http://61.98.205.242:8088/index.php?action=history&feed=atom&title=%EA%B1%B4%EC%84%A4_%EA%B7%BC%EB%A1%9C%EC%9E%90_%EC%9C%84%ED%97%98%EC%9D%B8%EC%A7%80_%EB%B0%8F_%EB%8C%80%EC%9D%91_%ED%86%B5%ED%95%A9_%EA%B8%B0%EC%88%A0_%EA%B0%9C%EB%B0%9C 2026-04-14T21:34:15Z 이 문서의 편집 역사 MediaWiki 1.37.2 http://61.98.205.242:8088/index.php?title=%EA%B1%B4%EC%84%A4_%EA%B7%BC%EB%A1%9C%EC%9E%90_%EC%9C%84%ED%97%98%EC%9D%B8%EC%A7%80_%EB%B0%8F_%EB%8C%80%EC%9D%91_%ED%86%B5%ED%95%A9_%EA%B8%B0%EC%88%A0_%EA%B0%9C%EB%B0%9C&diff=15489&oldid=prev 2024-08-02T00:25:30Z

<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ko"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 이전 판</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2024년 8월 2일 (금) 09:25 판</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l11">11번째 줄:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">11번째 줄:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling &lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요 [[파일:(95) 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발-1.png|가운데|섬네일|600x600픽셀|건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발(위험식별 대상)]][[파일:(95) 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발-2.png|가운데|섬네일|600x600픽셀|건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발(영상AI 위험식별 시스템 개요)]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling &lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요 [[파일:(95) 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발-1.png|가운데|섬네일|600x600픽셀|건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발(위험식별 대상)]][[파일:(95) 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발-2.png|가운데|섬네일|600x600픽셀|건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발(영상AI 위험식별 시스템 개요)]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">스마트건설_세부과제08</del>]]</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">세부과제08_:_건설현장_근로자_안전_확보_기술_개발</ins>]]</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ko"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 이전 판</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2024년 7월 31일 (수) 14:26 판</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l8">8번째 줄:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">8번째 줄:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 객체탐지 AI 및 위험판별 알고리즘을 개발하여 현장에서 취득되는 영상(이동식 CCTV)을 통해 외부비계, 이동식 비계, 사다리, 절단 및 용접작업 등 주요 기인물과 관련된 위험을 판별하고 알람을 주는 디텍터 개발  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 객체탐지 AI 및 위험판별 알고리즘을 개발하여 현장에서 취득되는 영상(이동식 CCTV)을 통해 외부비계, 이동식 비계, 사다리, 절단 및 용접작업 등 주요 기인물과 관련된 위험을 판별하고 알람을 주는 디텍터 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 현장 규모, 통신 음영지역 존재 유무 등 다양한 현장 특성을 반영하여 영상 AI 디텍터를 서버, 엣지, 모바일 등 다양한 기기에 배치하는 형태의 영상AI 위험식별 시스템 개발  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 현장 규모, 통신 음영지역 존재 유무 등 다양한 현장 특성을 반영하여 영상 AI 디텍터를 서버, 엣지, 모바일 등 다양한 기기에 배치하는 형태의 영상AI 위험식별 시스템 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling &lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요 [[파일:(95) 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발-1.png|가운데|섬네일|600x600픽셀|건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발(위험식별 대상)]]</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">:::</ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling &lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요 [[파일:(95) 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발-1.png|가운데|섬네일|600x600픽셀|건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발(위험식별 대상<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">)]][[파일:(95) 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발-2.png|가운데|섬네일|600x600픽셀|건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발(영상AI 위험식별 시스템 개요</ins>)]]</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:스마트건설_세부과제08]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:스마트건설_세부과제08]]</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ko"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 이전 판</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2024년 7월 31일 (수) 14:25 판</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l8">8번째 줄:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">8번째 줄:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 객체탐지 AI 및 위험판별 알고리즘을 개발하여 현장에서 취득되는 영상(이동식 CCTV)을 통해 외부비계, 이동식 비계, 사다리, 절단 및 용접작업 등 주요 기인물과 관련된 위험을 판별하고 알람을 주는 디텍터 개발  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 객체탐지 AI 및 위험판별 알고리즘을 개발하여 현장에서 취득되는 영상(이동식 CCTV)을 통해 외부비계, 이동식 비계, 사다리, 절단 및 용접작업 등 주요 기인물과 관련된 위험을 판별하고 알람을 주는 디텍터 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 현장 규모, 통신 음영지역 존재 유무 등 다양한 현장 특성을 반영하여 영상 AI 디텍터를 서버, 엣지, 모바일 등 다양한 기기에 배치하는 형태의 영상AI 위험식별 시스템 개발  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 현장 규모, 통신 음영지역 존재 유무 등 다양한 현장 특성을 반영하여 영상 AI 디텍터를 서버, 엣지, 모바일 등 다양한 기기에 배치하는 형태의 영상AI 위험식별 시스템 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling &lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling &lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요 <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[파일:(95) 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발-1.png|가운데|섬네일|600x600픽셀|건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발(위험식별 대상)]]</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:스마트건설_세부과제08]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:스마트건설_세부과제08]]</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ko"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 이전 판</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2024년 7월 31일 (수) 09:58 판</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l10">10번째 줄:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">10번째 줄:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling &lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling &lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">스마트_건설</del>]]</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">스마트건설_세부과제08</ins>]]</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ko"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 이전 판</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2024년 7월 31일 (수) 09:05 판</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l5">5번째 줄:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">5번째 줄:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>::* 중앙대학교  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>::* 중앙대학교  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==기술설명==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==기술설명==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>::* 영상기반 위험식별 AI 디텍터 및 시스템 현장 적용  </div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>::* 영상기반 위험식별 AI<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&lt;ref&gt;AI : Artificial Intelligence의 약어(인공지능)&lt;/ref&gt; </ins>디텍터 및 시스템 현장 적용  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 객체탐지 AI 및 위험판별 알고리즘을 개발하여 현장에서 취득되는 영상(이동식 CCTV)을 통해 외부비계, 이동식 비계, 사다리, 절단 및 용접작업 등 주요 기인물과 관련된 위험을 판별하고 알람을 주는 디텍터 개발  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 객체탐지 AI 및 위험판별 알고리즘을 개발하여 현장에서 취득되는 영상(이동식 CCTV)을 통해 외부비계, 이동식 비계, 사다리, 절단 및 용접작업 등 주요 기인물과 관련된 위험을 판별하고 알람을 주는 디텍터 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 현장 규모, 통신 음영지역 존재 유무 등 다양한 현장 특성을 반영하여 영상 AI 디텍터를 서버, 엣지, 모바일 등 다양한 기기에 배치하는 형태의 영상AI 위험식별 시스템 개발  </div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 현장 규모, 통신 음영지역 존재 유무 등 다양한 현장 특성을 반영하여 영상 AI 디텍터를 서버, 엣지, 모바일 등 다양한 기기에 배치하는 형태의 영상AI 위험식별 시스템 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling 체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>:::- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling <ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&lt;ref&gt;Labeling : 인공지능이 학습할 수 있도록 다양한 정보를 목적에 맞게 입력하는 것을 의미하는 작업&lt;/ref&gt;</ins>체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:스마트_건설]]</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>[[분류:스마트_건설]]</div></td></tr> </table>

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<p></p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ko"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 이전 판</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2024년 7월 31일 (수) 08:29 판</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">1번째 줄:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">1번째 줄:</td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{목차}}</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{목차}}</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">{| class</del>=<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&quot;metadata&quot; align</del>=<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">&quot;right&quot;</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">기술명==</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|-</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>::<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* </ins>건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">| style=&quot;background</del>:<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">#cccccc; color</del>:<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">#000000; font-size:130%; text-align:center;&quot; |'''</del>건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">'''</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">==주관기관==</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|-</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>::<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">* 중앙대학교 </ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">| style=&quot;text-align</del>:<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">center; background</del>:<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">#f2f2f2;&quot; |[[파일:이미지 없음 1.png|200픽셀]]</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">기술설명</ins>==</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">|}</del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>::* 영상기반 위험식별 AI 디텍터 및 시스템 현장 적용  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>==<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">정의</del>==</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">:::</ins>- 객체탐지 AI 및 위험판별 알고리즘을 개발하여 현장에서 취득되는 영상(이동식 CCTV)을 통해 외부비계, 이동식 비계, 사다리, 절단 및 용접작업 등 주요 기인물과 관련된 위험을 판별하고 알람을 주는 디텍터 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>::* <del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">ㅇ 기 술 명 : 건설 근로자 위험인지 및 대응 통합 기술 개발 </del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">:::</ins>- 현장 규모, 통신 음영지역 존재 유무 등 다양한 현장 특성을 반영하여 영상 AI 디텍터를 서버, 엣지, 모바일 등 다양한 기기에 배치하는 형태의 영상AI 위험식별 시스템 개발  </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"> ㅇ 주관기관 : 중앙대학교  </del></div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">:::</ins>- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling 체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;"> ㅇ 기술설명 : </del>영상기반 위험식별 AI 디텍터 및 시스템 현장 적용  </div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div> </div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">  </del>- 객체탐지 AI 및 위험판별 알고리즘을 개발하여 현장에서 취득되는 영상(이동식 CCTV)을 통해 외부비계, 이동식 비계, 사다리, 절단 및 용접작업 등 주요 기인물과 관련된 위험을 판별하고 알람을 주는 디텍터 개발  </div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[분류:스마트_건설]]</ins></div></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">  </del>- 현장 규모, 통신 음영지역 존재 유무 등 다양한 현장 특성을 반영하여 영상 AI 디텍터를 서버, 엣지, 모바일 등 다양한 기기에 배치하는 형태의 영상AI 위험식별 시스템 개발  </div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">  </del>- 위험상황의 특성 및 관련 객체에 따라 개발 난이도가 상이하여, 지속적인 현장 이미지 데이터 수집 및 Labeling 체계 마련 후 식별 정확도 향상 및 고도화 필요</div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">==용어설명==</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">==관련규정==</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">==관련용어==</del></div></td><td colspan="2" class="diff-side-added"></td></tr> </table>

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