KCI등재
딥러닝을 이용한 조선소에서 쓰러진 작업자의 검출에 관한 연구 = A Study on the Detection of Fallen Workers in Shipyard Using Deep Learning
저자
발행기관
학술지명
해양환경안전학회지(Jouranl of the Korean Society of Marine Environment & Safety)
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
601-605(5쪽)
KCI 피인용횟수
0
DOI식별코드
제공처
In large ships with complex structures, it is difficult to locate workers. In particular, it is not easy to detect when a worker falls down, making it difficult to respond quickly. Thus, research is being conducted to detect fallen workers using a camera or by attaching a device to the body. Existing image-based fall detection systems have been designed to detect a person's body parts; hence, it is difficult to detect them in various ships and postures. In this study, the entire fall area was extracted and deep learning was used to detect the fallen shipworker based on the image. The data necessary for learning were obtained by recording falling states at the shipyard. The amount of learning data was augmented by flipping, resizing, and rotating the image. Performance evaluation was conducted with precision, reproducibility, accuracy, and a low error rate. The larger the amount of data, the better the precision. In the future, reinforcing various data is expected to improve the effectiveness of camera-based fall detection models, and thus improve safety.
더보기선박은 크고, 복잡한 구조로 되어 있기 때문에 다른 작업자의 위치를 알아내기 어려우며, 특히 작업자가 쓰러진 경우에는 발견하기가 쉽지 않아 신속한 대처가 어렵다. 그리하여, 신체에 디바이스를 부착하는 방법이나 카메라를 이용하여 쓰러짐을 검출하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존의 영상기반 쓰러짐 검출은 사람의 신체부위를 검출하여 쓰러짐을 판단하였으나, 조선소에서는 다양한 복장과 자세로 작업으로 인해 검출하기가 어렵다. 본 논문에서는 쓰러짐 영역 전체를 추출하여 딥러닝 학습으로 선박 작업자의 쓰러짐을 이미지 기반으로 검출하였다. 학습에 필요한 데이터는 조선소의 건조중인 선박에서 쓰러진 모습을 연출하여 획득하였으며, 이미지를 좌우대칭, 크기조절, 회전하여 학습 데이터의 수를 증가하였다. 성능평가는 정밀도, 재현율, 정확도 그리고 오차율로 평가하였으며, 데이터의 수가 많을수록 정밀도가 향상되었다. 다양한 데이터를 보강하면 카메라를 이용한 쓰러짐 검출 모델의 실효성이 향상됨으로서 안전 분야에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2008-01-01 | 평가 | 신청제한 (등재후보1차) | KCI후보 |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.42 | 0.42 | 0.43 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.45 | 0.43 | 0.592 | 0.13 |
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)