• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.724-730
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• 2015

각종 산업현장의 현장 작업자들이 안전 벨트를 제대로 착용하지 않아서 발생하는 안전사고는 매년 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서 제안하는 개인 안전벨트 모니터링 시스템은 작업자가 안전벨트를 착용하지 않고 작업을 진행할 경우 알림음을 울림으로써 작업자가 안전벨트를 제대로 착용하도록 하였다. 또한 그와 동시에 관리자가 실시간으로 작업자들의 안전 벨트 착용 여부를 모니터링함으로써 안전장비를 제대로 착용하지 않아서 발생하는 안전사고를 예방할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.854-855
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• 2023

안전벨트 미착용 혹은 통학 차량 미하차로 인한 사고를 방지하기 위해 좌석에 압력 센서와 안전벨트에 센서를 부착하여 착석하지 않은 상태, 안전 벨트 미착용, 안전 벨트 착용으로 3단계로 나누어 탑승자의 상태 정보를 운전석에 위치한 디스플레이에 정보를 표시하여 안전 사고가 발생할 가능성을 줄이고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.51-52
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• 2018

산업 현장에서 작업자의 잘못된 작업행동으로 인한 안전사고가 꾸준히 발생하고 있다. 현재는 관리자가 육안으로 작업자의 위험행동 여부를 관리하고 있지만, 모든 작업자를 관리자 한명이 관리하기에는 현실적으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 고소 작업자의 안전벨트에 IoT 장치를 부착하여 행동 데이터를 클라우드에 업로드하고, 딥러닝을 통해 작업자 위험행동 여부를 분석한다. 분석한 결과를 관리자가 쉽게 모니터링 할 수 있도록 하여, 안전사고를 예방하도록 하는 시스템을 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.63-64
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝을 이용한 작업자 위험 행동 모니터링 선행 연구에 기반해, 엣지 컴퓨팅 기반 딥러닝을 사용하여 클라우드에 대한 의존성 문제를 해결하였다. 작업자는 IoT 안전벨트와 영상 전송 안전모를 통해 정보를 수집, 처리한다. 또한 LSTM 방식에서 개량된 필터를 통한 FFNN 딥러닝 방법을 사용하여 작업자 위험 행동 패턴 분석을 하며 선행 연구의 작업자 행동 모니터링 시스템을 엣지 컴퓨팅 기반 위에서 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.25-26
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• 2018

이 논문에서는 고소 작업자의 위험 행동 분석을 위해 딥러닝 기법 중 연속적인 데이터 분석에 적합하며 매우 뛰어난 성능을 보여주는 LSTM 알고리즘을 이용해 모니터링 하는 시스템을 개발하였다. 모델을 위해 학습 데이터는 안전벨트에 자이로센서 등을 부착해서 실험하였다. 시스템은 작업자의 5가지의 행동 패턴을 분석할 수 있으며, 96%의 정확도를 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.57-58
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• 2019

본 논문에서는 앞서 진행한 연구들과 딥러닝을 이용한 고소작업자 행동 모니터링 논문에 이어 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교, 설명한다. 이번 연구에서는 작업자의 행동에 따른 고도계 센서의 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 더 다양한 행동을 분류하고 위험 행동 패턴 분석을 위한 방향을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1303-1310
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• 2010

최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강 상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트 심전도 (ECG)와 손목착용형 산소포화도 (SpO2) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소 포화도, 그리고 심장박동수 신호는 무선센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV (Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.545-548
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• 2009

최근 운전자의 건강상태 모니터링 및 졸음운전 방지를 위한 자동차용 부품관련 센서개발 및 시스템 연구들이 국내외에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 이러한 운전자의 건강상태 및 졸음운전을 점검하기 위해 체스트벨트(ECG)와 손목착용형 산소포화도($SpO_2$) 센서를 제작하여 생체신호를 측정하였으며, 측정된 심전도, 산소포화도, 그리고 심장박동수 신호는 센서네트워크를 통해 수집, 전송 및 모니터링 등의 처리를 가능하게 하여 운전자에게 안전운행을 위한 정보를 제공하도록 하였다. 원격지인 서버 PC와 연결된 베이스스테이션으로 수집된 심전도와 용적맥파 신호에서 HRV(Heart Rate Variability, 심박변이도) 신호를 검출하였으며, 검출된 HRV 신호를 시간 영역과 주파수 영역에서의 해석을 통하여 운전자의 스트레스 지수 및 졸음 상태의 실시간 모니터링 및 졸음 상태의 운전자에게 주의를 제공하기 위하여 알람을 제공하는 형태의 지능형 모니터링 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.247-248
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• 2019

본 논문에서는 블루투스 비콘을 이용해 고소 작업장 등의 위험지역에서 작업자 추적 및 확인과 안전 벨트고리를 체결했는지 여부와 작업자의 행동에 따른 데이터를 추가로 수집하여 작업자의 행동 패턴을 분석하였다. IoT 국제 표준인 oneM2M을 기반으로 IoT Device와 Application을 연결하는 중간 매개체로 모비우스 플랫폼을 사용해 시스템을 구축하였다. 또한, 본 연구팀의 선행 연구에서 작업자 위험 행동분류 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.711-720
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• 2012

본 논문에서는 운전자 졸음 인식 시스템의 구현 방법과 그에 따른 결과를 소개한다. 영상 입력 장치로는 시중에 판매되는 웹캠 카메라를 사용하였다. 얼굴 검출 방법으로는 Haar 변환 기법을 이용하였으며, 다양한 조명 환경에 강건하게 적응하도록 조명정규화를 수행하였다. 조명정규화를 거친 얼굴 영상은 특징값 추출에 용이하다. 조명정규화를 통한 눈 후보영역은 인체측정학 정보를 이용하여 후보 영역을 줄인 이후에 PCA와 Circle Mask의 혼합 모델을 적용했다. 위 방법을 통해 차량 내부의 복잡한 조명 환경 속에서 강건히 눈 영역을 추출한다. 검출된 눈 영역은 고해상도의 조명 정규화 영상과 간단한 연산을 통하여 졸음 여부를 판별한다. 졸음 상태가 1단계로 판단 될 경우에는 통합 모니터링 인터페이스에서 운전자에게 경고음을 울리며 2단계일 경우에는 CAN(Controller Area Network)를 통하여 안전벨트를 진동하게 함으로써 운전자에게 경고를 준다. 본 논문에서 제안하는 졸음 인식 시스템은 낮은 계산 복잡도를 만족하는 동시에 높은 인식률을 보여준다. 실험 결과 차량 내에서 97%의 인식률이 나타났다.