Smart Factory Safety System Using Artificial Intelligence Object Detection
Youngjin Shin, Younghwan Yoo · 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 · 2022
공장 내 안전사고 중 부딪힘, 물체에 맞음, 교통사고와 같이 작업자와 위험물체의 충돌로 인한 재해사고가 높은 비율을 차지하고 있다. 이러한 예기치 못한 안전사고를 예방하기 위해 공장의 위험 상황을 미리 파악하고 작업자에게 최대한 빠르게 알리는 것이 중요하다. 본 논문에서는 인공지능 객체 탐지기술을 활용하여 공장 내 작업자와 위험물체의 실시간 위치를 판별하고, 작업자와 위험물체의 위치에 따라 실시간으로 변동하는 위험지역을 계산한다. 또한 움직이는 물체만 탐지하는 알고리즘을 사용하여 충돌 위험을 감지할 수 있다. 실시간 객체 탐지를 위해 다른 객체 탐지 알고리즘보다 처리 속도가 빠른 YOLO (You Only Look Once) 알고리즘을 사용하였다. 실험은 실제 공장 환경에 CCTV를 설치하여 데이터를 수집하고 안전 시스템을 구축하였다. 학습된 객체 탐지 모델의 성능을 평가한 결과, 객체 탐지의 성능의 지표로 사용되는 mAP는 0.985로 높은 성능을 보여주었다.