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(기술개발 일정 및 추진체계)
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===개발과제의 기대효과===
 
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*추가적인 장비 없이 기존 ‘건설공사 안전관리 종합정보망(CSI)’의 사고사례 데이터만을 이용하여 새로운 사고예측 시스템의 구축이 가능하다.
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*머신러닝을 통해 결과물을 예측하므로, 시간이 지나면서 데이터가 쌓일수록 더욱 정확한 모델을 개발할 수 있다.
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====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====
 
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2024년 6월 18일 (화) 01:21 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 건설 사고사례의 특성인자를 고려한 한국형 건설현장 안전관리 체계의 개발

 : 50억원 미만 건설현장에 대한 인적사고 예측

영문 : Development of a Korean Construction Site Safety Management System Considering the Characteristics of Construction Accident Cases

과제 팀명

안전사고를 막아조

지도교수

조수진 교수님

개발기간

2024년 3월 ~ 2024년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 토목공학과 2019****** 박**(팀장)

서울시립대학교 토목공학과 2019****** 옥**

서울시립대학교 토목공학과 2019****** 이**

서울시립대학교 토목공학과 2019****** 홍**

서울시립대학교 토목공학과 2013****** 김**

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

  • CSI(건설공사 안전관리 종합정보망) 사고사례 데이터 수집
「건설기술 진흥법」 제 67조에 의하면, 건설사고 발생 시 그 사실을 발주청 및 인⦁허가기관의 장에게 통보하여 한다.
건설현장 사고사례는 전부 CSI 데이터에 등록이 되도록 의무화되므로, 수집한 사고사례 데이터는 신뢰가능하다.
  • 유효한 건설현장 특성인자 선정 및 전처리
민감도 분석을 통해 인적사고 예측에 적합한 특성인자를 선정하고 수집한 데이터를 전처리한다.
  • 머신러닝 모델을 통해 신규 건설현장에서 발생 가능한 인적 사고 예측
‘Random Forest‘, ‘CatBoost‘와 같은 머신러닝의 앙상블 기법을 통해 인적사고 예측 모델을 개발한다.
  • 사용자 친화적 인터페이스 제작
건설현장 특성인자에 대해 입력 가능한 프로그램을 개발하여 접근성과 사용성을 높인다.


개발 과제의 배경

1. 사고재해자가 가장 많이 발생하는 산업

고용노동부에서 제공한 '산업재해현황’자료의 '업종별 사고재해자' 데이터에 의하면 건설업은 사고재해자 수가 26,829명으로 사고재해자가 가장 많이 발생하는 산업 중 하나이다.

2. 중대재해처벌법의 확대 시행

2024. 1. 27부터‘중대재해처벌법'이 공사금액 50억 미만의 건설현장에 확대시행 되었다.

3. 안전관리가 취약한 소규모 건설현장

2023년 말 기준 과거 5년간 건설업의 총 중대재해자 피해자 중, 공사금액 50억원 미만인 경우가 67.3%를 차지하고 있었다. 따라서 안전관리가 취약한 소규모 건설현장의 사고 예방 필요성이 대두되었다.

개발 과제의 목표 및 내용

[연구 목표]

건설현장 사고사례의 특성인자(공사비, 낙찰률, 작업자 수 등)에 따라 인적사고를 예측하는 인공지능 모델을 설계한다. 인공지능 모델은 현장에서 발생 가능한 위험 요소를 체계적으로 관리하고, 사전에 대처할 수 있도록 한다. 특히 안전관리가 취약한 소규모 건설현장에서 사고를 예방하고 피해 금액을 절감할 수 있도록 인공지능 모델을 개발하는 것이 목표이다.

[연구 내용]

건설현장의 특성인자를 분류, 분석하고 데이터를 전처리한다. 이후 분류분석 알고리즘을 통해 학습한 인공지능 모델을 개발하고, 건설현장 특성인자를 기입하고 선택할 수 있는 인터페이스를 제작한다. 진행 과정에 따른 달성 목표는 아래와 같다.

Task 1. 건설현장의 안전도 평가에 대한 여러 유사 연구 사례들을 취합한 후 납득할 수 있는 위험도의 정의를 결정한다.

Task 2. 건설공사 안전관리 종합정보망 건설사고 사례를 이용하여 특성인자에 대한 민감도 분석을 시행하고, 사고 발생에 유효한 특성인자를 선정한다.

Task 3. 선정한 특성인자에 적용 가능한 분류분석 알고리즘을 선정한다.

Task 4. 선정된 알고리즘에 적합한 전처리 방법을 탐구한다.

Task 5. 머신러닝의 앙상블 기법을 통해 최적의 인적사고 예측 모델을 개발한다.

Task 6. 특성인자를 기입 및 선택할 수 있는 사용자 친화적 인터페이스를 제작한다.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

  • 전 세계적인 기술현황

내용

  • 특허조사 및 특허 전략 분석

내용

  • 기술 로드맵

내용

시장상황에 대한 분석

  • 경쟁제품 조사 비교

내용

  • 마케팅 전략 제시

내용

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

  • 추가적인 장비 없이 기존 ‘건설공사 안전관리 종합정보망(CSI)’의 사고사례 데이터만을 이용하여 새로운 사고예측 시스템의 구축이 가능하다.
  • 머신러닝을 통해 결과물을 예측하므로, 시간이 지나면서 데이터가 쌓일수록 더욱 정확한 모델을 개발할 수 있다.

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

내용

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

안전사고를막아조개발일정.png

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

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개념설계안

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이론적 계산 및 시뮬레이션

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상세설계 내용

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결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

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포스터

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관련사업비 내역서

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완료작품의 평가

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향후계획

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특허 출원 내용

내용