KCI등재
발전설비제조공장의 작업 안전 유스케이스 분석을 통한 영상기반 안전관리기술 개발
저자
이용귀(Yongkwi Lee) ; 강현철(Hyun-Chul Kang) ; 임상규(Sang-Kyu Lim) ; 손지연(Jiyeon Son) ; 공현중(Hyoun-Joong Kong)
발행기관
학술지명
전자공학회논문지(Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers )
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
KDC
569
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
75-83(9쪽)
제공처
본 논문에서는 화력발전소 열교환봉 제조공장에서의 위험요소 분석 및 해결책을 강구하기 위해 연구가 진행되었다. 공정의 문제점을 분석하였으며, 각각의 공정은 튜브로딩, 튜브샌딩등 출하 공정 총 11개의 공정으로 구성되었다. 산업안전 중 작업자 안전사고를 예방하기 위해 카메라를 이용한 비전분석을 통한 개인보호장구(Personal Protective Equipment, PPE) 개념을 도입하여, 작업자안전용구를 인식하게 하였다. 영상분석에는 YOLO 딥러닝 알고리즘을 사용하였으며, 학습데이터는 이미지 1000장을 라벨링 하여 7:2:1 비율로 훈련데이터셋, 검증데이터셋, 시험데이터셋으로 활용하였다. 공정 내 위험요소와 문제를 해결하기 위한 영상분석방법에 대하여 구체적으로 설명하고자 한다.
더보기In this paper, we analyzed the risk factors in the heat exchange rod manufacturing plant of a thermal power plant and proceeded with research to find a solution. The problems of all 11 processes were analyzed, and each process consisted of tube loading, tube sanding, high frequency welding, rust prevention, in-process inspection, cutting, banding, banding inspection, packing, pre-shipment inspection, and shipping process. Worker safety equipment was recognized through video analysis in order to prevent worker safety accidents. The YOLOv5 algorithm was used for image analysis, and 1000 images were labeled as training data and used as a training, validate, test set at a ratio of 7: 2: 1. The risk factors in the process and the video analysis method for solving the problem will be explained concretely.
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