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본 연구의 목적은 발전소에서 반복 발생하는 중대재해(SIF: 떨어짐, 끼임, 부딪힘) 예방을 위해 딥러닝 기반 AI CCTV 관제 시스템을 구축하고 그 효과를 실증적으로 검증하는데 있다. 연구방법은 2018~2022년 안전사고 데이터와 2023~2025년 AI CCTV 탐지율 성능데이터를 활용하여 기술통계, 추세분석, 이중차분분석(DiD), 이벤트 스터디 모형으로 AI도입 전후의 효과 를 비교분석 했다. 그 결과 발전회사의 중대재해는 전체사고의 46.8%를 차지하고 있으며, AI CCTV 관제를 도입한 부서의 불 안전행동(안전모탈모) 탐지율은 23.78%→97.56%, 작업자 쓰러짐 탐지율은 37.79%→87.79%로 향상되었다. DiD 분석결과 AI 도입 효과(+0.368(p<0.01)가 확인되었고, 이벤트 스터디 분석에서도 효과가 점차 강화되고 내재화되었음을 입증하였다. 결론적으로 안전사고 통계자료와 AI 성능데이터의 결합을 통해 사고예방효과를 계량적으로 입증하였고, AI CCTV 감시체계 는 인력중심의 감시한계를 극복하고 안전관리를 사후 대응에서 사전 예방중심으로 전환해야함을 보여주었다. 이러한 스마트 안전관리체계는 고위험 현장의 중대재해 예방에 기여할 것으로 기대 된다.

목차

요 약
1. 서 론
2. 본 론
2.1. 연구방법 및 절차
3.1. 실증분석 결과
3. 결 론
참고문헌

키워드

저자

• 이창덕 [ Lee, Chang-Deok | 학생회원ㆍ숭실대학교 안전보건융합공학과 박사과정 ]
• 장관수 [ Jang, Gwan-Su | 학생회원ㆍ숭실대학교 안전보건융합공학과 박사 ]
• 김홍석 [ Kim, Hong-Seok | 학생회원ㆍ숭실대학교 안전보건융합공학과 박사과정 ]
• 손지영 [ Son, Ji-Young | 학생회원ㆍ숭실대학교 안전보건융합공학과 박사과정 ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국재난정보학회 학술발표대회

• 간기

  부정기

• 수록기간

  2005~2025

• 십진분류

  KDC 338 DDC 361