중대재해가 자주 발생하는 업종을 중심으로 '제한된 볼츠만 머신(RBM)'의 패턴인식 기능과 인공지능(AI) 비전을 융합한 'RBM·AI 비전 통합솔루션'이 주목받고 있다. 환경·사회·지배구조(ESG) 경영 차원에서 자율적 사고 예방체계 구축 수요가 급증하며 산업 전반에 걸쳐 확산할 전망이다.
AI 행동 분석 플랫폼 기업 데이톤은 RBM 신경망 엔진을 융합한 '비전 AI 안전관제시스템'을 개발, 국내 주요 중대재해 현장에 보급할 계획이라고 20일 밝혔다.
이 시스템은 작업현장에 설치된 카메라로 얻어지는 영상 데이터를 AI 비전이 분석해 사고 위험이 발생하면 화면에 표시하고 운영자와 외부시스템에 관련 정보를 송신한다. 데이톤이 자체 개발한 RBM 신경망 엔진과 다수의 신경망을 병렬 처리하면서 필요한 자원을 공유시키고 동기화해 수많은 영상을 빠르게 처리할 수 있는 것이 특징이다.
작업 현장에 설치된 카메라 픽셀 좌표를 3차원(3D) 좌표로 변환하고 카메라별 사물 인식을 통합한다. 통합 재현된 3D 공간에서 객체들의 공간좌표를 사용해 차량과 사람 사이의 거리를 계산하고 안전·위험을 판단해 알린다. AI 비전 알고리즘이 차량이나 중장비 위치를 실시간 추적하고 브레이크등 점등으로 정지 여부를 인식한다. 일정 시간 동안 위치 변화가 없는지 파악하고, 외부통로나 출입구를 통한 진입 여부를 판단해 위험 내용과 조치사항을 알린다.
올해 1월 중대재해처벌법 시행 후에도 제조업 사망사고가 증가하고 철강업에서도 지난해와 동일한 수준으로 사망자가 발생하고 있다. 1억~50억원 규모 건설현장에서도 사망자가 증가했다. 내부 압력으로 터져 나온 배관자재에 머리를 맞거나, 청소 중에 금형 사이에 끼여 사망자가 발생했다. 건설현장에서 떨어지는 장비에 깔리거나 굴착기에 끼이는 사고도 일어났다.
RBM은 현장의 이상 상황을 스스로 인지해 사고나 이벤트가 일어나는 것을 미리 예측한다. RBM 신경망 추론 품질은 사용되는 데이터셋과 학습과 추론 과정에 관여하는 변수 설정에 따라 더 고도화될 수 있다. 변화가 많은 현장에 대응하도록 설치 가동 후 현장의 영상 데이터를 수집하고 영상에 대한 라벨링 작업을 통해 현장의 데이터셋을 지속 생성한다. 데이터셋으로 성능을 리뷰하고 인식 오류를 중심으로 재학습해 더 정확한 딥러닝 모델을 생성한 후 현장에 재배치해 지속 업그레이드한다.
데이톤은 국내는 물론 전 세계적으로 ESG경영 차원에서 자율적 사고 예방체계 구축 수요가 급증하고 있다는 점에 주목하고 있다.
김동현 데이톤 대표는 “RBM 성능을 지속 고도화해 떨어짐, 끼임, 무너짐, 화재·폭발, 질식과 같은 유해·위험요인이 많은 건설·철강·제련 등 업종을 중심으로 산업 전반에 확대 공급하겠다”고 강조했다.
이준희기자 jhlee@etnews.com
