실시간 포즈 추정을 위한 ResNet-50 기반의 현장 작업자를 위한 신속한 안전 예방 및 사고 감지

본 연구는 현장 작업자 간의 신속한 안전 예방 및 사고 감지를 가능하게 하는 ResNet-50 기반의 OpenPose를 이용한 실시간 포즈 추정 기법을 제안한다. 현장 작업자는 고위험 환경에서 작업을 수행하며, 정확한 포즈 추정은 작업자의 안전을 보장하는 중요한 측면이다. 그러나 실시간 포즈 추정을 복잡한 환경에서 실시간 처리 요구 사항과 정확성을 동시에 충족하는 방식으로 수행하기는 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 이미지 분류 및 특징 추출 작업에서 잘 수행되는 신경망 구조인 ResNet-50 기반의 OpenPose 알고리즘을 사용하여 높은 정확도와 효율성을 제공한다. OpenPose는 다중 인체 포즈 추정에 특화된 알고리즘으로, 대량의 개인의 신체 구조와 관절 위치를 실시간으로 추정하는 데 사용할 수 있다. 여기서 우리는 실시간 포즈 추정을 위해 ResNet-50 기반의 OpenPose를 훈련하고, 실제 현장 작업자가 수행한 행동을 포함한 다양한 데이터셋에서 이를 평가한다. 실험 결과는 제안된 알고리즘이 현장 작업자의 실시간 포즈 추정에서 높은 정확도를 달성함을 보여준다. 또한 빠른 이미지 처리 속도를 유지하면서 안정적인 결과를 제공하여 실제 현장 환경에서의 적용 가능성을 확인한다.