지 상의 픽셀 정보 변화를 분석함으로써 이루어 진다.
  • 특히, 작업 환경, 장비 및 작업자의 위치, 작업 종류 등 다양한 정보들을 바탕으로 복합적인 의사결정이 필요로 되는 건설 작업자의 안전 및 보건 모니터링에 있어서 컴퓨터 비전 기술의 효용성이 매우 높다. 이에 본 고에서는 컴퓨터 비전 기술을 활용한 자동화된 건설 안전 및 보건 모니터링에 관한 최신연구 동향에 대하여 간략히 소개하고자 한다.
  • 이러한 모니터링은 대부분 소수의 현장에 상주하고 있는 안전관리자나 현장 엔지니어들에 의한 직접 관찰을 통하여 행해지는 경우가 일반적이다. 컴퓨터 비전 기술은 인력에 의한 모니터링 노력을 이미지 센서와 알고리즘으로 대체하는 것을 목표로 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
안전한 건설 현장 구현이 필수적인 이유는? 건설 프로젝트의 복잡성, 불확실성 및 변동성 등으로 인하여, 건설작업자들은 끊임없이 위험한 작업 환경에 노출되어 있다. 이에 따라 보다 안전한 건설 현장 구현을 위해서는 지속적인 모니터링을 통하여 불안전한 현장 상황 (unsafe conditions)과 작업자의 위험 행동 (unsafe acts)의 조기 발견 및 제거가 필수적이다.
컴퓨터 비전 기술이 비디오 이미지에서 정보를 추출해내는 수단은? 최근 들어 자동화된 건설사업관리를 위하여 컴퓨터 비전(computer vision) 기술을 도입하는 노력들이 많이 시도되고 있다. 이미지 프로세싱 (image processing)을 통하여 비디오 이미지에서 유용한 정보를 추출해 내는 컴퓨터 비전 기술은 RFID나 GPS와 같은 위치 기반 센싱 기술들에 비하여 건설 현장에 대한보다 다양한 정보들을 제공함으로써 건설 진도관리, 생산성 분석, 품질관리 등 다양한 분야에 적용가능성을 보여주고 있다(Golparvar-fard and Peña-Mora 2007; Gong and Caldas 2009; Yu et al. 2007; Brilakis et al.
컴퓨터 비전 기술은 어느 분야에 적용할 수 있는가? 최근 들어 자동화된 건설사업관리를 위하여 컴퓨터 비전(computer vision) 기술을 도입하는 노력들이 많이 시도되고 있다. 이미지 프로세싱 (image processing)을 통하여 비디오 이미지에서 유용한 정보를 추출해 내는 컴퓨터 비전 기술은 RFID나 GPS와 같은 위치 기반 센싱 기술들에 비하여 건설 현장에 대한보다 다양한 정보들을 제공함으로써 건설 진도관리, 생산성 분석, 품질관리 등 다양한 분야에 적용가능성을 보여주고 있다(Golparvar-fard and Peña-Mora 2007; Gong and Caldas 2009; Yu et al. 2007; Brilakis et al.
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참고문헌 (17)

  1. Brilakis, I., Park, M. W., & Jog, G. (2011). Automated vision tracking of project related entities. Advanced Engineering Informatics, 25(4), 713-724. 

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  2. Chi, S., Caldas, C. H., & Kim, D. Y. (2009). A methodology for object identification and tracking in construction based on spatial modeling and image matching techniques. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 24(3), 199-211. 

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  3. Du, S., Shehata, M., & Badawy, W. (2011). Hard hat detection in video sequences based on face features, motion and color information, 2011 3rd International Conference on Computer Research and Development (ICCRD), vol. 4, IEEE, pp. 25-29. 

  4. Golparvar-Fard, M., & Pena-Mora, F. (2007). Application of visualization techniques for construction progress monitoring. Computing in Civil Engineering 2007, 27. 

  5. Gong, J., & Caldas, C. H. (2009). Computer vision-based video interpretation model for automated productivity analysis of construction operations. Journal of Computing in Civil Engineering, 24(3), 252-263. 

  6. Han, S., Lee, S., & Pena-Mora, F. (2012). Vision-Based Detection of Unsafe Actions of a Construction Worker: Case Study of Ladder Climbing. Journal of Computing in Civil Engineering, 27(6), 635-644. 

  7. Memarzadeh, M., Golparvar-Fard, M., & Niebles, J. C. (2013). Automated 2D detection of construction equipment and workers from site video streams using histograms of oriented gradients and colors. Automation in Construction, 32, 24-37. 

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  16. Yang, J., Cheng, T., Teizer, J., Vela, P. A., & Shi, Z. K. (2011). A performance evaluation of vision and radio frequency tracking methods for interacting workforce. Advanced Engineering Informatics, 25(4), 736-747. 

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  17. Yu, S. N., Jang, J. H., & Han, C. S. (2007). Auto inspection system using a mobile robot for detecting concrete cracks in a tunnel. Automation in Construction, 16(3), 255-261. 

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