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고위험 현장의 안전관리를 위한 AI 클라우드 플랫폼 설계
A Design of AI Cloud Platform for Safety Management on High-risk Environment

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  • 발행기관
    한국융합학회 바로가기
  • 간행물
    미래기술융합논문지 바로가기
  • 통권
    제1권 제2호 (2022.12)바로가기
  • 페이지
    pp.1-9
  • 저자
    김기봉
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A422151

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원문정보

초록

영어
Recently, safety issues in companies and public institutions are no longer a task that can be postponed, and when a major safety accident occurs, not only direct financial loss, but also indirect loss of social trust in the company and public institution is greatly increased. In particular, in the case of a fatal accident, the damage is even more serious. Accordingly, as companies and public institutions expand their investments in industrial safety education and prevention, open AI learning model creation technology that enables safety management services without being affected by user behavior in industrial sites where high-risk situations exist, edge terminals System development using inter-AI collaboration technology, cloud-edge terminal linkage technology, multi-modal risk situation determination technology, and AI model learning support technology is underway. In particular, with the development and spread of artificial intelligence technology, research to apply the technology to safety issues is becoming active. Therefore, in this paper, an open cloud platform design method that can support AI model learning for high-risk site safety management is presented.
한국어
최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적 인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈 에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 구성
3.1 AI클라우드 시스템 구분
3.2 에지 단말 관리 기능
3.3 데이터 셋 관리 기능
3.4 AI 모델 학습 관리 기능
3.5 자동화 고려 사항
3.6 AI 모델 모니터링 및 자동 학습 기능
3.7 WorkBench 구성 설계
3.8 데이터 저장 기능 설계
4. 결론
REFERENCES

키워드

인공지능 AIaaS 딥러닝 융합 4차 산업 클라우드 플랫폼 Artificial Intelligence AIaaS Deep Learning Convergence the fourth industrial revolution Cloud Platform

저자

  • 김기봉 [ Ki-Bong Kim | 대전보건대학교 컴퓨터정보과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합학회 [Korea Convergence Society]
  • 설립연도
    2011
  • 분야
    복합학>학제간연구
  • 소개
    본회는 융합학문 및 융합기술을 교류를 통한 학문기술의 확대․발전․보급 및 기술개발 전략에 과학적으로 접근하여 융합학문 및 기술을 더욱 활성화하고, 회원 상호간의 정보 교류를 도모함으로써 지역과 나라발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    미래기술융합논문지
  • 간기
    격월간
  • eISSN
    2951-2468
  • 수록기간
    2022~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 530 DDC 620

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