출입자 안전장구 검출 시스템 연구

A Study on Detection System for Personal Protective Equipment of Entrants

산업 현장에서의 근로자 안전은 매우 중요한 문제이며, 이를 위해 다양한 시설과 규정이 마련되어 있다. 이러한 요소 중 가장 중요한 것은 근로자들이 안전 장비를 착용해야 한다는 인식을 높이는 것이다. 그러나 많은 근로자들이 불편함이나 바쁘다는 이유로 안전 장비를 착용하지 않는 경우가 많다. 게다가, 중대재해처벌법의 적용 범위가 2024년부터 50인 미만 사업장으로 확대됨에 따라, 경영책임자를 중심으로 한 안전 및 보건 관리 시스템의 구축과 실행이 필수적이 되었다. 이에 본 논문에서는 작업자가 작업장에 들어올 때 안전 장비 착용 여부를 감지할 수 있는 시스템을 제안하고 개발하였으며, 현장에서 테스트를 통해 착용을 장려하고 그 효과를 검증하는 방안을 연구하였다. 또한 고사양의 GPU가 내장된 영상 분석 시스템은 구축하는데 비용적인 부담이 될 수 있어 본 연구에서는 엣지 디바이스 기반의 시스템을 사용하여 지능형 영상 분석을 수행하는 시스템을 제안하고자 하며 이를 통해 현장에 쉽게 적용할 수 있는 제품으로 개발이 가능하다.

The safety of workers at industrial sites is a critical issue, and various facilities and regulations are in place to ensure safety. Among these, the most important factor is raising field workers' awareness of wearing safety equipment. However, many workers neglect to wear such equipment due to inconvenience or the demands of their tasks. Furthermore, with the expansion of the *Serious Accident Punishment Act* to include workplaces with fewer than 50 employees starting in 2024, the establishment and implementation of a safety and health management system led by management have become essential.In response to this, this paper proposes a system that can detect whether workers are wearing safety gear upon entering the worksite. It also explores the development of an operational environment to encourage compliance and validate its effectiveness through field testing. Building a video analysis system powered by a high-end GPU, however, can impose a significant financial burden. To address this, the study introduces a solution leveraging an edge device-based system for intelligent video analysis, aiming to create a product that can be easily deployed in the field.