AI 영상분석기반 작업장 위험평가시스템 개발

• Published in: 한국컴퓨터정보학회논문지 Vol. 29; no. 1; pp. 151 - 161
• Main Author: 박정인(Jeong-In Park)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국컴퓨터정보학회 2024
• Subjects: 컴퓨터학; Image-based AI; 영상기반AI; 안전도; 위험도; Risk; Safety; 위험지도; Danger Map; Heinrich"s law; 하인리히법
• ISSN: 1598-849X; 2383-9945
• DOI: 10.9708/jksci.2024.29.01.151

이 논문에서는 제조공장 사업장 현장 내 각 공정을 촬영한 영상을 인공지능(AI)으로 분석하여위험ㆍ유해 요인을 파악할 수 있도록 작업장 위험지도(Danger Map)를 개발하고 이 Danger Map 에서 도출된 빈도ㆍ강도에 기반한 위험도와 안전도를 실제 현장상황에 맞추어 자동으로 도출하여유사 제조 업종에 적용할 수 있는 시스템을 제시히였다. 특히, 사업장의 안전도(위험도)를 엑셀 등수동으로 평가하던 종래의 평가방식에서 영상으로부터 취득된 유해ㆍ위험 요인별 위험성 수준을자동으로 산정 평가하여 시스템에 의한 안전 확보와 안전도(위험도)를 계산함으로써 이에 따라 기업에서 적절한 활동 및 조치를 마련할 수 있도록 하였다. 안전도(위험도) 산출 및 평가 자동화를위해 '하인리히의 법칙(Heinrich's law)'을 모델로 하였으며, 위험한 행동 패턴에 대해 5X4점 평가척도를 계산하였다. 이 시스템을 실증적용하기 위해 금속주물주조공장에 적용하였으며 매월 안전도(위험도) 계산에 추가되는 시간적 비용 및 노동력을 2명 절감할 수 있었다. In this paper, we develop ‘the Danger Map’ of a workplace to identify risk and harmful factors by analyzing images of each process within the manufacturing plant site using artificial intelligence (AI). We proposed a system that automatically derives ‘the risk and safety levels’ based on the frequency and intensity derived from this Danger Map in accordance with actual field conditions and applies them to similar manufacturing industries. In particular, in the traditional evaluation method of manually evaluating the risk of a workplace using Excel, the risk level for each risk and harmful factor acquired from the video is automatically calculated and evaluated to ensure safety through the system and calculate the safety level, so that the company can take appropriate actions accordingly. and measures were prepared. To automate safety calculation and evaluation, 'Heinrich's law' was used as a model, and a 5X4 point evaluation scale was calculated for risky behavior patterns. To demonstrate this system, we applied it to a casting factory and were able to save 2 people the time and labor required to calculate safety each month. KCI Citation Count: 0