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딥러닝과 IoT 표준을 이용한 고소 작업자 행동분석 시스템
Deep Learning and IoT Standards based High Rise Fieldworker's Behavior Analysis System 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호, 2019 July 11, 2019년, pp.247 - 248  

이세훈 (인하공업전문대학, 컴퓨터시스템과) ,  강건하 (인하공업전문대학, 컴퓨터시스템과) ,  심건우 (인하공업전문대학, 컴퓨터시스템과) ,  탁진현 (덕산정보통신(주) 기술연구소)

초록
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본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용해 고소 작업장 등의 위험지역에서 작업자 추적 및 확인과 안전 벨트고리를 체결했는지 여부와 작업자의 행동에 따른 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 행동 패턴을 분석하였다. IoT 국제 표준인 oneM2M을 기반으로 IoT Device와 Application을 연결하는 중간 매개체로 모비우스 플랫폼을 사용해 시스템을 구축하였다. 또한, 본 연구팀의 선행 연구에서 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하였다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 선행 논문에서 모니터링을 통해 고소작업 중 발생하는 휴먼에러를 잡아주는 시스템을 개발하였다.[1] 본 논문에서는 기존 클라우드 기반 시스템의 확장성, 상호 운용성에 관한 문제 해결 방안으로 국제적인 IoT 애플리케이션 개발 표준 플랫폼(oneM2M) 중 하나인 모비우스 플랫폼을 적용하여 시스템을 구축하였고, 블루투스 Beacon을 이용해 고소작업장 등, 위험지역에서 작업자의 위험행동을 분류하고 시스템 개선을 위한 연구를 진행한다.
  • 작업자 개인이 자신의 작업 공간에 대한 위험도를 판단하기엔 기준이 모호하다. 따라서 다수의 전문가가 위험 구역을 설정하고 작업자 또는 작업반장에게 알려주는 방안을 제시한다. 설정한 위험 구역마다 Beacon 모듈(Central)을 설치하고 안전 고리에는 HM-10(Peripheral)을 부착한다.
  • 본 논문은 oneM2M 표준 플랫폼인 모비우스 플랫폼을 이용해 작업자의 안젠벨트에 부착한 자이로, 가속도 센서로부터 얻은 데이터를 이용해 작업자의 행동을 분석 및 모니터링 하는 시스템을 구현한다. Fig.
  • 고소작업 중 발생할 수 있는 사고는 작업자가 위험상황에 대해 인지하고 있지만 발생하는 사고와 인지하지 못할 때 발생하는 사고로 2가지로 분류된다. 본 논문의 고소 작업자의 행동과 비콘을 통해 작업자의 정보를 모니터링함으로써 안전사고를 예방하는 시스템을 제안하였다. 모비우스 플랫폼을 적용해 여러 센서를 사용해도 쉽게 시스템에 접목이 가능하다.
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