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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 890 - 895 (6page)
이용수
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최근 “중대재해 등에 관한 법률”이 제정되고 안전사고에 관한 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 제조업 현장에서 발생한 안전사고에 대해 정부 기관에서 발간한 통계 자료를 분석하고, 안전사고 발생을 줄이기 위해 위험 상황을 판정하는 모델을 구축하기 위한 딥러닝 기반에 다양한 객체 탐지 모델을 학습시켜 비교 분석하였다. 제조업 현장에 있는 CCTV에서 영상을 수집하여 직접 데이터셋을 구축하였으며, YOLO-v4, SSD, CenterNet 모델에 훈련 데이터와 검증 데이터로 이를 활용하고 학습을 진행하였다. 그 결과 YOLO-v4 모델이 mAP 81%의 수치를 얻었다. 산업 현장에서 클래스를 선정하고 데이터셋을 직접 구축하여 모델 학습을 하는 데 의의가 있으며 이를 통해 위험 상황을 판정하고 이를 추론하는 시스템의 초기 연구자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 산업재해 현황 및 관련 연구
Ⅲ. 객체 탐지 모델 선정과 학습
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
M. Jeong, C. Lee, and W. Cho, “Design of Integrated Safery System for Sealed Places,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 1, pp. 97-102, Jan. 2019.
Z. Fang and P. Kim, “Comparison of Deep-Learning Algorithms for the Detection of Railroad Pedestrians,” Journal of Information and Communication Convergence Engineering, vol. 18, no. 1, pp. 28-32, Mar. 2020.
Ministry of Employment and Labor. Status of industrial accidents at the end of December 2020 [Internet]. Available: https://www.moel.go.kr/policy/policydata/view.do?bbs_seq=20210401122.
D. Kim, J. Kong, J. Lim, and B. Sho, “A Study on Data Collection and Object Detection using Faster R-CNN for Application to Construction Site Safety,” Journal of Korean Society of Hazard Mitigation, vol. 20, no. 1, pp. 119-126, Feb. 2020.
S. Shim and S. Choi, “Development on Identification Algorithm of Risk Situation around Construction Vehicle using YOLO-v3,” Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 20, no. 7, pp. 622-629, Jul. 2019.
Z. Fang and P. Kim, “Comparison of Deep-Learning Algorithms for the Detection of Railroad Pedestrians,” Journal of Information and Communication Convergence Engineering, vol. 18, no. 1, pp. 28-32, Mar. 2020.
Ministry of Employment and Labor. Status of industrial accidents at the end of December 2020 [Internet]. Available: https://www.moel.go.kr/policy/policydata/view.do?bbs_seq=20210401122.
D. Kim, J. Kong, J. Lim, and B. Sho, “A Study on Data Collection and Object Detection using Faster R-CNN for Application to Construction Site Safety,” Journal of Korean Society of Hazard Mitigation, vol. 20, no. 1, pp. 119-126, Feb. 2020.
S. Shim and S. Choi, “Development on Identification Algorithm of Risk Situation around Construction Vehicle using YOLO-v3,” Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, vol. 20, no. 7, pp. 622-629, Jul. 2019.
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