보호구 착용 유도를 위한 AI 기반 인터페이스 디자인에 관한 연구 = A Study on AI-Based Interface Design for Inducing Personal Protective Equipment (PPE) Compliance

국문 초록 (Abstract)

산업 현장에서 보호구 착용은 작업자의 안전을 확보하기 위한 필수적인 요소이다. 그럼에도 불구하고, 실제 작업 환경에서는 다양한 환경적, 행동적 요인으로인해 보호구 미착용 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 이를 보완하기 위한 기존의 산업 안전디자인은 정보 전달 중심의 정적 방식에 머물러 있어 작업자의 실제 행동 변화를 유도하는 데 한계를 가진다. 이에 본연구는 AI 기반 상태 인식 기술을 활용한 인터페이스디자인 요소가 작업자의 보호구 착용 행동 유도에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다.
본 연구는 RGB 카메라 기반 객체 인식 기술과 시각적 인터페이스의 행동 유도 원리를 고찰한 후, 인터페이스 디자인 요소를 공간 배치, 색상 체계, 감각 채널, UI 표현 방식으로 구분하여 실험을 진행하였다. 실험은 실제 산업 현장에서 작업자를 대상으로 수행되었으며, 반응 관찰 및 설문 평가를 통해 주목성, 위험 인지성, 자기 인식 및 행동 유도 효과를 분석하였다.
실험 결과, 시점과 일치하는 공간 배치는 높은 주목성을 유도하였으며, 노란색은 위험 상태에 대한 인지를 강화하는 데 효과적으로 작용하였다. 또한 인체 기반 그래픽은 작업자의 직관적인 자기 상태 인식에 효과적이었으며, 2Hz 점멸 방식은 정보의 우선순위를 강화하여 빠른 판단과 행동 유도를 가능하게 하는 것으로 나타났다.
이를 바탕으로 본 연구는 작업 구역 진입부에서 작업자의 상태를 실시간으로 인식하고 시각적 피드백을제공하는 AI 기반 인터페이스 시나리오를 제안하였다.
해당 인터페이스는 작업자의 시선과 행동 흐름에 개입하여 보호구 착용을 유도하는 행동 유도형 시스템으로기능한다. 본 연구는 기존 산업 안전디자인의 정적 정보 전달 구조를 확장하여, AI 기반 상태 인식 기술과인터페이스 디자인 요소를 결합한 행동 유도형 인터페이스 시스템의 가능성을 제시하였다는 점에서 의의를가진다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The use of personal protective equipment (PPE) in industrial environments is an essential factor in ensuring worker safety. Nevertheless, PPE non-compliance continues to occur in actual work environments due to various environmental and behavioral factors. Conventional industrial safety design, developed to address this issue, has remained focused on static information delivery and thus has limitations in inducing actual behavioral change among workers. Accordingly, this study aimed to analyze how interface design elements utilizing AIbased state recognition technology influence workers’ PPE-wearing behavior.
This study first examined RGB camera-based object recognition technology and the behavior-inducing principles of visual interfaces. Based on this, experiments were conducted by categorizing interface design elements into spatial layout, color scheme, sensory channel, and UI expression method. The experiments were carried out with workers in an actual industrial environment, and visibility, risk perception, self- recognition, and behavior induction effects were analyzed through behavioral observation and survey evaluation.
The results indicate that spatial placement aligned with the user’s line of sight significantly enhanced visibility, while the color yellow effectively strengthened risk perception. In addition, human body–based graphics facilitated intuitive self-recognition, and a 2 Hz flashing method reinforced the priority of information, enabling rapid judgment and behavior induction.
Based on these findings, this study proposes an AI-based interface scenario that recognizes workers’ conditions in real time and provides visual feedback at the entrance of a work area. The proposed interface functions as a behavior-inducing system that intervenes in workers’ visual and behavioral flow to encourage PPE compliance. This study is significant in that it expands the static information-delivery structure of conventional industrial safety design and suggests the potential of a behavior-inducing interface system that combines AI-based state recognition technology with interface design elements.