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발전사 중대재해 예방을 위한 딥러닝 기반 AI CCTV 관제모델 개발 및 실증연구
Development and Demonstration of a Deep Learning-Based CCTV Control Model for SIF Prevention in Power Generation Companies
- 이창덕;
- 장관수;
- 김홍석;
- 손지영;
- 임성윤;
- ... 이준원
초록
연구목적: 본 연구는 발전소에서 반복 발생하는 중대재해(SIF: 떨어짐, 끼임, 부딪힘) 예방을 위해 딥러닝 기반 AI CCTV 관제시스템을 구축하고 효과를 실증적으로 검증하는데 있다. 연구방법: 2018~2022년 안전사고 데이터와 2023~2025년 탐지율 성능데이터를 활용하여 기술통계, 추세분석, 이중차분(DiD), 이벤트 스터디 모형으로 AI도입 전후 효과를 분석한다. 연구결과: 중대재해는 전체 사고의 46.8%를 차지하였으며, 도입부서의 안전모 탐지율은 23.78%→97.56%, 쓰러짐은 37.79%→87.79%로 향상되었다. DiD 분석결과, AI 도입 효과( +0.368(p<0.01)가 확인되었고, 이벤트 스터디 분석에서도 효과가 점차 강화되고 내재화됨을 입증하였다. 결론: 안전사고 통계와 AI 성능데이터 결합을 통해 사고예방효과를 계량적으로 입증하였고, AI CCTV 감시체계는 인력중심 감시한계를 극복하고 안전관리를 사후 대응에서 사전 예방중심으로 전환해야함을 보여준다. 이러한 스마트 안전관리체계는 고위험 현장의 중대재해 예방에 기여할 것이다.
키워드
중대재해(SIF); 산업재해예방; 딥러닝; AI CCTV; 발전소; Serious Injuries and Fatalities (SIF); accident prevention; deep learning; AI CCTV; power plants
- 제목
- 발전사 중대재해 예방을 위한 딥러닝 기반 AI CCTV 관제모델 개발 및 실증연구
- 제목 (타언어)
- Development and Demonstration of a Deep Learning-Based CCTV Control Model for SIF Prevention in Power Generation Companies
- 저자
- 이창덕; 장관수; 김홍석; 손지영; 임성윤; 이준원
- 발행일
- 2025-12
- 유형
- Y
- 저널명
- 한국재난정보학회 논문집
- 권
- 21
- 호
- 4
- 페이지
- 975 ~ 983