플러스프로젝트 배경
(1) 산업 현장 안전사고 및 기존 센서의 한계 - 물류창고 및 제조 공장에서 지게차와 작업자가 혼재되어 충돌 및 적재 화물 낙하 사고가 빈번하게 발생하고 있습니다. - 기존 안전 장비는 고가의 라이다(LiDAR), UWB, 전용 인프라 서버를 필수로 요구하여 중소 규모 사업장 도입에 큰 비용 장벽이 있었습니다. - 고정된 거리 임계값만 사용하는 단순 센서는 작업자 신체 가림(하반신 가려짐)이나 급격한
프로젝트 성과
특허 출원 완료 (지게차 운용 안전 예측 시스템)
카메라와 관성 센서 융합 기반의 다중 위험 요인 통합 인지 및 온디바이스 안전 예측 기술에 대해 공동발명자로 특허 출원을 완료했습니다
산학협력 경진대회 대상 수상
저비용 임베디드 구성으로 산업안전 문제를 해결한 접근을 인정받아 대상 수상,
후속으로 특허 출원까지 진행
후속으로 특허 출원까지 진행
라이다·외부 서버 없는 온디바이스 단일 보드 완결
라즈베리파이 단일 임베디드 보드에서 센서 수집, 영상 전처리, 위험 판단, 다단계 경고 출력까지 전 과정을 100% 로컬 연산으로 구현했습니다
핵심 기능
하이브리드 작업자 거리 산출 및 충돌 위험 예측
YOLOv8-Pose 기반으로 작업자 키포인트를 추출하고, 전신 노출 시 호모그래피 역투영과 상반신 회귀(Torso Regression)를 결합한 하이브리드 앙상블로 하반신 가림 상황에서도 오차 없는 거리를 산출
진행 단계
문제 정의 및 시스템 설계
2025.09.
현장 사고 유형 분석, 저비용 임베디드 구성 전제의 기능 구조 설계
프로젝트 상세
[프로젝트 개요] 물류 및 제조 현장에서 빈번히 발생하는 지게차-작업자 충돌 및 화물 전도 사고를 방지하기 위해 개발된 온디바이스 산업안전 예측 시스템입니다. 고가의 라이다나 외부 서버 없이, 단일 카메라와 관성 센서(IMU)만을 활용해 라즈베리파이 단일 임베디드 환경에서 실시간 위험 인지부터 다단계 경고까지 완결되는 구조로 설계했습니다. [1. 프로젝트 배경 및 문제 정의] - 고가 안전 장비의 도
