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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김계경 (한국전자통신연구원)
저널정보
한국소프트웨어감정평가학회 한국소프트웨어감정평가학회논문지 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
143 - 150 (8page)
DOI
10.29056/jsav.2021.12.15

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산업 현장에서 발생하는 다양한 안전사고의 원인이 되는 위험 요소를 분석하여 사용자에게 발생하는 안전사고를 줄일 수 있는 지능형 기술 개발에 대한 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 발생하는 안전사고와 관련된 사용자 정보를 특정하고 모델링하여 사용자에게 일어나는 안전 사고를 미리 예방할 수있는 사용자 안전 프로파일링에 대한 기술을 제안하였다. 사용자 프로파일링은 사용자의 혈압, 맥박, 움직임등의 정보로부터 사용자의 생체, 작업 패턴, 작업 유형에 대한 안전 상태를 정(positive)과 부(negative)로 특정 및 모델링하고 딥러닝 인공지능 분석기술을 이용하여 사용자의 안전 상태를 정상과 비정상 상태로 분류할수 있도록 하였다. 제안된 기술의 타당성을 검증하기 위하여 산업 현장에서 근무하는 사용자 5명을 대상으로10종 이상의 사용자 정보를 리빙랩에서 획득하여 지능형 분석 시스템을 학습한 후 5개의 테스트 셋을 이용하여 정확도 시험을 반복 시행하여 93.6%의 사용자 안전 프로파일링 시스템의 정확도를 얻을 수 있었다.
#사용자 프로파일링 #특징 모델링 #딥러닝 #인공지능시스템 #빅데이터 분석 #user profiling #feature modeling #deep learning #artificial intelligence system #big data analysis

목차

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참고문헌 (10)

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임종민 / 2020 / 산업현장 중대재해 경험 근로자의 심리적 외상과 안전분위기, 안전사고, 안전행동에 관한 연구 / 한국심리학회지: 건강 25(6):1077~1095 dbpia 최지혜 / 2016 / 도로안전시설의 사고감소효과 메타분석:신호교차로를 대상으로 / 대한교통학회지 34(4):291~303 dbpia 박정순 / 2006 / 도로환경요인과 교통사고의 상관성분석 및 사고예측모형 개발 / 대한교통학회 학술대회지 53:350~359 google schola 최재원 / 2004 / 인공신경망을 적용한 신호교차로 교통사고심각도 예측에 관한 연구 / 대한교통학회지 22(3):127~135 dbpia 박혜선 / 2015 / Adaptive Multimodal In-Vehicle Information System for Safe Driving / ETRI Journal 37(3):626~636 Crossref

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