Before01
기업 개요
- 연 50만 대 차체 부품 생산
- 프레스·로봇·지게차 동선 교차
- CCTV 육안 감시의 사각지대
AI
산업 안전
기술이 만드는 구조적 안전, AI 산업안전의 표준
OVERVIEW
사고가 난 뒤 원인을 찾는 대신,위험한 순간을 그 자리에서 막습니다
경험과 직관에 기대던 안전 관리를 영상과 센서 데이터가 읽어내는 판단으로 옮깁니다.
01경험 및 감각 의존
작업자의 직관과 경험에 의존하는 안전 관리는 객관적인 위험성 평가와 상시 예방 활동을 수행하는 데 한계가 있습니다.
02중대재해처벌법 대응 실패
안전보건관리체계를 구축하지 않은 사업장에서 사고 발생 시, 경영 책임자는 형사 처벌의 대상이 됩니다.
03재발 방지 체계 미흡
축적된 사고 분석 데이터가 부족하여 근본적인 개선 대책을 수립하기 어렵고, 유사한 사고가 반복되는 악순환이 발생합니다.
KEY FEATURES
현장 위험을 읽어내는 네 가지 기능
객체·행동 인식부터 복합 위험 감지, 충돌 예방, 모델 최적화까지 이어집니다.
Capability Index04
Safety Capability
01 / 04
01
객체 및 행동 인식
복합 위험 감지
충돌 예방 및 제어 알고리즘
모델 최적화
산업 현장의 작업자, 장비, 위험물을 실시간으로 식별하고 움직임을 분석합니다. 인간의 시각적 한계를 극복하여 사각지대 없는 모니터링을 제공하며, 위험 상황 발생 시 즉각적으로 판별하여 안전 사고를 예방합니다.
Management Scope
- 다중 객체 추적
- 이상 행동 패턴 학습
- Edge AI 기반 처리
- 실시간 위험 탐지
- 충돌 예측 알고리즘
- 현장 맞춤형 학습
객체 및 행동 인식 화면
CCTV 영상을 통해 작업자의 안전모 착용 여부, 위험 구역 진입, 이상 행동 등을 실시간 감지
WORKFLOW
기능별로 이어지는 실제 업무 흐름
기능마다 처리 순서와, 다음 단계로 넘어가기 전에 확인하는 기준을 정리했습니다.
공정별 위험과 감시 범위를 정의
- 01
현장 확인
프레스·로봇·지게차
- 02
구역 설정
작업·접근·통행 구역
- 03
영상 연계
가림·조도·사각 점검
- 04
기준 등록
위험 조건·대응 담당
함께 남기는 정보
01
카메라·위험구역
02
작업·설비 상태
03
알림 기준·책임자
운영 확인
실제 위험구역을 관찰할 수 있나요?
YES
감시 범위 → 기준 적용
NO
사각 → 카메라·센서 보완
업무 흐름 예시 · 세부 연계와 판단 기준은 현장에 맞춰 정합니다.
SYSTEM ARCHITECTURE
무엇을 연결하고,어떤 업무로 이어질까요?
입력 데이터부터 현장의 결과까지.
01 / INPUT
01현장 영상카메라·작업자·차량
02위험 공간설비 구역·통행로·금지선
03보조 신호출입·센서·설비 상태
CONNECTED OPERATIONS
AI Safety
사람·설비·행동 인식
거리·방향·위험 이벤트
경고·대응·검토 이력
03 / OUTPUT
✓위험 현황위치·유형·발생시각
✓즉시 알림관제·현장 경보
✓대응 기록확인·조치·재발 검토
01 / INPUT
01현장 영상카메라·작업자·차량
02위험 공간설비 구역·통행로·금지선
03보조 신호출입·센서·설비 상태
CONNECTED OPERATIONS
AI Safety
사람·설비·행동 인식
거리·방향·위험 이벤트
경고·대응·검토 이력
CONNECTED OPERATIONS
AI Safety
사람·설비·행동 인식
거리·방향·위험 이벤트
경고·대응·검토 이력
03 / OUTPUT
✓위험 현황위치·유형·발생시각
✓즉시 알림관제·현장 경보
✓대응 기록확인·조치·재발 검토
공통 식별자 · 기준정보 · 이력으로 연결결과 확인 → 다음 운영에 반영
주요 사용자안전 관리자현장 운영자설비기술 담당
METHOD
기술 구현 방식
현장 영상과 센서를 모아 판단하고 경보·제어로 되돌리는 구조입니다.
수집 단계01 →
Data Ingestion
CCTV
IP카메라 / RTSP
웨어러블 기기
스마트 헬멧 / 밴드
환경 센서
가스 / 온도 / 소음
영상 프레임위치 / 생체 신호가스 / 화재출입 / PTW
신호 처리STFT / FFT
주파수 분석 · 노이즈 제거·정규화
시간동기화NTP/PTP
설비 이력 타임스탬프 매핑
Target System
영상 스토리지
시계열 DBInfluxDB, Timescale
메타데이터사고 이력
모델링 분석 단계02 →
AI/ML Modeling
특징 추출 및 전처리
행동 / 자세 분석시계열 영상 기반 행동 인식
환경 / 화재 감지CNN, XGBoost
위험도 예측충돌·협착 위험 사전 예측
분석 및 예측
영상 전처리
조명 보정, 해상도 정규화
객체 탐지
YOLO v10, 11
포즈 추정
위험자세 감지
위치 추정
작업자·중장비 위치 추적
서비스 단계03
운영 가시성
안전 통합 관제 화면
작업자 위치 추적
위험 감지 즉각 경보
즉각적인 사전 대응 지원
사고 관리 & 내부 통제
중대재해 대처
안전 법규 최적화
작업 현장의 중대 재해를 예방하고 안전한 근무 환경을 조성합니다.
건설 현장
제조 현장
가스/화학
물류 창고
화재 예방
보안 관제
건설 현장
제조 현장
가스/화학
물류 창고
화재 예방
보안 관제
사고는 난 뒤가 아니라 위험한 순간에 알립니다.
- CCTV 영상
- 출입·재실 정보
- 설비 운전 상태
- 작업 허가 정보
- 아차사고 이력
AI Safety
- 위험구역 침입 감지
- 보호구 착용 판정
- 위험도 등급 산정
- 중대재해 위험
- 무방비 작업
- 대응 시간
- 안전점검 이행률
EFFECT
구축 효과
중대재해 위험·무방비 작업·대응 시간·안전점검 이행률에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.
- 01
중대재해 위험 감소
위험 구역 접근과 고장 징후를 실시간으로 잡아내 사고로 이어지기 전에 차단하고, 사고 건수 자체를 줄입니다.
사고 건수위험 접근고장 징후 - 02
무방비 작업 감소
보호구 미착용과 절차 미준수를 영상으로 즉시 판정해 경고하고, 무방비 상태로 진행되는 작업을 없앱니다.
보호구 착용절차 준수즉시 경고 - 03
대응 시간 단축
사고 상황을 자동으로 감지해 담당자에게 곧바로 알리고, 현장 위치와 조치 절차를 함께 전달합니다.
감지 시간통보조치 절차 - 04
안전점검 이행률 향상
점검 이력과 의무 이행 증빙이 자동으로 쌓여, 중대재해처벌법이 요구하는 준수율을 상시 확인할 수 있습니다.
증빙 이력의무 이행준수율
CASE STUDY
구축 사례
프레스·로봇·지게차 동선이 겹치는 고위험 현장을 AI 비전으로 실시간 감시한 자동차 부품 제조 사례입니다.
도입기업 업종
자동차 부품 제조업 (프레스·용접)
After02
구축 내용
- 위험 구역 AI 비전 카메라 40대
- 위험구역 진입 시 설비 비상정지
- 보호구 미착용 0.5초 내 감지
구축 효과
육안 감시를 AI 실시간 감지로 바꾼 산업안전 체계 구축