1. 개요
팀의 아이디어에 대한 소개
많은 근로자가 근로 현장에서 언제 어디서나 일어날 수 있는 다양한 사고의 위험에 노출되어 있습니다. 이런 사고에서는 생명과 직결되기 때문에 안전 장비를 현장에서 반드시 착용해야 합니다. 하지만 많은 근로자가 안전에 대한 경각심 부족 및 안전 장비 미착용과 같은 이유로 큰 사고로 이어집니다. 효과적인 산업 재해 예방을 위해서는 사고가 일어날 상황들을 미리 예방하면서 경각심을 가져야 하고, 또 안전 장비를 착용하기 위한 큰 노력이 필요합니다.
체리는 근로 현장에서 모든 근로자가 경각심을 가지고 안전 장비를 착용하는 것을 목표로 합니다. 또한 안전한 작업 환경 조성을 만들고자 합니다.
2. 제안 배경
선택한 주제에서 해결하고자 하는 목표가 무엇인지 또 그에 대한 계기는 무엇인가요?
산업 재해 발생 형태별 현황
작년 한 해에만 해도 많은 산업재해 사고가 일어났습니다. 고용노동통계에서 제공하는 “발생 형태별 산업재해 현황 및 분석”에 따르면 2021년 산업재해 발생 총계는 122,713건으로 발생 형태에는 떨어짐(14,775) 넘어짐(23,957), 끼임(13,668), 절단.베임.찔림(11,085) 등이 높은 비율을 차지했습니다. 이러한 사고의 원인에는 본인의 안전사고에 대한 경각심 부재와 그로 인한 안전 장비 착용 미흡 등이 있습니다. 저희 체리는 근로 현장별로 점검해야 할 점검표를 제공한다면 이러한 사고가 줄 것이라고 예상했고, 이에 대한 아이디어를 생각했습니다.
안전사고를 줄이는 방법
저희 체리는 위와 같은 안전사고를 줄이는 방법으로 다음과 같은 방법들을 생각했습니다.
- 안전 장비 착용 상태 점검
근로자의 안전 장비(안전 신발, 헬멧 등) 착용 상태를 다시 한번 점검할 수 있도록 도와준다면 사고가 발생해도 다칠 위험을 줄일 수 있습니다.
- 안전 설비 비치 장소 제공
위기 상황이 발생한다면 당황스러운 마음에 안전 설비(소화기, 완강기 등)의 위치가 생각나지 않을 수 있습니다. 만약 앱에서 안전 설비의 설치 장소를 제공하여 수시로 안전 설비가 어디 있는지 확인한다면, 사고가 발생했을 때 당황하지 않고 대처할 수 있습니다.
- 위급 상황에 누를 수 있는 긴급 버튼 제공
긴급 버튼을 제공하여 위급 상황 발생 시 주변 응급 시설의 위치를 확인하고, 119에 즉각 신고를 할 수 있도록 도와줍니다.
어떻게 구현할까요?
- 일반 계정과 관리자 계정을 별도로 분리합니다. 관리자 계정에서 소화기, 완강기 등 주변 안전 설비의 위치를 제공하고 수시로 정보를 업데이트할 수 있습니다.
- 머신러닝 기술을 활용하여, 근로자의 이미지를 통해 안전 장비 착용 상태를 확인하고, 관리자에게 데이터를 전송합니다.
- 긴급 버튼을 누르면 지도 형태로 주변 응급시설의 위치를 제공해주고, 119에 전화 연결을 합니다. 공공데이터를 사용하여 주변 응급시설의 위치를 파악합니다.
3. 해결 및 구현 방안
제시한 주제를 어떤 구글의 기술을 활용해 어떻게 해결할 예정인가요?
App
- Flutter, Dart
- Google Map API
BE
- Google Oauth 2.0
- Compute Engine
- Google SQL
- Firebase
- Google Cloud Storage
ML
- Tensorflow or Pytorch
위와 같은 기술들을 사용하여 문제를 해결합니다.
4. 기대 효과
이 프로젝트가 어떤 문제를 해결하나요? 또 이 프로젝트를 어떻게 개선시켜나갈 것인가요?
기대 효과
- 현장 근로자의 보호 장비 착용 확인을 통한 근로자들의 안전도 상승
안전을 위해 현장에 들어가기 전, 보호 장비 착용 유무를 확인함으로써 근로자들의 안전도를 상승시킬 수 있습니다.
- 긴급 버튼으로 응급 상황 발생 시 빠른 대처
긴급 상황 발생 시, 긴급 버튼을 통해 119와의 연결 또는 가까운 응급실 위치를 파악하여 빠른 대처를 할 수 있습니다.
- 관리자가 작성한 소화기/안전 장비 표로 편리하고 유용한 위치 파악
관리자가 직접 소화기와 안전 장비 위치를 파악하여 입력해 놓으면 근로자들은 자신에게 가까운 위치에서 편리하고 유용하게 장비를 사용할 수 있습니다.
향후 계획
- 근로자들의 근태 관리 기능 추가
모든 근로자의 안전 정비 상태를 빠짐없이 점검할 수 있고 그와 동시에 출퇴근 관리까지 한 번에 처리할 수 있습니다.
- 머신러닝 모델 개선
ML 파트에서 우선으로는 이미지를 Classicifation 하는 model로 개발합니다. 향후 이미지 내에서 정확하게 사람과 안전모가 붙어 있는지 확인하기 위해 ObjectDetection하는 모델개발로 넘어갈 예정입니다.