건설 현장 모션 데이터 라벨링 시스템에서 개인 보호 장비(PPE), 특히 안전화 및 헬멧의 미착용은 엄격하게 안전하지 않은 활동으로 분류됩니다. 이 분류는 헬멧을 적극적으로 벗는 행위 또는 전문 보호 신발을 착용하지 않는 수동적인 실패와 같은 특정 행동을 포착합니다.
개인 보호 장비 미착용을 "안전하지 않은 활동"으로 분류하는 것은 자동화된 안전 시스템의 기본 데이터 포인트 역할을 합니다. 작업자의 장비 상태를 디지털 규정 준수 지표로 변환하여 AI 모델이 실시간으로 보호 위험을 감지하고 표시할 수 있도록 합니다.
분류의 근거
안전하지 않은 활동 정의
모션 라이브러리는 단순히 "규정 미준수"로 장비 미착용을 분류하지 않습니다. 대신 안전모를 벗거나 안전화를 착용하지 않는 등의 행동을 직접 안전하지 않은 활동으로 라벨링합니다. 이는 데이터 라벨을 작업자에게 가해지는 즉각적인 물리적 위험과 일치시킵니다.
물리적 장벽의 기능
전문 안전화 및 보호복을 포함한 고성능 개인 보호 장비는 중요한 물리적 장벽으로 인식됩니다. 이러한 장비의 미착용은 해당 장벽의 제거로 취급됩니다. 따라서 라벨은 절차상의 오류뿐만 아니라 취약성을 나타냅니다.
자동 모니터링에 대한 시사점
착용 상태를 핵심 지표로
자동화된 시스템에서 개인 보호 장비의 착용 상태는 안전 규정 준수를 결정하는 주요 지표로 사용됩니다. 신발과 헬멧의 착용 여부를 이진 지표(착용/미착용)로 처리함으로써 시스템은 개별 작업자의 안전 수준을 객관적으로 평가할 수 있습니다.
실시간 위험 감지 활성화
정확한 라벨링을 통해 AI 모델은 일반적인 감시를 넘어설 수 있습니다. "헬멧 제거"와 같은 특정 행동을 태그함으로써 모델은 실시간 모니터링을 수행하도록 훈련될 수 있습니다. 이를 통해 시스템은 건설 현장에서 발생하는 순간적인 개별 보호 위험을 식별할 수 있습니다.
데이터 라벨링의 중요 고려 사항
정밀도는 필수
일반적인 라벨링은 효과적인 AI 훈련에 충분하지 않습니다. 참조는 특정 행동의 정확한 라벨링의 필요성을 강조합니다. 모든 안전 위반을 단일 태그로 그룹화하면 모델이 신발 미착용과 헬멧 미착용을 구별하는 능력이 저하됩니다.
행동 대 상태 구분
효과적인 라벨링은 장비를 제거하는 행동과 착용하지 않는 상태를 구분합니다. "안전모 제거"(행동)와 "전문 안전화 미착용"(상태) 모두 캡처됩니다. 이러한 세분화는 시스템이 안전하지 않은 활동의 맥락을 이해하는 데 도움이 됩니다.
목표에 맞는 올바른 선택
건설 안전을 위해 모션 데이터를 효과적으로 활용하려면 라벨링 전략을 특정 목표에 맞추십시오:
- AI 모델 훈련이 주요 초점인 경우: 데이터 세트가 모델의 인식 정확도를 높이기 위해 특정 행동(예: "헬멧 제거")과 정적 상태(예: "신발 없음")를 분리하도록 하십시오.
- 안전 규정 준수 보고가 주요 초점인 경우: 이러한 특정 "안전하지 않은 활동" 라벨을 집계하여 현장에서 물리적 장벽이 얼마나 자주 손상되는지에 대한 높은 수준의 보고서를 생성하십시오.
정확한 데이터 라벨링은 원시 비디오 푸티지를 실행 가능한 안전 인텔리전스로 전환하는 다리입니다.
요약 표:
| 측면 | 분류/설명 | 핵심 목적/시사점 |
|---|---|---|
| 미착용 개인 보호 장비 범주 | 안전하지 않은 활동 | 작업자에 대한 즉각적인 물리적 위험 표시 |
| 기본 논리 | 중요 물리적 장벽 제거 | 장비 상태를 디지털 규정 준수로 변환 |
| 자동 모니터링 | 핵심 지표로서의 착용 상태, 실시간 위험 감지 | 안전 수준 객관적 평가, 즉각적인 위험 식별 |
| 데이터 라벨링 원칙 | 정밀도(특정 행동 대 정적 상태) 필수 | AI 모델 인식 정확도 및 맥락 개선 |
| 목표 | AI 모델 훈련 / 안전 규정 준수 보고 | 특정 분석 요구에 맞게 라벨링 조정 |
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참고문헌
- Yuanyuan Tian, Jiayu Chen. Construction motion data library: an integrated motion dataset for on-site activity recognition. DOI: 10.1038/s41597-022-01841-1
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