[논문]AIoT와 Mobile기술을 활용한 건설현장 안전관리 활성화 방안에 관한 연구

안형도

doi:10.15683/kosdi.2022.3.31.154

AIoT와 Mobile기술을 활용한 건설현장 안전관리 활성화 방안에 관한 연구
A Study on the Promotion of Safety Management at Construction Sites Using AIoT and Mobile Technology 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.18 no.1 = no.55, 2022년, pp.154 - 162

안형도 (Industrial Engineeing, Sunmoon University)

초록
AI-Helper

연구목적: 건설현장 안전관리를 인적 역량 중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위한 건설현장 안전관리 활성화 방안을 마련하고자 한다. 연구방법: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장의 유효성에 대하여 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 실험을 실시 하였다. 연구결과: 실험대상 근로자는 215명, 가상휀스 침입은 7.61명으로 불안전 행동 발생율은 실험대상 인원 대비 3.5%, 화재감지는 0.16건으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율이 0.07% 나타났으며, 안전모 미착용 인지는 월 평균 안전모 미착용은 8.79명으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율 4.05% 나타났다. 결론: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: The government intends to come up with measures to revitalize safety management at construction sites to shift safety management at construction sites from human capabilities to system-oriented management systems using advanced technologies AIoT and Mobile technologies. Method: The construction site safety management monitoring system using AIoT and Mobile technology conducted an experiment on the effectiveness of the construction site by applying three algorithms: virtual fence, fire monitoring, and recognition of not wearing a safety helmet. Result: The number of workers in the experiment was 215 and 7.61 virtual fence intrusion was 3.5% compared to the number of subjects and 0.16 fire detection were 0.07% compared to the subjects, and the average monthly rate of not wearing a safety helmet was 8.79, 4.05% compared to the subjects. Conclusion: It was found that the construction site safety management monitoring system using AIoT and Mobile technology has a valid effect on the construction site.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Safety management monitoring system for construction sites Source : S-1 CORPORATION, http://www.s1.co.kr/company
표 Table 1. Virtual fence algorithm
표 Table 2. Fire monitoring algorithm
표 Table 3. Algorithm without safety helmets
그림 Fig. 2. Wireless CCTV installation
표 Table 4. Summary of the on-site test for the construction site safety management monitoring system
그림 Fig. 3. Experimental results of applying virtual fence algorithm
그림 Fig. 4. The results of the fire detection algorithm application experiment
표 Table 5. Monthly virtual fence algorithm experiment results
그림 Fig. 5. The results of the experiment with the recognition algorithm without a helmet
표 Table 6. Monthly fire detection algorithm test results
표 Table 7. The results of monthly safety helmet recognition algorithm test results

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서 연구 방법은 AI CCTV 솔루션(SVMS : Smart Video Management System) 과 Mobile 기술을 융합한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템을 구축하고, 실제 건설현장에 적용하여 공사 진행 상황을 AI CCTV 솔루션을 통해 영상촬영, 특정 알고리즘에 의한 분석을 통해 불안전 행동 및 상태을 검출하여 그 결과를 실시간 현장 상황실 및 공사 관계자에게 통보하여 신속하게 불안전 행동 및 상태를 제거하는 등 시스템화된 건설현장 안전관리 모니터링 시스템의 효과성을 확인 및 분석하여 인적 역량 중심의 건설현장 안전관리를 시스템 중심의 관리체계로의 전환하기 위한 기술적 신뢰성을 확보하여 건설현장 안전관리 활성화 방안을 제안하고자 한다.
본 논문은 건설현장 안전관리를 인적 역량중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위하여 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장의 유효성에 대하여 실험연구를 하였다. 실험대상은 현재 경기도에 시공중인 공공 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 약3개월간 실험을 실시 하였다.
본 연구는 건설현장 안전관리를 인적 역량 중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위한 건설현장 안전관리 활성화 방안을 마련하고자 한다.

제안 방법

1과 같이 건설현장을 CCTV를 통해 입수된 영상정보를 ’지능형 행동 인식 영상 알고리즘을 통해 자동으로 탐지, 인식, 분석하고 불안전 상태 및 행동 등 이벤트 발생시 상황실 및 모바일로 실시간 상황을 전파하여 이벤트인 불안전 상태 및 행동을 제거하는 AIoT와 Mobile 기술을 기반으로한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템을 구축하였다.

대상 데이터

본 논문에서 사용한 CCTV는 타워크레인에 설치한 무선CCTV를 사용하였다. 무선CCTV는 무선 송.
본 논문은 건설현장 안전관리를 인적 역량중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위하여 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장의 유효성에 대하여 실험연구를 하였다. 실험대상은 현재 경기도에 시공중인 공공 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 약3개월간 실험을 실시 하였다. 실험결과 실험대상 근로자는 215명, 가상휀스 침입은 7.

이론/모형

본 논문에서 사용한 지능형 영상분석 알고리즘은 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 알고리즘을 사용하였다. 가상휀스 알고리즘은 움직이는 객체가 설정된 가상의 선을 통과하여 설정된 방향으로 이동할 때, 이를 감지하는 알고리즘으로 세부내용은 Table 1과 같다.

성능/효과

6% 증가한 결과로, 계절적 영향도 실험결과에 영향을 준 것으로 판단된다. 상기에 기술한 바와 같이 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 실험을 진행하면서 노조의 작업자 감시 등 개인정보 노출에 대한 반발과 무선CCTV의 기술적 사각지대에 한계성에 대한 보완이 필요한 것으로 나타났으며, 포터블 CCTV를 활용한 실내 작업자에 미치는 영향 등에 대한 지속적 인 연구가 필요하다.
실험대상은 현재 경기도에 시공중인 공공 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 약3개월간 실험을 실시 하였다. 실험결과 실험대상 근로자는 215명, 가상휀스 침입은 7.61명으로 불안전 행동 발생율은 실험대상 인원 대비 3.5%이며, 실험이 진행됨에 따라 미미하지만 점진적으로 불안전 행동 발생율이 감소됨을 알수 있었으며, 화재감지는 0.16건으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율이 0.07%로 낮게 나타난 것은 실험대상인 골조 공종이 타 공종과 비교할 때 화기사용 빈도가 낮은 것도 실험결과에 영향을 주었을 것으로 판단되나, 점진적으로 발생율이 낮아진 것은 실험대상에 안전활동에 긍정적 영향을 준 것으로 판단된다. 안전모 미착용 인지는 월 평균 안전모 미착용은 8.

후속연구

상기에 기술한 바와 같이 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 실험을 진행하면서 노조의 작업자 감시 등 개인정보 노출에 대한 반발과 무선CCTV의 기술적 사각지대에 한계성에 대한 보완이 필요한 것으로 나타났으며, 포터블 CCTV를 활용한 실내 작업자에 미치는 영향 등에 대한 지속적 인 연구가 필요하다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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