건설 현장 안전을 위한 객체 검출 기술 활용

국문 초록 (Abstract)

고용노동부에 따르면 지난 2018~2020년 3년간 건설업 산업재해 사고사망자 1371명 중 건설 현장 기계‧장 비로 인해 사망한 사람은 259명으로 집계됐다. 굴착기 59명, 고소작업대 47명, 이동식 크레인 33명, 화물 운반트럭 23명, 덤프트럭 22명, 타워크레인 16명 등 다양한 건설 중장비 유형에서 사고가 발생했다. 안전 한 건설 현장 환경을 구현하기 위해서는 지속적인 모니터링을 통해 위험 상황을 조기에 발견하는 것이 중요하다. 객체 검출 모델은 특정 객체가 작업자에 접근 여부를 파악하는 것에 활용이 가능하므로 안전 한 건설 현장 환경 구축에 기여할 수 있다. 컴퓨터 비전 분야에서 CNN을 기반으로 객체 검출 방식에 있 어서 1-Stage Detector 방식의 대표적인 알고리즘인 YOLO의 v7과 v8의 기본 모델을 활용하여 건설 장비 이미지 데이터에 대하여 성능을 비교해본다. 객체 검출 결과, YOLOv8n이 YOLOv7보다 더 우수한 성능을 보였다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• 1. 서론
• 2. 관련연구
• 3. 실험방법
• 3.1. 데이터셋
• 3.2. 실험환경
• 4. 실험결과
• 5. 결론
• Acknowledgement
• 참고문헌