Journal of Construction Automation and Robotics ISSN:2800-0552(Print) 2951-116X(Online) 건설자동화·로보틱스 논문집

굴착기는 건설 현장에서 널리 사용되는 장비이지만 작업 환경과 하중 변화에 따라 전복 사고가 발생할 수 있다. 본 연구는 IMU(Inertial Measurement Unit) 센서와 ZMP(Zero Moment Point) 이론을 활용하여 굴착기의 전복 위험성을 평가하는 방법의 적용 가능성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 1:16 축소형 굴착기 모델에 IMU 센서를 부착하여 가속도 및 각속도 데이터를 수집하고 ZMP 좌표를 계산하였다. 실험은 평지, 경사면(10°, 20°, 30°), 버킷 하중 변화(150g, 300g, 450g) 조건에서 수행되었다. 또한 RecurDyn 기반 동역학 시뮬레이션을 수행하여 실험 결과와 비교하고 보정 계수를 도출하였다. 연구 결과 경사각 증가와 하중 변화에 따라 ZMP가 지지면 경계 방향으로 이동하는 경향이 나타났으며, 전복 시 위험 영역으로 이동하는 것을 확인하였다. 본 연구는 IMU 기반 ZMP 분석을 통해 굴착기 안정성 평가의 가능성을 제시한다.

건설 현장은 시시각각 변화하는 비정형적 장애물로 인해 작업자에게 전도, 충돌, 낙상 위험을 초래하는 고위험 환경이다. 기존 육안 점검이나 웨어러블 센서 기반의 안전 관리는 추가 장비 비용과 착용 거부감 등 실무적 한계에 직면해 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기존 CCTV 인프라와 영상 기반 키포인트 감지 기술을 활용하여 작업자 안전을 위한 보행 이상을 탐지하는 방법론을 제안한다. 건설현장 대체 환경에서 작업자의 좌우 발목 좌표 간 시공간적 상관관계를 특징으로 정의하고, 통계 및 기계학습을 포함한 4가지 이상치 탐지 기법(Z-score, IQR, Mahalanobis Distance, LSTM Autoencoder)의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, 통계 기반 기법들은 시계열적 맥락을 반영하지 못해 오검출이 잦았던 반면, LSTM Autoencoder 모델은 F1-score 83.1%로 가장 우수한 성능을 입증하였다. 또한, 본 연구는 별도의 장비 도입 없이 영상 분석만으로 작업자의 신체 반응을 파악하여, 잠재적 보행 위험 구역을 식별하는 지능형 안전 관리 시스템의 구축 가능성을 확인하였다.