본 논문에서는 YOLOv8 기반 객체 탐지 기술과 TensorRT 최적화를 활용하여, 다수의 CCTV 영상을 병렬 처리하여 공장 내 작업자의 지게차 근접, 통행로 미이용, 안전모 미착용 등 세 가지 위험 상황을 실시간으로 분석하고 경고하는 시스템을 제안한다. 카메라 내부 파라미터와 투영 행렬을 이용해 실제 크기를 반영한 그리드를 자동 생성하고, 각 위험 요소를 점수화하여 데이터베이스에 저장한 뒤 웹 대시보드를 통해 시각화한다. 또한, 지게차 위험 상황 발생 시 LoRa 기반 무선 통신으로 알람 장치를 즉시 작동시켜 작업자에게 경고를 전달한다. 실제 공장 환경에서 수행한 실험 결과, 평균 0.349초의 위험 인식·경고 전달 지연과 100%의 통신 성공률을 달성하였으며, 시각화된 위험 점수 분석을 통해 작업장의 안전 의식을 고양할 수 있음을 확인하였다.
Kang et al. (Fri,) studied this question.