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[국내논문] YOLOv4 기반의 공장 근로자 안전관리를 위한 학습 데이터 구축과 모델 학습
Construction of Training Data and Model Training for YOLOv4-based Factory Operation Safety Management 원문보기

한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회, 2021 May 03, 2021년, pp.252 - 254  

이태준 (배재대학교) ,  조민우 (배재대학교) ,  송지호 (배재대학교) ,  황철현 (경복대학교) ,  정회경 (배재대학교)

초록
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산업안전보건연구원에 따르면 2019년 산업재해자 수가 109,242명으로 2018년에 비해 6.8% 증가하였다. 이러한 산업 안전보건 분야는 질병보다 사고가 더 자주 발생하고 있다. 이러한 상황에서 정부와 기업은 건설 시공 분야에서 ICT 기반 현장 안전사고 예방 핵심 기술 개발이 논의되고 있는 실정이다. 이러한 분야에서 최근 컴퓨터 비전과 인공지능을 활용한 기술들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 공장 근로자들의 안전관리를 위한 학습 데이터를 구축하고 YOLOv4를 기반으로 모델을 학습시켰다. 이를 통해 공장에서 근로자들의 위험 상황을 예측하는 초기 연구로써 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

According to the Institute for Occupational Safety and Health, the number of industrial injuries in 2019 was 109,242, an increase of 6.8% from 2018. In this situation, the government and companies are discussing the development of core technologies for preventing safety accidents on site based on IC...

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