고용노동부에서 매년 조사하는 산업재해현황분석 보고서에 따르면 국내에서 발생하는 산업재해 중 건설산업이 차지하는 비율은 2010년 24.09%에서 2014년 27.56%로서 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 최근에는 구조물의 고층화 및 건설 공사의 대형화로 인해 건설장비의 사용이 매년 늘어나고 있으며, 이로 인한 재해 역시 증가하고 있다. 국내에서 발생하고 있는 건설장비에 의한 재해는 주로 트럭, 굴삭기 등의 중장비가 큰 비중을 차지하고 있으며, 운전자가 주변의 작업자를 인지하지 못하여 발생하는 충돌 및 협착에 의한 사고가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 건설 장비에 의한 사고 중 많은 부분을 차지하고 있는 굴삭기에 의한 사고를 방지하기 위하여 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템을 개발하였다. 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템은 카메라와 초음파센서로 구성된 접근 감지 센서 모듈과 접근 감지 센서 모듈에서 전송되는 정보를 확인할 수 있는 AVM(Around view monitor)으로 구성되어 있다. 본 시스템은 별도의 기반인프라(서버, 통신망 등)가 필요하지 않기 때문에 소규모 건설 현장에도 적용이 가능하며, 다양한 건설장비에도 활용이 가능하다.
고용노동부에서 매년 조사하는 산업재해현황분석 보고서에 따르면 국내에서 발생하는 산업재해 중 건설산업이 차지하는 비율은 2010년 24.09%에서 2014년 27.56%로서 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 최근에는 구조물의 고층화 및 건설 공사의 대형화로 인해 건설장비의 사용이 매년 늘어나고 있으며, 이로 인한 재해 역시 증가하고 있다. 국내에서 발생하고 있는 건설장비에 의한 재해는 주로 트럭, 굴삭기 등의 중장비가 큰 비중을 차지하고 있으며, 운전자가 주변의 작업자를 인지하지 못하여 발생하는 충돌 및 협착에 의한 사고가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 건설 장비에 의한 사고 중 많은 부분을 차지하고 있는 굴삭기에 의한 사고를 방지하기 위하여 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템을 개발하였다. 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템은 카메라와 초음파센서로 구성된 접근 감지 센서 모듈과 접근 감지 센서 모듈에서 전송되는 정보를 확인할 수 있는 AVM(Around view monitor)으로 구성되어 있다. 본 시스템은 별도의 기반인프라(서버, 통신망 등)가 필요하지 않기 때문에 소규모 건설 현장에도 적용이 가능하며, 다양한 건설장비에도 활용이 가능하다.
According to an annual industrial accident report from Ministry of Employment of Labor, among the various types of accidents, the number of accidents from construction industry increases every year with the percentage of 27.56% as of 2014. In fact, this number has risen almost 3% over the last four ...
According to an annual industrial accident report from Ministry of Employment of Labor, among the various types of accidents, the number of accidents from construction industry increases every year with the percentage of 27.56% as of 2014. In fact, this number has risen almost 3% over the last four years. Currently, among the industrial accidents, heavy machinery causes most of the tragedy such as collision or narrowness. As reported by the government, most of the time, both heavy machinery drivers and workers were unaware of each other's positions. Nowadays, however when society requires highly complex structures in minimal time, it is inevitable to allow heavy construction equipments running simultaneously in a construction field. In this paper, we have developed Approach Detection System for excavator in order to reduce the increasing number. The imaged based Approach Detection System contains camera, approach detection sensor and Around View Monitor (AVM). This system is also applicable in a small scale construction fields along with other machineries besides excavators since this system does not require additional communication infra such as server.
According to an annual industrial accident report from Ministry of Employment of Labor, among the various types of accidents, the number of accidents from construction industry increases every year with the percentage of 27.56% as of 2014. In fact, this number has risen almost 3% over the last four years. Currently, among the industrial accidents, heavy machinery causes most of the tragedy such as collision or narrowness. As reported by the government, most of the time, both heavy machinery drivers and workers were unaware of each other's positions. Nowadays, however when society requires highly complex structures in minimal time, it is inevitable to allow heavy construction equipments running simultaneously in a construction field. In this paper, we have developed Approach Detection System for excavator in order to reduce the increasing number. The imaged based Approach Detection System contains camera, approach detection sensor and Around View Monitor (AVM). This system is also applicable in a small scale construction fields along with other machineries besides excavators since this system does not require additional communication infra such as server.
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문제 정의
건설장비에 의한 사고는 주로 트럭, 굴삭기 등의 중장비 운전자가 주변의 작업자를 인지하지 못하여 발생하는 충돌 및 협착에 의한 사고가 높은 비율을 차지하고 있다[4][8-11]. 본 논문에서는 건설장비에 의해 발생하는 재해 중 높은 비율을 차지하고 있는 굴삭기에 의한 안전사고를 예방하기 위하여 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 굴삭기와 작업자가 근거리에서 작업하는 도중 발생하는 충돌 및 협착 사고를 미연에 방지하기 위한 목적으로 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 굴삭기 주변에 접근하는 작업자를 감지하는 접근 감지 센서 모듈과 AVM(Around View Monitor)로 구성되어 있다.
제안 방법
본 논문에서 개발한 굴삭기 접근 감지 시스템의 성능을 시험하기 위하여 실제 굴삭기에 접근 감지 센서 모듈과 AVM을 설치하여 현장 실험을 수행하였다. 건설현장은 악천후 시에는 작업자의 안전과 구조물의 신뢰성을 위하여 작업이 중단되기 때문에, 이러한 특성을 반영하여 양호한 기상상태에서 실험을 진행하였다. 현장 실험에는 Volvo 사의 EC 300DL을 사용하였다[표 3].
AVM 은 접근 감지 센서 모듈에서 전송하는 영상신호와 거리 정보를 4개의 분할된 화면에 나타내어 굴삭기 조종자가 주변 상황을 손쉽게 인식할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 실험을 통하여 현장적용성 및 효용성을 검증하였고, 현장 적용 시 발생하는 문제점을 확인하여 시스템의 개선사항을 제시하였다.
본 논문에서 개발한 굴삭기 접근 감지 시스템의 성능을 시험하기 위하여 실제 굴삭기에 접근 감지 센서 모듈과 AVM을 설치하여 현장 실험을 수행하였다. 건설현장은 악천후 시에는 작업자의 안전과 구조물의 신뢰성을 위하여 작업이 중단되기 때문에, 이러한 특성을 반영하여 양호한 기상상태에서 실험을 진행하였다.
본 논문에서 개발한 시스템은 굴삭기의 측면과 후면에 카메라와 초음파센서로 결합된 접근 감지 센서 모듈을 설치하고, 카메라에서 송신된 영상을 확인할 수 있는 AVM(Around View Monitor)을 조종석에 설치하여 장비 조종자가 굴삭기 주변을 모니터링 할 수 있도록 하였다. 또한 초음파센서를 통해 거리정보를 전송하여 작업자가 장비 근처에 접근하게 되면, 접근 감지 센서 모듈에서 자동으로 작업자를 인식하고 경보음을 발생시켜 사고를 미연에 방지하는 기능을 제공한다.
본 논문에서 개발한 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템은 4개의 접근 감지 센서 모듈과 1개의 디스플레이 기기(AVM)로 구성되어 있다. 접근 감지 센서 모듈에는 카메라와 초음파 센서가 장착되어 있으며, 작업자가 굴삭기 근처에 접근하게 되면 위험경보를 알릴 수 있도록 스피커와 LED 경보등 역시 내장되어 있다.
본 논문에서는 굴삭기와 작업자가 근거리에서 작업하는 도중 발생하는 충돌 및 협착 사고를 미연에 방지하기 위한 목적으로 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 굴삭기 주변에 접근하는 작업자를 감지하는 접근 감지 센서 모듈과 AVM(Around View Monitor)로 구성되어 있다. 접근 감지 센서 모듈은 주변 상황을 시각적으로 확인할 수 있도록 카메라와 거리정보를 알 수 없는 영상정보의 단점을 보완하기 위하여 초음파센서를 결합하였다.
기존에 접근 경보 시스템에서 주로 사용했던 초음파 센서 및 레이저 센서와 같은 장애물 탐지 기술은 일반 장애물과 작업자를 식별하지 못하는 한계로 인해 그 활용성에 많은 어려움이 존재한다. 본 시스템은 이러한 단점을 극복하기 위하여 카메라를 사용하여 작업자를 식별할 수 있도록 하였으며, 초음파센서를 결합하여 기존 시스템의 장점은 유지하도록 하였다.
분석 결과를 토대로 굴삭기 접근 감지 시스템에 적용될 장애물 탐지를 위한 장비로 작업자 식별이 가능한 카메라를 선정하였다. 그러나 카메라는 거리를 측정할수 없어 작업자가 굴삭기와 어느 범위 내에 정확하게 판단할 수 없는 한계가 있다.
1셋의 접근 감지 센서 모듈에는 3개의 초음파센서를 사용하여 감지 범위를 넓힐 수 있도록 하였다. 이 외에도 건설 현장은 환경 조건이 매우 다양하기 때문에 필요에 따라 감지 범위를 조절할 수 있도록 접근 감지 센서 모듈의 끝단 4곳에 각도 조절 나사를 추가하였다.
그러나 카메라는 거리를 측정할수 없어 작업자가 굴삭기와 어느 범위 내에 정확하게 판단할 수 없는 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 거리측정이 가능하고, 비용이 저렴한 초음파 센서를 추가로 선정하였다.
접근 감지 센서 모듈은 [그림 9]와 같이 좌/우 측면에각 1개, 후면 좌/우에 각 1개 씩 총 4개를 벌크로 테이프를 사용하여 떨어지지 않도록 고정시켰고, 모든 센서 모듈은 유선케이블로 연결하였다. [그림 9]는 접근 감지 센서 모듈의 설치 모습을 나타낸다.
본 시스템은 굴삭기 주변에 접근하는 작업자를 감지하는 접근 감지 센서 모듈과 AVM(Around View Monitor)로 구성되어 있다. 접근 감지 센서 모듈은 주변 상황을 시각적으로 확인할 수 있도록 카메라와 거리정보를 알 수 없는 영상정보의 단점을 보완하기 위하여 초음파센서를 결합하였다. AVM 은 접근 감지 센서 모듈에서 전송하는 영상신호와 거리 정보를 4개의 분할된 화면에 나타내어 굴삭기 조종자가 주변 상황을 손쉽게 인식할 수 있도록 하였다.
이 시스템은 두 단계로 나뉘어 작동한다. 첫 번째 단계는 건설 현장에 배치된 다수의 카메라를 통해 서버에 입력된 영상을 기반으로 작업자와 장비의 위치를 삼각측량에 의해 추정한다. 두 번째 단계는 전 단계에서 추정한 위치와 기존의 움직임을 기반으로 칼만필터를 이용하여 미래의 움직임을 예측한다.
접근 감지 센서 모듈은 카메라, 초음파센서, 경고음 스피커, LED 경보등으로 구성되어 있다[그림 6]. 카메라만을 사용할 경우 영상에 잡힌 사물의 거리정보를 제공하지 못하며, 초음파센서만을 이용할 경우 인식된 물체를 식별할 수 없는 문제로 인하여 카메라와 초음파센서를 결합하여 단점을 보완하였다.
현장 실험에서는 시스템의 작동 여부와 별도로 시스템의 설치 전/후에 발생하는 굴삭기의 Blind spot을 확인하였다. [그림 12]의 (a)는 [그림 7]에서 본 시스템의 감지 범위인 8m 반경에 존재하는 굴삭기의 Blind spot 을 나타낸 것이다.
대상 데이터
따라서 본 논문에서는 최대 10m의 감지 거리를 갖는 송수신겸용 초음파 센서를 사용하였다. 1셋의 접근 감지 센서 모듈에는 3개의 초음파센서를 사용하여 감지 범위를 넓힐 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 앞에서 열거한 고려사항을 기반으로 근거리 경보 시스템에 주로 사용되는 레이저, RFID, UWB, 카메라, 초음파센서를 대상으로 평가하였고, 결과는 [표 2]와 같다[6][15-17].
건설현장은 악천후 시에는 작업자의 안전과 구조물의 신뢰성을 위하여 작업이 중단되기 때문에, 이러한 특성을 반영하여 양호한 기상상태에서 실험을 진행하였다. 현장 실험에는 Volvo 사의 EC 300DL을 사용하였다[표 3].
성능/효과
기존의 굴삭기 Blind spot은 본 시스템을 적용함으로써 대략 90% 제거할 수 있었으며, 본 시스템의 효용성을 확인할 수 있었다.
또한 무선통신의 경우 순간적으로 신호가 끊어질 경우 작동불능 상태에 빠지는 경우가 발생할수 있다. 본 시스템은 공사에 사용되는 굴삭기에만 설치하면 되므로 무선통신 방식에 비해 비용을 절감할 수 있고, 유선케이블을 사용하여 통신의 안정성을 확보하였다.
국외에서는 Ruff[15]는 소나, 레이더 등의 기술을 기반으로 개발된 근접 경고 시스템에 대한 성능평가를 수행하였다. 연구를 통해 Ruff는 이러한 기술들이 중장비의 사각지역에 접근하는 물체를 탐지하는데 효과가 있다고 분석하였고, 이러한 시스템을 장비에 장착하면 충돌사고를 미연에 방지할 수 있다.
후속연구
본 시스템은 별도의 기반 인프라(서버, 통신망 등)가 필요하지 않기 때문에 소규모 건설 현장에도 적용이 가능하다. 또한 굴삭기 외에도 다양한 건설장비에도 활용이 가능하며, 매년 건설장비로 인해 발생하는 충돌 및 협착 사고를 예방하는데 많은 역할을 할 것이라 기대된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
건설장비에 의한 사고는 주로 어떻게 일어나는가?
건설장비에 의한 사고는 주로 트럭, 굴삭기 등의 중장비 운전자가 주변의 작업자를 인지하지 못하여 발생 하는 충돌 및 협착에 의한 사고가 높은 비율을 차지하고 있다[4][8-11]. 본 논문에서는 건설장비에 의해 발생 하는 재해 중 높은 비율을 차지하고 있는 굴삭기에 의한 안전사고를 예방하기 위하여 영상기반 굴삭기 접근 감지 시스템을 개발하였다.
건설 산업은 어떠한 산업인가?
건설 산업은 과거 인력위주로 작업이 이루어졌으나, 최근 건설 기술과 공법의 발달로 구조물이 고층화・대형화되는 추세로 건설 공사에서 다양한 건설장비의 사용이 증가하고 있다[1]. 일반적으로 건설 산업은 노동집약적인 산업으로 국가경제에서 차지하는 비중이 높으며, 또한 제조업을 비롯한 다양한 업종에서 가장 위험한 산업에 포함된다[2][3]. 최근 신기술 도입과 최첨단 건설장비의 개발 등 건설 환경이 변화하고, 건설공사에서 건설장비의 활용범위가 확대되면서 이로 인해 발생하는 산업재해 역시 꾸준히 증가하는 추세이다[4].
VHF 주파수대역의 무선 통신 장비를 이용한 실시간 안전 경보 시스템은 어떤 방식으로 작동하는가?
Teizer 등[6]은 VHF(Very-High Frequency) 주파수대역의 무선 통신 장비를 이용하여 건설 장비의 사고를 예방하기 위한 실시간 안전 경보 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 건설 장비에 EPU(Equipment Protection Unit)를 설치하고, 작업자에게 PPU(Personal Protection Unit)를 제공하여 일정거리에 도달하면 경보음을 울리는 방식이다. Teizer는 다양한 조건하에 실험을 수행하여 건설 공사에서 사고 예방을 위해 활용이 가능함을 입증하였다.
참고문헌 (18)
조남석, 첨단센서 기반의 건설장비 관리시스템 개발, 고려대학교, 석사학위 논문, 2013.
J. Hinze and J. Teizer, "Visibility-Related Fatalities Related to Construction Equipment," Journal of Safety Science, Vol.49, pp.709-718, 2011.
J. Teizer, B. Allread, C. Fullerton, and J. Hinze, "Autonomous Pro-Active Real-Time Construction Worker and Equipment Operator Proximity Safety Aletr System," Journal of Automation in Construction, Vol.19, pp.630-640, 2010.
E. Marks and J. Teizer, "Method for Testing Proximity Detection and Alert Technology for Safe Construction Equipment Operation," Journal of Construction Management and Economics, Vol.31, No.6, pp.636-646, 2013.
나종철, 이성욱, 김창민, 손효주, 김창완, "건설장비 안전성 향상을 위한 실시간 영상 센서 기반 작업자 근접 탐지에 관한 연구," 대한건축학회 학술발표대회 논문집, 제35권, 제2호, pp.31-32, 2015.
Z. Zhu, M. W. Park, C. Koch, M. Soltani, A. Hammad, and K. Davari, "Predicting Movements of Onsite Workers and Mobile Equipment for Enhancing Construction Site Safety," Journal of Automation in Construction, Vol.68, pp.95-101, 2016.
T. M. Ruff, "Recommendations for Evaluating and Implementing Proximity Warning Systems on Surface Mining Equipment. Department of Health and Human Services," Public Health Service, Centers for Disease Control and Prevention, National Institute for Occupational Safety and Health, Spokane Research Laboratory 2007.
T. M. Ruff, "Monitoring blind spots," Engineering and Mining Journal, Vol.202, No.12, pp.17-26, 2007.
김성호, 초음파 센서를 이용한 굴삭기용 장애물 인식 시스템에 관한 연구, 울산대학교, 석사학위논문, 2000.
R. Hefner and P. J. Breen, "Construction Vehicle and Equipment Blind Area Diagrams," National Institute for Occupational Safety and Health, Report 200-2002: 00563, 2004.
AI-Helper
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