Vision AI
산업재해 사고 모니터링 및 예방
공장 내 작업자의 자세, 체온, 착용 장비 상태, 그리고 사람-기계 간 충돌 위험을 실시간으로 모니터링하여 산업재해를 사전에 예방하는 스마트 안전 솔루션입니다.
산업분야
첨단제조
도입비용
900만원
도입기간
2개월
발주처
(주)마OOO디아
작동 프로세스
영상·센서 데이터 수집: 작업장 곳곳에 설치된 CCTV·열화상 카메라·웨어러블 센서가 작업자의 움직임과 환경 데이터를 실시간 수집합니다.
AI 기반 분석
영상 분석: 자세 인식, 보호 장비 착용 여부 확인, 위험 구역 진입 여부 등을 탐지합니다.
센서 분석: 체온, 심박수, 장비 동작 상태를 모니터링합니다.
충돌 예측: 사람과 기계(지게차, 로봇 등) 거리 및 속도를 추적해 충돌 가능성을 산출합니다.
위험 탐지 및 알림: 실시간 위험 상황(작업자 넘어짐, 안전모 미착용, 기계 접근 과속 등)을 탐지 시, 관리자와 작업자에게 즉각 알림을 전송합니다.
자동 제어 및 대응: 심각한 위험 발생 시 기계를 자동으로 감속·정지시키거나, 현장에 경보음/경광등을 작동시켜 즉각 대응합니다.
기록 및 리포트 생성: 탐지된 이벤트를 자동 기록하고, 통계 리포트를 생성하여 안전 교육 및 재해 예방 전략 수립에 활용합니다.
주요 모델 특징
자세 인식 모델 (HRNet, OpenPose 기반): 작업자의 넘어짐, 무리한 허리 숙임, 장시간 부적절한 자세 등을 탐지
보호 장비 착용 탐지 (YOLOv8 기반): 안전모, 안전조끼, 보호안경 등 착용 여부를 실시간으로 판별
열화상 + CNN 기반 체온/피로도 모니터링: 열화상 카메라로 측정한 체표 온도 데이터를 CNN으로 분석해 열사병·피로 누적 위험을 조기 경고
사람-기계 충돌 예측 (Kalman Filter + LSTM): 위치 좌표와 속도 벡터를 추적해 1~3초 뒤 충돌 위험 확률을 예측
데이터 증강 및 도메인 적응: 조명, 작업복 색상, 배경 노이즈, 장비 종류 변화에 대응하도록 Albumentations 기반 증강 + 도메인 적응 적용
자세 인식 정확도
97.2 %
보호 장비 착용 탐지 정확도
사람-기계 충돌 예측 정확도
산업재해 예방
작업자의 행동(자세, 이동 패턴), 생체 신호(체온, 심박), 작업 환경(기계 속도, 위험 구역 접근 여부)을 종합적으로 분석해 사고 발생 직전 단계에서 위험을 탐지합니다.
실제 시뮬레이션 환경에서, 시스템 적용 시 잠재적 사고 이벤트의 92% 이상을 사전 감지할 수 있으며, 현장 파일럿 테스트에서는 도입 6개월 내 재해 발생 건수가 평균 37% 감소합니다.
안전 규정 준수 강화
보호 장비(안전모, 안전조끼, 보호안경 등) 착용 여부를 자동 인식하여, 규정 미준수율을 크게 낮춥니다.
기존 수동 점검 체계에서 평균 12~15%의 미착용 사례가 보고되던 현장에서는 본 시스템 적용 후 미착용률이 2% 이하로 감소합니다. 이는 전체 작업자의 규정 준수율을 98% 이상으로 유지하는 효과를 보여줍니다.
관리 효율성 향상
한 명의 관리자가 동시에 모니터링할 수 있는 작업자 수는 일반적으로 10~15명 수준이지만, AI 분석을 통해 최대 200명 이상의 작업자를 동시에 모니터링할 수 있습니다.
위험 이벤트 발생 시 자동 알림이 제공되어, 관리자의 직접 개입이 필요한 케이스가 기존 대비 약 65% 감소합니다. 이로 인해 관리자의 피로도와 업무 부담이 크게 줄어듭니다.
활용 분야
중장비 작업장 안전: 지게차, 로봇 팔 등 이동체와의 충돌 사고 예방 시스템
야간/열악 환경 작업 보조: 열화상 기반 모니터링으로 조도·가시성이 낮은 환경에서도 안정적인 인식
웨어러블 연동 확장: 스마트 워치, 심박 측정 센서와 연동해 건강 이상 조기 감지
스마트 팩토리 통합 플랫폼: 생산 라인의 IoT 센서, 설비 제어 시스템과 통합해 통합 안전 제어 플랫폼 구축
보험/안전 인증 활용: 실제 데이터 기반으로 기업 안전 지표를 개선하여 산업안전 인증, 보험료 절감 효과까지 기대