Deep Learning Based User Safety Profiling Using User Feature Information Modeling

딥러닝 기반 사용자 특징 정보 모델링을 통한 사용자 안전 프로파일링

There is a need for an artificial intelligent technology that can reduce various types of safety accidents by analyzing the risk factors that cause safety accidents in industrial site. In this paper, user safety profiling methods are proposed that can prevent safety accidents in advance by specifying and modeling user information data related to safety accidents. User information data is classified into normal and abnormal conditions through deep learning based artificial intelligence analysis. As a result of verifying user safety profiling technology using more than 10 types of industrial field data, 93.6% of user safety profiling accuracy was obtained.

산업 현장에서 발생하는 다양한 안전사고의 원인이 되는 위험 요소를 분석하여 사용자에게 발생하는 안전사고를 줄일 수 있는 지능형 기술 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 안전사고와 관련된 사용자 정보를 특정하고 모델링하여 사용자에게 일어나는 안전 사고를 미리 예방할 수 있는 사용자 안전 프로파일링에 대한 기술을 제안하였다. 사용자 프로파일링은 사용자의 혈압, 맥박, 움직임 등의 정보로부터 사용자의 생체, 작업 패턴, 작업 유형에 대한 안전 상태를 정(positive)과 부(negative)로 특정 및 모델링하고 딥러닝 인공지능 분석기술을 이용하여 사용자의 안전 상태를 정상과 비정상 상태로 분류할 수 있도록 하였다. 제안된 기술의 타당성을 검증하기 위하여 산업 현장에서 근무하는 사용자 5명을 대상으로 10종 이상의 사용자 정보를 리빙랩에서 획득하여 지능형 분석 시스템을 학습한 후 5개의 테스트 셋을 이용하여 정확도 시험을 반복 시행하여 93.6%의 사용자 안전 프로파일링 시스템의 정확도를 얻을 수 있었다.