[논문]안전사고 예방을 위한 센서 기술 기반 안전화 인식 시스템 설계 및 구현

오경진; 박정민; 곽광진

doi:10.7236/jiibc.2023.23.6.163

안전사고 예방을 위한 센서 기술 기반 안전화 인식 시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of a Sensor Technology-based Safety Shoe Recognition System to Prevent Safety Accidents 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.23 no.6, 2023년, pp.163 - 170

오경진 (한국공학대학교 컴퓨터공학과) , 박정민 (한국공학대학교 컴퓨터공학과) , 곽광진 (한국공학대학교 산학협력단 연구과제팀)

초록
AI-Helper

중대재해 처벌 등에 관한 법률의 등장으로 사업주와 경영책임자 및 법인 등은 산업현장에서 안전사고를 예방하기 위해 안전관리자를 대폭 늘리고, ISO 취득 등 많은 투자와 노력을 하고 있다. 또한 SSMS(Smart Safety Management System)을 도입하여, 인원의 관리 및 안전보호구의 관리 또한 진행되고 있다. 작업자의 생명을 보호하는 안전보호구에서 안전모, 안전고리, 안전복에는 IoT 기반의 관리 시스템이 적용되고 있지만 안전화의 경우 현장 관리자와 개인에게 맡겨지고 있고 여전히 안전사고에 취약한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 현장 출입 시 작업자의 안전화 또한 착용 여부를 사전에 파악할 수 있도록 Raspberry PI 기반의 Sensor 인식 장비를 구현해 착용 여부를 확인하고 안전화 미착용으로 발생될 수 있는 사고를 예방하는 것을 목표로 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

With the introduction of the law regarding severe penalties for major accidents, employers, management executives, and corporations have significantly increased the number of safety managers and invested extensively in acquiring ISO certifications to prevent accidents in industrial sites. Moreover, the implementation of the Smart Safety Management System (SSMS) has facilitated the management of personnel and safety equipment. While IoT-based management systems have been applied to safety gear such as helmets, safety harnesses, and protective clothing, the responsibility for safety shoes still primarily lies with on-site managers and individuals, leaving a vulnerability to accidents. In this study, we aim to implement a Raspberry Pi-based sensor device to proactively detect workers' safety shoe usage upon entering the site. The goal is to confirm the usage of safety shoes and prevent accidents that may occur due to non-compliance with safety shoes regulations.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. 연간 재해자수 통계 Fig. 1. Annual casualty statistics
그림 그림 2. 건설업 재해자수 통계 Fig. 2. Construction industry accident statistics
표 표 1. 산업재해 유형별 용어 Table 1. Industrial accident terminology
표 표 2. 안전보호구 미착용 사고 사례 Table 2. Accident Cases Without Wearing Safety Protection
그림 그림 3. 시스템의 프로세스 Fig. 3. System Process
그림 그림 4. 공정 시스템 아키텍처 Fig. 4. Process System Architecture
그림 그림 5. 테스트 장비 Fig. 5. Test Equipment
그림 그림 6. PN532 & Raspberry PI3 장비 구동 Fig. 6. PN532 & Raspberry PI3 equipment operation
그림 그림 7. 센서 인식 Fig. 7. Sensor Recognition
표 표 3. Raspberry PI3 와 NFC 모듈 연결 Table 3. Raspberry PI3 to NFC Module
그림 그림 8. 데이터 저장 Fig. 8. Data Save
그림 그림 9. 분류성능평가 지표 그래프 Fig. 9. Confusion Matrix Graph
표 표 4. NFC 센서 분류성능평가 지표 Table 4. NFC Sensor confusion matrix

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 논문에서는 안전사고 예방을 위한 센서 인식 기반 안전화 인식 기술을 설계하였다. 모든 산업현장에서는 안전사고 예방에 대한 중요성을 강조하고 있고 이를 예방하기 위해 국가 및 기업은 다양한 방법을 통해 노력하고 있다.
에서 보는 바와 같이, 태그된 센서는 별도의 파일형태로 저장되어 기록되게 된다. 이 후 해당 UID값을 기존에 데이터베이스에 등록된 값과 매칭하여 작업자의 정보 및 착용여부를 정확하게 확인 할 수 있게 만드는 것이 목표이다.

제안 방법

또한 통신용 SPI, IIC 및 UART 인터페이스와 호환이 되는 장점이 있으며, Raspberry Pi 에 대한 NFC 리이브러리 지원을 통해 NFC 기능을 갖춘 제품 개발에 매우 편리하다. 마지막으로 안전화에는 센서필름을 부착하여 테스트를 진행하였다.
본 장에서는 안전화 센서 인식 및 시각화를 위해 센서 리더 모듈 구축과, 시스템 제어처리, 데이터에 대한 저장과 시각화에 대한 설계 내용을 다룬다.

대상 데이터

본 실험은 안전화에 부착된 센서를 감지기에 각각 100회, 1000회, 2000회 시도하였고, 인식률에 대한 값이 다음 표 3. 과 같이 나타냈고, 그래프로 나타내었을때는 그림 9 와 같다.
스토리지는 32GB의 Micro SD Card를 사용하였으며 운영체제로는 Raspberry Pi Foundation에서 개발한 공식 Raspberry Pi용 OS으로 Debian 기반으로 만들어진 Raspbian 을 사용하였다. 센서를 감지하는 장비는 ITEAD PN532 NFC Module을 사용하였고, PN532 NFC 모듈의 경우 13.56MHz 근접통신에 주로 사용되며 내장형 안테나가 장착되어 외부 코일이 필요없다는 장점이 있다. 또한 통신용 SPI, IIC 및 UART 인터페이스와 호환이 되는 장점이 있으며, Raspberry Pi 에 대한 NFC 리이브러리 지원을 통해 NFC 기능을 갖춘 제품 개발에 매우 편리하다.
2GHz 쿼드 코어를 사용하였고, 1GB의 RAM을 사용하였다. 스토리지는 32GB의 Micro SD Card를 사용하였으며 운영체제로는 Raspberry Pi Foundation에서 개발한 공식 Raspberry Pi용 OS으로 Debian 기반으로 만들어진 Raspbian 을 사용하였다. 센서를 감지하는 장비는 ITEAD PN532 NFC Module을 사용하였고, PN532 NFC 모듈의 경우 13.

이론/모형

본 시스템의 유효성을 검증하기 위하여 사용한 지표로는 Accrancy, Precision Recall, F1-score을 사용하여 자체평가를 통해 검증하였다.
그림 5. 와 같이 센서를 감지하기 위한 모듈로 PN532칩을 사용하였고, 메인장비는 Raspberry PI3 모델을 사용하였다. 안전화의 경우는 고무제 초경량 안전화로 현재 산업현장에서 실제로 사용하고 있는 안전화이다.

성능/효과

성공적인 사고 예방을 위해서는 안전모, 안전고리 등 특정 안전 보호구만 관리하는 것이 아닌 안전화 또한 중요 관리 수단으로 인식하고 넓게는 모든 안전장비가 스마트 시스템을 통해 관리되도록 해야 한다. 따라서 안전화 센서 인식 기술의 도입을 위해서는 리더기의 구현과 구현된 리더를 통한 센서 데이터가 필요하므로 리더기에 수집되는 데이터의 정보를 가공하고 가공된 데이터를 이용하여 결과물을 분석 및 통계를 낼 수 있도록 하였다.
위의 결과들은 실험에서 사용된 태그 시도 횟수에 따라 시스템의 분류 성능이 어떻게 변화하는지 명확하게 보여준다. 실험 결과는 시스템이 높은 정밀도와 재현율을 유지하면서 다양한 환경에서 안정적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
위의 결과들은 실험에서 사용된 태그 시도 횟수에 따라 시스템의 분류 성능이 어떻게 변화하는지 명확하게 보여준다. 실험 결과는 시스템이 높은 정밀도와 재현율을 유지하면서 다양한 환경에서 안정적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
100회의 시도에서 93회가 정확하게 인식되었으며, 2회가 잘못 인식이 되었으며, 5회가 인식 되지 않았다. 이로 인하여 정확도는 93.0%로 계산되었고, 정밀도는 97.89%, 재현율은 94.9%, F1 점수는 96.37%로 산출되었다.
1000회 시도에서 933회가 정확하게 인식되었으며, 8회가 잘못 인식이 되었으며, 59회가 인식 되지 않았다. 이로 인하여 정확도는 93.3%로 계산되었고, 정밀도는 99.15%, 재현율은 94.05%, F1 점수는 96.53%로 산출되었다.
2000회 시도에서 1876회가 정확하게 인식되었으며, 14회가 잘못 인식이 되었으며, 110회가 인식되지 않았다. 이로 인하여 정확도는 93.8%로 계산되었고, 정밀도는 99.26%, 재현율은 94.46%,. F1 점수는 96.

후속연구

본 논문에서는 센서와 리더기의 감지 및 감지정보를 데이터화하여 관리하는법까지 구현하였으나, 실제 다양한 산업현장에서 출입을 관리하도록 출입현장의 조건에 맞는 장비의 추가 및 현장장비와의 호환성을 고려해 봐야 하기에 아직 현업에서 사용하기엔 어려움이 있다.
향후 연구에서는 좀 더 유연한 명령을 내릴 수 있는 방법을 모색하고, 데이터 인식 뿐 아니라 오류의 발생 시 발생된 원인 및 음성안내를 통한 관리방법을 모색하고 PC 뿐 아니라 모바일 관리까지 가능한 시스템을 구축하여 현업에서 사용해 보는 것이 좋을것으로 보인다.

참고문헌 (9)

Jeon, Kyong-Deck, Shin, Seung-Jung "Proposal of？Construction System to prevent Dongbari Collapse by？applying IT Convergence Technology", The Journal of？the Institute of Internet, Broadcasting and？Communication, Vol.20, No.5, pp.113-120, 2020.？DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2020.20.5.113

원문보기 상세보기
Jung-ho Eom, "An Architecture of a Smart Safety？Management System to prevent safety Accidents in？Workplace" Journal of Digital Contents Society Vol.21,？No.4, pp. 817-823, 2020.

상세보기
Lee, Dong-Gun, Kim, Won-Boem, Kim, Joong-Soo,？Lim, Sang-Keun, Kong, Ki-Sok "Smart Safety Helmet？Using Arduino", The Journal of the Institute of？Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 19,？No. 1, pp.77-83, Feb. 28, 2019？DOI: https://doi.org/10.7236/JIIBC.2019.19.1.77

원문보기 상세보기
Occupational Safety and Health Research Institute,？2022 Korea industrial accident analysis.？https://www.kosha.or.kr/kosha/data/industrialAccidentStatus.do?modeview&articleNo438399&article.offset0&articleLimit10, 2022
H. Cheng, J. Zhang, H. Cheng, and Q. Zhao,"Compact？design of circularly polarized antennawith vertical？slotted ground for RFID readerapplications", Journal？of Electrical ComputerEngineering, Vol. 2017, pp.？1-5, Dec. 2017.？DOI: https://doi.org/10.1155/2017/1936849

상세보기
Jong-Yong Lee "Improvement of Cluster-head node's？Transmission Method in Cluster-based WSN？Protocol", The Journal of the Institute of Internet,？Broadcasting and Communication, Vol. 19, No. 5,？pp.87-91, Oct. 31, 2019？https://doi.org/10.7236/JIIBC.2019.19.5.87

원문보기 상세보기
Beum-Su Park, Tae-Yong Kim, Seung-Hyun Lee,？Ho-Seob Lim, Dae-Seong Kan "Implementation of？the Middleware System Using Effective Memory？Structure in M2M Network", Journal of KIIT. Vol. 13,？No. 4, pp. 69-76, Apr. 30, 2015.？DOI: https://dx.doi.org/10.14801/jkiit.2015.13.4.69

상세보기
Seung-Hwan Park, Hyeong-Mo Park, and Yung-Ser？Kim "Implementation of NFC Smartphone-based Lock？System UsingDirect Smart Chip Mounting Method",？Journal of KIIT. Vol. 13, No. 12, pp. 15-22, Dec. 31,？2015？DOI : http://doi.org/10.14801/jkiit.2015.13.12.15

상세보기
Sang-bong Park, Jeong-hwa Heo "Implementation and？design of fuse controller using single wire serial？communication", The Journal of the Institute of？Internet, Broadcasting and Communication, Vol. 15,？No. 6, pp.251-255, Dec. 31, 2015？DOI: http://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2015.15.6.251

원문보기 상세보기

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증