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ai-castlemoney/Safety_Helmet

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Aiffelthon

Team : Safety_Helmet(요주의 안전모)

Members

허남철 - 팀장, Python Coding, 라벨링 알고리즘 개발, 데이터 전처리, 각 파트 지원 등

김민주 - 학습 단어장, 모델 구축/학습 등

송아람 - 웹 스크래핑, 데이터 수집, 정제, 전처리 데이터 검수 등

정진현 - Front/Backend Webservice 구현 등

박성돈 - Git/Github 사용/관리, MLOps 자동화 구축, GCP 활용 등

1. 개요

  • 프로젝트명 : 안전지침 사고사례 제공 서비스
  • 모델 : 산업안전지침(KOSHA Guide) 요약 및 건설사고사례(CSI) 추천 모델
  • 서비스 : 사용자(안전관리자, 현장작업자)가 특정한 작업(키워드) 전 관련 안전지침 요약과 사고사례 추천을 제공받는 웹 서비스
    • KOSHA : 산업안전보건공단
    • CSI : 건설공사 안전관리 종합정보망

2. 개발배경

  • 중대재해처벌법의 시행에도 불구하고 안전사고는 지속적으로 발생
  • 방대한 양의 산업안전지침과 사고사례 습득 및 관리가 어려움
  • 규정 요약 및 사고사례 추천 서비스 필요(산업안전사고 예방 효과)

3. 독창성

  • 기존에 없던 서비스를 개발하는 것에 그 차별성과 의의가 있다.
  • 작업허가서(작업 및 작업장의 특징 등) 입력시 키워드와 관련있는 규제 요약 및 사고사례를 추천함으로써
  • 작업과 작업장 중심의 산업안전지침 규정와 사고사례 정보를 쉽게 제공받을 수 있다.
  • 특정 도메인의 데이터 셋, 사용자 정의 단어장을 작성하는 것만으로도 의의가 있다.

프로젝트 진행사항

Process

Safety_Helmet

1. 데이터 파트

데이터 수집 [안전지침 및 사고사례]

03-1

데이터 정제 [안전 지침(KOSHA Guide)]

03-2

데이터 정제 [사고사례(KOSHA / CSI)]

03-3

안전 지침 DB & 사고 사례 DB 구축

03-4

사고 사례 데이터 분석 [업종 / 시설물]

03-5

사고 사례 데이터 분석 [사고 종류]

03-6

2. 모델 파트

Mecab 형태소 분석기 사용

04-1

사용자 정의 단어사전 구축

04-2

사용자 정의 단어사전 추가 기준

04-3

모델 선정

04-4

파라미터 설정

04-5

word2vec 임베딩 결과 시각화


문장 간 유사도 측정

04-6

모델의 문제점 01

04-7

모델의 문제점 02

04-8

모델 문제 해결 방안

04-9

3. 웹 개발 파트

화면정의서 작성

05-1

웹 개발 진행

05-2

4. 시스템 엔지니어링 파트

GCP / Cloud Functions

06-1

Git, Github 활용

06-2

문제 해결

06-3

5. 마무리

프로젝트 의의 & 발전 계획

08-1

부록-1

Troubleshooting Case

07-1

07-2

부록-2

Reference

Aiffelthon Daily Log(22.05.03 ~ 22.06.09)

일자 내용 링크1(Markdown) 링크2(Notion)
22.05.03 작업 및 논의 사항들 📝
22.05.04 멘토링 및 논의 사항들 📝 🗂
22.05.06 작업 및 논의 사항들 📝 🗂
22.05.09 작업 및 논의 사항들 📝 🗂
22.05.10 작업 및 논의 사항들 📝
22.05.11 작업 및 논의 사항들 📝
22.05.12 작업 및 논의 사항들 📝
22.05.13 멘토링 및 논의 사항들 📝 🗂
22.05.16~17 작업 및 논의 사항들 📝 🗂
22.05.18 작업 및 논의 사항들 📝 🗂
22.05.19 작업 및 논의 사항들 📝 🔖
22.05.20 멘토링 및 논의 사항들 📝 🔖
22.05.23~27 작업 및 논의 사항들 📝 🔖
22.05.30~06.03 작업 및 논의 사항들 📝 🔖
22.06.07~09 작업 및 논의 사항들 📝 🔖 🔖

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