| 연구개발개요 |
■ “건설근로자 사고 예방을 위한 딥러닝 기반 피로도-위험도 통합형 인력 모니터링 원천기술 개발”은 ① wearable device를 활용한 건설근로자 개인의 건강상태, 수면상태, 작업환경, 작업의 반복성 등 피로도 영향요인에 대한 Big Data 구축,② 딥러닝 모델의 일종인 LSTM (long short-term memory)을 활용한 건설근로자 개인의 피로도-위험도 평가,③ 생태순간평가 (Ecological Momentary Assessment)를 활용한 건설근로자 개인의 피로도-위험도 수치화 및 의사결정을 통해 기존의 획일적·규제 중심의 현장 인력관리 시스템을 건설근로자 개인의 피로도를 고려한 시스템으로 개선함으로써 건설근로자의 피로도와 작업의 위험도에 기인한 안전사고를 예방하고 건설현장의 생산성을 향상시키기 위한 기초원천기술임.■ 본 연구과제는 딥러닝 알고리즘과 생태순간평가를 건설현장 안전관리에 접목하는 창의·도전적인 연구이며, 국토교통 연구개발 사업 추진전략인 사람 중심의 국토교통 기술개발에 부합하는 건설근로자의 안전 보장을 위한 시스템 연구임. 또한, 본 연구과제는 4차 산업혁명 시대의 새로운 안전관리 시스템으로 패러다임을 전환시키고 건설현장의 재해 저감을 위한 기존의 시스템을 예방형 시스템으로 전환하기 위하여 시급히 요구되는 필수불가결한 기술로서 시의성이 매우 높으며 향후 건설현장에 적용하고 확장함으로써 원천기술 확보 및 기술개발 선도가 가능한 연구임.
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| 최종목표 |
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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| 연구내용 및 범위 |
■ [1차년도] 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 wearable device 프로토타입 제작 및 딥러닝 알고리즘 구축 ？ Wearable Device 기반 건설근로자 피로도-위험도 평가모델 및 Big Data 구축① 건설근로자 피로도-위험도 측정 시스템 개발② 피로도-위험도 측정 시스템 wearable device에 탑재 및 프로토타입 제작③ wearable device를 활용한 Big Data 구축 ？ 건설근로자 피로도-위험도 영향요인 상관관계 정의 및 산출① 건설근로자 피로도-위험도 영향요인 규명 및 상관관계 정의 ② wearable device 수신 데이터를 활용한 피로도 산출③ wearable device 수신 데이터를 활용한 위험도 산출 ？ 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 딥러닝 알고리즘 설계① wearable device 수신 데이터 패턴 분석② 건설근로자 피로도-위험도 평가 알고리즘 구현을 위한 딥러닝 모델의 입출력 정의③ 딥러닝 모델 학습, 검증, Test Data 생성 딥러닝 모델 Architecture 설계■ [2차년도] 딥러닝 알고리즘 및 생태순간평가를 활용한 건설현장 인력 모니터링 시스템 개발 ？ 건설근로자 피로도-위험도 기반 건설현장 인력 모니터링 시스템 개발① 건설근로자 피로도-위험도 가시화 및 경보시스템 구축 ② 건설근로자 개인의 피로도-위험도 데이터 통합③ 건설현장 인력 모니터링 시스템 개발 ？ 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 생태순간평가 응용 모델 구축① 생태순간평가를 활용한 건설근로자 피로도-위험도 수치화② 생태순간평가를 활용한 건설근로자 피로도-위험도 수준 결정③ 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 응용 모델 구축 ？ 건설근로자 피로도-위험도 평가를 위한 딥러닝 알고리즘 개발 및 검증① 건설근로자 피로도-위험도 평가 알고리즘 구현② 생태순간평가 데이터 및 딥러닝 목표값 매칭③ 딥러닝 모델 신경망 최적화 및 데이터 간 상관성 고도화■ 연구개발범위 본 연구개발과제는 wearable device, 딥러닝, 생태순간평가를 건설현장 인력관리에 연계하기 위한 기초원천기술개발 연구로서, 실험실 환경과 실제 건설현장을 대상으로 피로도-위험도 평가 모형을 개발함. 이를 통해 향후 실제 건설현장에서 효율적인 인력배치계획, 건설근로자의 피로도 및 위험도에 기인한 안전사고 예방 등에 활용될 수 있도록 융·복합 기초원천 기술을 개발함.
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