(SMK아젠다21) AI 기반 안전기술 개발 트렌드...산업 현장 변화에 맞춘 안전기술 개발 필요
(SMK아젠다21) AI 기반 안전기술 개발 트렌드...산업 현장 변화에 맞춘 안전기술 개발 필요
  • 대구 엑스코 = 엄재성 기자
  • 승인 2021.10.06 17:44
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단독근무, 저근속 비숙련자 및 고령자 증가로 재해 위험도 증가
지능형 CCTV, 지게차 스마트안전 등 AI 적용 안전 기술 개발
데이터 중심 AI 기술 개발 전환 통한 안전사고 대응 능력 향상

대구 엑스코에서 진행되는 ‘제6회 국제 철강·비철금속 산업전’ 첫날인 10월 6일 개최된 ‘SMK 아젠다21 컨퍼런스’에서 포항산업과학연구원(RIST) 혁신기획실 스마트솔루션연구그룹 최세호 박사가 ‘AI 기반 안전기술 개발 트렌드’를 주제로 강연을 실시했다.

이날 강연에서 최세호 박사는 강연에서 ▲산업 현장 안전사고 현황 ▲Smart AI 안전 기술 적용 필요성 ▲AI 안전 기술 개발 현황 ▲향후 발전 방향 등에 대해 발표했다.

포항산업과학연구원(RIST) 혁신기획실 스마트솔루션연구그룹 최세호 박사. (사진=철강금속신문)
포항산업과학연구원(RIST) 혁신기획실 스마트솔루션연구그룹 최세호 박사. (사진=철강금속신문)

첫 번째 세션에서는 ‘산업 현장 안전사고 현황’에 대한 발표가 진행됐다. 최세호 박사에 따르면 2021년 상반기 산업재해 사고 사망자는 건설업(51%), 제조업(21%)에서 가장 많이 발생했다. 사망자 재해 유형을 살펴보면 사고 사망자는 떨어짐, 끼임, 부딪힘, 깔림에 의해 발생했고, 넘어짐, 무너짐 재해에서 가장 많이 증가했다.

산업현장 환경 변화를 살펴보면 단독근무, 저근속 비숙련자 및 고령자 증가로 재해 위험도가 증가했고, 이로 인한 경영 리스크가 증가했다.

이에 대해 정부는 올해 1월 16일 산업법 개정을 통해 원청의 관리 책임을 강화하고, 안전재해 정부 대응도 강화했다.

최 박사는 “제조 현장의 안전재해는 인명과 비용상 손실로 인해 경영 리스크를 증대시키기 때문에 적극적인 대책이 필요하다”고 말했다.

두 번째 세션에서는 'Smart AI 안전 기술 적용 필요성'을 주제로 산업 현장 환경 변화에 대응하기 위한 스마트 안전 솔루션 활용 증대 필요성에 대한 발표가 진행됐다.

현재 산업 현장의 주요 환경 변화를 살펴보면 인력 감소에 의한 단독 작업이 증가하고, 떨어짐과 끼임, 부딪힘 사고도 증가하고 있다. 그리고 현재까지 안전 솔루션은 사후 확인해야 한다.

이에 대해 최세호 박사는 “IoT 활용 위험 실시간 감지 및 보호를 통한 안전작업 환경 조성, 재해 발생 사전 대응 및 안전보호구를 통한 사고 발생 사전 대응, AI 활용 재해 사전 예지 및 신속 대응을 통한 현장환경 실시간 분석 위험 예지가 필요하다”고 말했다.

지금까지 산업 현장에서는 작업자가 일부 센서로 인지하고 경험에 의해 판단해 안전 재해에 대응하는 방식이 일반적이었다. 그러나 앞으로는 AI를 활용해 위험을 사전에 예방하는 스마트 시스템이 정착될 것으로 보인다.

세 번째 세션에서는 ‘AI 안전 기술 개발 사례’를 주제로 ▲지능형 CCTV ▲지게차 스마트안전 ▲컬버트 화재 감시 ▲구조물 및 설비 진동 감시 기술에 대한 소개를 실시했다.

최 박사에 따르면 ‘지능형 CCTV’는 작업자/관리자 대신 위험을 실시간으로 인식하는 CCTV 및 AI 기술 적용을 위한 기술이 개발 중이며, 안전 지능형 CCTV 솔루션 개발로 안전 모니터링 자동화를 목표로 하고 있다. ‘지게차 스마트 안전’의 경우 운전자가 인지하지 못하는 주변 작업자의 실시간 감지·충돌 예측으로 자동 정지하는 기술 개발을 추진 중이다. 또한 신기술은 센서(카메라, 초음파, 레이더)와 딥러닝, SVM 융합으로 실시간 안전 정보를 제공하며, 이 기술은 현재 RIST 6PP동 현장에 적용되어 있다.

‘컬버트 화재 감시’ 기술은 로봇 및 열화상 카메라 이용 지하 공동구 화재 감시 및 대응을 위한 것이며, 신기술은 지하 공동구 수시점검 및 열진단 기능을 자동화로 화재 예방 솔루션을 제공한다. 이 기술은 RIST 연구동 화재 감시를 위해 적용되고 있다. ‘구조물 및 설비 진동 감시’ 기술은 구조물과 설비의 미세 움직임을 감지하여 육안 관측 및 진동 정보 정량화를 목표로 한다. 이 기술은 영상 모션 증폭 및 진동 정량화 기술 개발을 통한 설비 이상 조기 진단을 위한 것이며, 현재 제철공정 설비 진단 및 구조물 진단에 적용되고 있다.

마지막 세션에서 ‘향후 발전 방향’을 주제로 안전 기술 개발을 위한 영상 데이터 생성 기술에 대한 발표가 진행됐다.

최 박사는 “딥 러닝(Deep Learning) 인공지능의 적용 효과는 데이터 확보에 의존성이 높다. 인공지능 기술 개발 방향은 모델 중심에서 AI 개발에서 데이터 중심 AI 개발로 전환 중이다”고 말했다.

이어 “안전 인공지능 개발 시 불안전한 데이터 부족이 발생할 수 있다. 작업현장에서 불안전, 위험요소 영상은 사고 발생이 적은 환경일수록 확보가 어렵다. 사고가 발생한 경우라도, 특정 상황을 감지 탐지한 영상을 수집하기 어려운 상황이다. 이에 앞으로는 위험 영상 데이터 생성을 통한 영상 확보를 통해 데이터 부족을 보완하는 방향으로 안전 기술 개발이 진행될 것”이라고 설명했다.



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