Purpose: This study proposes a fall detection model based on a top-down deep learning pose estimation model to automatically determine falls of multiple workers in an underground utility tunnel, and evaluates the performance of the proposed model. Method: A model is presented that combines fall discrimination rules with the results inferred from YOLOv8-pose, one of the top-down pose estimation models, and metrics of the model are evaluated for images of standing and falling two or fewer workers in the tunnel. The same process is also conducted for a bottom-up type of pose estimation model (OpenPose). In addition, due to dependency of the falling interference of the models on worker detection by YOLOv8-pose and OpenPose, metrics of the models for fall was not only investigated, but also for person. Result: For worker detection, both YOLOv8-pose and OpenPose models have F1-score of 0.88 and 0.71, respectively. However, for fall detection, the metrics were deteriorated to 0.71 and 0.23. The results of the OpenPose based model were due to partially detected worker body, and detected workers but fail to part them correctly. Conclusion: Use of top-down type of pose estimation models would be more effective way to detect fall of workers in the underground utility tunnel, with respect to joint recognition and partition between workers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.3
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pp.153-160
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2008
One of the most important features of the Mobile Manipulator is redundant freedom. Using it's redundant freedom, a Mobile Manipulator can move in various modes, and perform dexterous motions. In this paper, to improve robot job performance, two robots -mobile robot, task robot- are joined together to perform a job, we studied the optimal position and posture of a Mobile Manipulator to achieve a minimum of movement of each robot joint. Kinematics of mobile robot and task robot is solved. Using the mobility of a Mobile robot, the weight vector of robots is determined. Using the Gradient method, global motion trajectory is minimized, so the job which the Mobile Manipulator performs is optimized. The proposed algorithm is verified with PURL-II which is Mobile Manipulator combined Mobile robot and task robot, and the results are discussed.
O, Seung-Bin;Jang, Jun-Hyeok;Kim, Hong-Tae;Kim, Hye-Jin;Jang, Eun-Gyu
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2016.05a
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pp.297-298
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2016
관제대상 선박의 다양화, 대형화, 교통 흐름의 다변화 등으로 인해 관제 업무의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 본 연구에서는 관제사의 업무부하 요인을 운영체제, 관제사, 물리적 환경, 관제 시스템으로 구분하였다. 4가지 영역에 대하여 기존 연구를 분석하고, 이 중 물리적 환경에 초점을 맞추어 관제센터(부산항, 진도연안)에서 평가를 수행하였다. 조도, 소음, 전자파 그리고 작업자세에 대하여 분석을 하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.6
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pp.1395-1401
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2005
Mobile manipulator is a robot that has mobility and manipulability with the combination of the task robot and mobile robot. One of the most important feature of the Mobile Manipulator is redundant freedom. Using the redundant freedom, Mobile Manipulator can move various mode, perform dexterous motion. It can have the wider workspace and better performance in avoidance of singularity and obstacle than the fixed base structured robot. Cooperation control using the Mobile Manipulator improves the performance of the robot with redundant freedom in workspace. In this paper, configuration control of the Mobile Manipulator has been studied using Task Segment and TOMM(Task-Oriented Manipulability Measure). For verifying the proposed algorithm, we implemented a mobile manipulator, PURL-II, which is composed of a mobile robot with 3DOF and a task robot with SDOF.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2000.11a
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pp.478-481
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2000
그 동안 정부, 기업, 산업안전인의 노력으로 통계 상 국내의 산업재해 발생건수가 1991년 이후 크게 줄어들고 있는 것이 사실이다. 그러나 최근 들어 불편한 작업자세로 오랜 기간동안 작업할 때 나타날 수 있는 누적외상병 (CTD; Cumulative Trauma Disorder)에 대한 보고와 자각 증세를 호소하는 노동자들은 점차 늘고 있다. 특히 불편한 작업 자세로 장시간 중량물을 취급할 경우 요통재해로 발전할 가능성은 매우 높다. 정민근 등(1997)의 조사는 1992년부터 1994 년까지 포항 지역의 재해자 중 781 명 약 13.4 %가 요통재해자라는 것을 밝힌 적인 있는데, 이 사실만으로도 그 심각성을 쉽게 알 수 있다. 특히 요통재해의 원인 중 들기 작업이 26.9%로 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 보고하고 있다.(중략)
본 연구는 요통재해를 일으킬 수 있는 위험요소를 많이 내포한 운수유통업의 인력운반방법(Manual Material Handing)에 대한 요통발병의 위험정도를 측정하였다. 운수유통업에서 이루어지고 있는 운반작업은 우리나라의 제반환경특성상 도구를 사용하지 않고 대부분 사람에 의해 이루어지고 있다. 운반방법도 짊어지는 형태인 등짐작업이 많이 이용되고 있다. 그러나 이에 대한 체계적인 연구가 수행되고 있지 않은 실정이다. 본 연구의 목적은 등짐자세로 물건을 운반할 때와 물건을 하역하여 정리하는 작업이 요추에 미치는 물리적 힘이 어느정도인지 규명하여 위험수준을 파악하는데 그 목적이 있다. 등짐운반과 정리작업(비대칭형 작업)에 대한 역학적인 연구를 수행하기 위하여 몸통근육에 미치는 internal force을 규명하여 정량화한 Han's (1991) model을 이용하여, 이들 작업에 대한 역학적인 분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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