본 연구는 건설 현장에서의 용접 안전을 강화하기 위해 개별 용접 스파크를 자동으로 감지하는 방법을 소개합니다. 용접은 건설 현장에서 흔히 사용되는 공정이지만, 이로 인해 빛, 연기, 먼지, 열, 그리고 용융 금속 스파크가 발생하여 화재 재해의 위험이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 건설 안전 계획에 추가적으로 행동 기반 안전 관리(BBS)를 도입합니다.
BBS 는 작업자의 불안전한 행동과 관련된 건설 사고를 감소시키는데 기여합니다. 이 방법은 불안전한 행동을 식별하고, 일정 기간 동안 건설 현장에서 행동을 관찰한 후 원하는 행동에 대한 긍정적인 피드백과 불안전한 행동에 대한 부정적인 피드백을 제공하여 안전성을 향상시킵니다.
기존의 행동 기반 안전 방법은 수동 관찰에 의존하여 신뢰성과 정확성이 떨어지는 문제가 있었습니다. 제안하는 방법은 개별 용접 스파크를 정확하게 감지하고 위치와 관련 정보를 추출할 수 있도록 하였습니다.
제안하는 방법은 기존의 PPHT 기반 용접 화염 감지 방법과 CNN 및 CCTV 기반 실시간 건설 화재 감지(RCFD) 시스템과 비교하면 더 우수한 성능을 보입니다. 딥러닝 개체 감지와 유사한 출력도 갖지만 class confidence score 없어서 피쳐 엔지니어링 개체 검출과 딥러닝 개체 검출을 비교하는데 어려움이 있습니다. 이를 극복하기 위해 제안하는 API mfAP 를 도입하여 정확율 성능을 평가합니다.
실제 건설 현장에서는 제안하는 API 를 설치하여 용접 안전을 모니터링하고 용접 안전 뷰어를 보조할 수 있습니다. 또한 API 는 여러 용접 활동을 동시에 모니터링하여 효율성을 높일 수 있습니다.
결론적으로, 제안된 방법은 개별 용접 스파크를 정확하게 감지하고, 화재 재해를 방지하기 위한 중요한 지표인 용접 불꽃 비행 궤적 인디케이터와 스테이 브라이트 인디케이터를 제시합니다. 이러한 방법은 건설 현장의 용접 작업 안전성을 향상시키는데 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.