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NTIS 바로가기주관연구기관 | 충북대학교 Chungbuk National University |
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연구책임자 | 김민구 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-09 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300013625 |
과제고유번호 | 1711140204 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-10-31 |
키워드 | 건설 작업자.소리 신호.낙상.건설 안전.기계 학습.Construction workers.Sound signal.Fall.Construction safety.Machine learning. |
□ 연구개요
• 본 연구는 낙상으로 이어지는 건설 작업자의 안전하지 않은 행동을 감지하는 웨어러블 사운드 센서 기반의 식별 방식을 개발한다.
• 구체적인 요소기술 개발 목표는 다음과 같다. 1) 실험실 환경에서 웨어러블 사운드 센서를 이용한 데이터 수집; 2) 안전하지 않은 행동 분류를 위한 기계 학습 알고리즘 설계; 3) 설계에 기초한 최적 기계 학습 알고리즘 개발 4) 실험실 내에서 개발된 기술의 타당성을 검증
□ 연구 목표대비 연구결과
• 실험실 환경에서 웨어러블 사운드 센서를 이용한 데이터 수집
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