웨어러블 센서를 활용한 건설현장 고소작업자 식별 및 안전고리 체결 자동 감지 모델 - 추헌상 (The Graduate School, Ajou University, 2022)
고소작업자의 안전고리 체결은 추락사고 발생 시 부상 위험을 완화할 수 있어 고소작업자 안전관리에 필수적인 사항이다. 현재 건설현장의 안전 관리는 안전관리자의 육안을 통해 고소작업자의 안전고리 체결을 모니터링한다. 하지만, 현장 내 모든 고소작업자의 불안전한 행동인 안전고리 미체결을 육안을 통해 관리하기에는 한계가 있어 자동화된 모니터링에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 의미에서, 센서 또는 컴퓨터 비전을 사용해 고소작업자의 불안전한 조건과 불안전한 행동에 대한 자동화 모니터링을 개발하였다. 하지만, 기존의 연구들은 실제 건설 현장에서 발생 가능한 다양한 작업 상황에서 고소 작업 중인 작업자를 식별하고 안전고리의 온전한 체결 여부를 파악하는 데에는 어려움이 있다. 그러므로, 본 연구는 건설 현장에서 발생할 수 있는 다양한 상황에서 고소 작업자를 식별하고 고소작업자의 안전고리 체결을 감지하여 추락사고를 사전에 예방하는 안전관리 모니터링 모델들을 개발하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해, 본 연구는 웨어러블 센서를 사용하여 건설 현장 내 다양한 작업 상황에서 고소 작업자를 식별하고, 적절한 안전고리 체결을 감지함으로써 추락사고를 예방하는 고소작업자 식별 및 안전고리 체결 자동 감지 모델을 개발하였다. 고소작업자 식별 모델은 기압계에서 수집된 대기압과 Inertial Measurement Unit (IMU)에서 수집된 가속도 및 자이로스코프(Gyroscope) 신호를 사용하여 작업자의 고도를 추정한다. 그리고, 안전고리 체결 자동 감지 모델은 IMU센서에서 수집된 데이터를 머신 러닝 알고리즘을 통해 학습시켜 고소작업자의 안전고리 체결을 감지한다. 모델들의 타당성 검증을 위해 실제 건설현장에서 남성 14명, 여성 6명에 대한 현장 실험을 실시하여 데이터를 수집하였다. 개발된 안전고리 체결감지 모델은 다양한 현장의 새로운 작업자를 반영할 수 있도록 Leave One-subject Out Cross Validation (LOSOCV)을 통해 평가되었다. 연구 결과, 고소작업자 모델은 96%의 정확도로 고소작업자에 대한 감지가 가능하였으며, 안전 고리 체결 감지 모델은 86%의 정확도로 안전고리 체결 유무를 감지할 수 있었다. 본 연구의 결과는 비침습적으로 건설 현장 내 복잡한 작업 상황에서도 고소작업자를 식별하고 안전고리 체결 상태를 객관적이고 지속적이게 모니터링하는 방법을 제공함으로써 현재의 안전관리 지식 체계에 기여한다. 또한, 본 연구의 결과는 향후 고소작업자들의 추락사고 예방을 위해 건설현장 안전관리 개선에 기여할 수 있을 것이다
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :스마트융합건축학과,2022. 8
Keywords: 건설 안전; 머신 러닝(Machine Learning); 안전 관리; 웨어러블 센서(Wearable Sensor); 추락사고