| 과제고유번호 |
20CTAP-C152017-02 |
| 연구사업명 |
국토교통기술촉진연구사업 |
| 연구과제명 |
건설근로자 사고 예방을 위한 딥러닝 기반 피로도-위험도 통합형 인력 모니터링 원천 기술 개발 |
| 총 연구기간 |
2019-04-15 ~ 2020-12-31
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| 연구책임자 |
권나현 |
당해년도
참여 연구원수 |
4명
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당해년도
연구비 |
정부 : 206,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 206,000,000 원
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총 연구기간
참여 연구원수 |
8명
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총연구비 |
정부 : 370,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 370,000,000 원
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| 연구기관명 |
한양대학교 에리카산학협력단 |
| 등록 발간번호 |
- |
| ISBN |
- |
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본 연구는 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 wearable device 프로토타입을 제작하고, 이를 통해 수집되는 Big Data 기반의 딥러닝 알고리즘과 생태-행동-심리적 자료의 통합 기술인 생태순간평가를 활용하여 건설근로자의 피로도와 작업의 위험도를 고려하여 건설현장의 효율적인 인력관리가 가능한 건설근로자 사고 예방을 위한 딥러닝 기반 피로도-위험도 통합형 인력 모니터링 원천기술 개발을 최종 목표로 함.본 연구과제는 최종목표인 “건설근로자 사고 예방을 위한 딥러닝 기반 피로도-위험도 통합형 인력 모니터링 원천기술 개발”을 달성하기 위하여 다음 표와 같이 연차별 연구개발 목표를 “1차년도: 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 wearable device 프로토타입 제작 및 딥러닝 알고리즘 구축”, “2차년도: 딥러닝 알고리즘 및 생태순간평가를 활용한 건설현장 인력 모니터링 시스템 개발”로 수립하고 최종성과물인 [1] 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 wearable device 프로토타입, [2] 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 딥러닝 알고리즘, [3] 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 생태순간평가 응용 모델, [4] 건설근로자 피로도-위험도 기반 건설현장 인력 모니터링 시스템에 따라 주요 연구내용을 구성함.
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| 색인어 |
한글 |
건설 안전 |
딥러닝 알고리즘 |
생태순간평가 |
웨어러블디바이스 |
피로도 |
| 영문 |
Construction Safety |
Deep Learning Algorithm |
Ecological Momentary Assessment |
Wearable Device |
Fatigue |
| 최종보고서 |
건설근로자 사고 예방을 위한 딥러닝 기반 피로도-위험도 통합형 인력 모니터링 원천 기술 개발 최종보고서.pdf
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