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국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
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과제고유번호 21CTAP-C163902-01
연구사업명 국토교통기술촉진연구사업
연구과제명 실시간(0.1초 이내) 위험요인 자동인지가 가능한 DCNN 기반 건설현장 통합안전관리 기술 개발
연구책임자 안용한 당해년도
참여 연구원수		 4명 당해년도
연구비		 정부 : 160,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 160,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수		 9명 총연구비 정부 : 370,000,000 원
기업 : 0 원
계 : 370,000,000 원
연구기관명 및 소속부서 한양대학교 에리카산학협력단
참여기업명 -
참여연구기관명 한양대학교 에리카산학협력단,예일회계법인
등록 발간번호 -
ISBN -
본 연구는 타워크레인 카메라, 드론, CCTV를 통해 건설현장 위험요인 이미지 데이터를 수집, 이를 안전작업지침과 매칭하여 건설현장 위험요인 이미지 DB를 구축하고, 이를 통해 수집되는 Big Data를 DCNN(Deep Convolution Neural Network) 기반 위험요인 자동인지 딥러닝 알고리즘을 활용하여 건설현장의 다양한 중대재해유발 위험요인을 실시간으로 인지하고 적절한 조치를 취하도록 하여, 효율적인 작업안전관리가 가능한 “실시간(0.1초 이내) 위험요인 자동인지가 가능한 DCNN 기반 건설현장 통합안전관리 시스템 개발”을 최종 목표로 함.
색인어 한글 건설근로자 안전 관리 객체 분류 딥러닝 위험요인
영문 Construction Worker Safety Management Object Classification Deep Learning Risk Factor
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