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영어

In 2023 statistical analysis of fatal accidents, the main types of accidents are falls and collisions with equipment. Falling accidents frequently occur in relation to openings and collision accidents also occur due to poor visibility to construction equipments and lack of communication. Safety management is important because falling and collision accidents can result in serious injuries or death. This study proposes a method to effectively assess such accidents by utilizing ‘Mono depth estimation’ and object detection images. First, YOLOv9 was used to recognize risk factors such as equipment, and openings, and ZoeDepth was applied to estimate distance between objects. Based on the estimated distance, we can evaluate whether the worker is in a dangerous situation. The criteria are set when workers exceed the safety standards for risk factors, in which case a warning system may be required to prevent potential accidents. In future, it is necessary to apply this approach to verify its versitility in various environments.

한국어

건설업에서의 2023년 사망사고 통계 분석에 따르면 주요 사고 유형은 추락과 충돌이다. 추락은 고소작업 및 개구부와 관련하여 자주 발생하며, 충돌은 건설장비의 시야확보 미비와 근로자간 의사소통 부재로 발생한다. 떨어짐, 충돌 사고의 경우 중상이나 사망으로 이어질 수 있으므로 안전관리가 중요하다. 본 연구는 단안 깊이 추정과 객체 탐 지를 활용하여 영상 내 근로자의 상황을 효과적으로 판단하는 방법을 제안하였다. 우선 실시간 객체탐지 알고리즘인 YOLOv9(You Only Look Once ver.9)을 사용하여 건설 현장 내 장비, 개구부 등의 위험요소를 인식하고 ZoeDepth 모델을 통해 객체별 거리 정보를 추정하여 작업자와 위험요인과의 거리 관계를 분석하였다. 이러한 거리 정보를 바탕 으로 작업자가 위험한 상황에 속해 있는지를 판별하는 것이다. 위험 상황의 기준은 작업자가 위험요인과의 안전기준 을 초과하는 경우로 설정되며, 이 경우 잠재적인 사고를 예방하기 위한 경고 시스템이 필요할 수 있다. 향후 연구에 서는 제안된 접근법을 이동형 CCTV 등의 실시간 영상 시스템이 운영되는 현장에 적용하여 실효성을 검증하고, 다양 한 환경에서의 범용성을 확인하는 것이 필요하다.