공장 내 안전 보건 리스크의 AI 자동 식별 PoC

• 현장 조사와 어프로치 설계: 실제 공장 현장을 방문하여, 환경 면(빛, 분진, 구내 지면의 요철, 위험 행위의 데모, 카메라의 스펙 등)을 상세히 확인했습니다. 그 위에 최적의 PoC 어프로치를 제안했습니다.
• 검증용 이미지의 수집·어노테이션: 현장에 설치된 기설 카메라의 이미지 데이터(동영상, 정지 이미지)를 수집했습니다. AI 학습용으로 수천 장 규모의 학습용 이미지 데이터를 작성(어노테이션)했습니다.
• AI 모델 개발: 작성한 어노테이션 이미지를 AI에 학습시켜, 위험 행위(급발진, 한눈팔기 운전 등)를 판별하기 위한 객체 검지용 AI 알고리즘을 설계·개발했습니다.
• 검지 정밀도 검증 실시·보고: 개발한 AI 알고리즘을 실행하고, 수 차례의 튜닝을 실시하여 정밀도 검증을 진행하고, 검지율을 산정했습니다. 검증 결과 보고에서, 본격 구현을 위한 과제와 추가적인 정밀도 향상을 위한 시책을 제시했습니다.

【과제】

• 제품 제조를 진행하는 공장 내에서 작업원의 안전 보건을 위협하는 위험 행위가 빈번히 발생하여, 물손 사고로 이어지고 있는 상황이었습니다.
• 특히, 공장 내를 오가는 지게차의 오퍼레이션에 있어 위험 행위(급발진, 한눈팔기 운전, 고적 운반 등)가 다수 발생하고 있어, 기설 카메라 이미지로부터 AI로 자동 판별하는 실험이 필요했습니다.

【성과】

• 실제 현장 환경을 확인한 위에, AI 모델 개발·정밀도 검증을 실시했습니다.
• 검증 결과 보고에서 본격 구현을 위한 과제와 추가적인 정밀도 향상을 위한 시책을 제시했습니다.