(국가R&D) 근로자 이상행동 및 상태 모니터링을 위한 클라우드 기반 실시간 AI 통합 관제 플랫폼 개발
분야Safety
책임교수구충완
연구기간2025-10-01 ~ 2027-09-30
연구원최다정(PM), 서승원, 최다정, 최유진, 안성균
발주처중소기업기술정보진흥원
설명
■ 배경
산업재해 예방을 위한 법·제도 강화와 스마트 안전기술의 확산에도 불구하고, 중소규모 제조현장에서는 여전히 관리자와 작업자의 현장 점검 및 경험에 의존하는 안전관리가 이루어지고 있어 점검 사각지대와 위험상황에 대한 실시간 대응에 한계가 있다. 특히 기존 스마트 안전관리 시스템은 작업환경이나 설비의 위험요인을 모니터링하는 기능에 집중되어 있어, 근로자 개인의 건강상태와 행동 특성을 함께 고려한 안전관리가 미흡한 실정이다. 또한 산업현장의 온열질환이 증가하고 근로자 고령화가 지속됨에 따라, 근로자의 생체정보와 작업환경을 실시간으로 연계하여 개인별 위험상태를 조기에 파악할 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 CCTV 영상, 웨어러블 기반 생체정보 및 IoT 기반 작업환경 데이터를 통합하고, 인공지능을 활용하여 근로자의 이상행동과 상태를 실시간으로 분석·예측함으로써 기존의 사후 대응 중심 안전관리를 선제적·예측적 안전관리로 전환할 수 있는 기술 개발이 요구된다.
■ 목표
본 과제에서는 「근로자 이상행동 및 상태 모니터링을 위한 클라우드 기반 실시간 AI 통합 관제 플랫폼 개발」을 목표로 하였다. 이를 위해 CCTV 영상, 웨어러블 기반 생체정보와 온습도·가스·소음 등 IoT 센서 기반 작업환경 정보를 통합적으로 수집·관리할 수 있는 클라우드 기반 통합 DB와 현장 맞춤형 위젯형 관제 플랫폼을 구축하고, Web/App을 통해 관리자와 근로자가 실시간으로 안전정보를 확인할 수 있는 관제체계를 개발하고자 하였다. 또한 CCTV 영상을 활용하여 쓰러짐, 충돌, 협착, 보호구 미착용 등의 이상행동을 탐지하고, 웨어러블 기반 심박·체온·움직임 등의 생체정보를 분석하여 근로자의 상태 이상 및 고위험군을 사전에 분류하는 AI 모델을 개발하고자 하였다. 나아가 생체·행동·작업환경 데이터를 종합적으로 분석하여 위험상황을 예측하고 자동으로 알림을 제공하는 체계를 구축하며, 실제 중소규모 제조현장 테스트베드에서 플랫폼과 AI 모델의 성능 및 현장 적용성을 검증하고 사용자 피드백을 반영하여 기술을 고도화하고자 하였다.
■ 기대효과
• CCTV 영상, 웨어러블 기반 생체정보 및 IoT 기반 작업환경 정보를 하나의 클라우드 플랫폼에서 통합 관리함으로써, 분산된 안전정보를 기반으로 근로자와 작업환경의 위험상태를 실시간으로 파악할 수 있는 제조현장 맞춤형 안전관리체계를 구축할 수 있다.
• 근로자의 이상행동뿐만 아니라 심박, 체온, 움직임 등 개인별 생체상태를 AI 기반으로 분석하여 고위험 근로자를 사전에 분류하고 위험상황을 조기에 예측함으로써, 기존의 사고 발생 후 대응 중심 안전관리를 선제적·예측적 안전관리로 전환할 수 있다.
• 위험상황 발생 시 관리자와 근로자에게 실시간으로 정보를 제공하고 자동 알림 및 대응을 지원함으로써, 중소규모 제조현장의 안전관리 사각지대를 줄이고 관리자의 현장 점검 부담과 위험상황 대응시간을 감소시킬 수 있다.
• 실제 중소규모 제조현장의 테스트베드를 통해 AI 모델과 통합 관제 플랫폼의 성능 및 사용성을 검증하고 현장 데이터를 지속적으로 축적함으로써, 다양한 제조환경에 적용할 수 있는 안전관리 기술의 신뢰성과 현장 적용성을 확보할 수 있다.
• 클라우드 기반의 확장 가능한 플랫폼 구조를 활용하여 향후 제조업뿐만 아니라 건설·물류·화학 등 다양한 산업현장으로 적용범위를 확대하고, 클린사업장 조성지원 사업 연계 및 구독형 SaaS 서비스 등을 통해 스마트 안전관리 기술의 보급과 사업화를 촉진할 수 있다.
산업재해 예방을 위한 법·제도 강화와 스마트 안전기술의 확산에도 불구하고, 중소규모 제조현장에서는 여전히 관리자와 작업자의 현장 점검 및 경험에 의존하는 안전관리가 이루어지고 있어 점검 사각지대와 위험상황에 대한 실시간 대응에 한계가 있다. 특히 기존 스마트 안전관리 시스템은 작업환경이나 설비의 위험요인을 모니터링하는 기능에 집중되어 있어, 근로자 개인의 건강상태와 행동 특성을 함께 고려한 안전관리가 미흡한 실정이다. 또한 산업현장의 온열질환이 증가하고 근로자 고령화가 지속됨에 따라, 근로자의 생체정보와 작업환경을 실시간으로 연계하여 개인별 위험상태를 조기에 파악할 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 CCTV 영상, 웨어러블 기반 생체정보 및 IoT 기반 작업환경 데이터를 통합하고, 인공지능을 활용하여 근로자의 이상행동과 상태를 실시간으로 분석·예측함으로써 기존의 사후 대응 중심 안전관리를 선제적·예측적 안전관리로 전환할 수 있는 기술 개발이 요구된다.
■ 목표
본 과제에서는 「근로자 이상행동 및 상태 모니터링을 위한 클라우드 기반 실시간 AI 통합 관제 플랫폼 개발」을 목표로 하였다. 이를 위해 CCTV 영상, 웨어러블 기반 생체정보와 온습도·가스·소음 등 IoT 센서 기반 작업환경 정보를 통합적으로 수집·관리할 수 있는 클라우드 기반 통합 DB와 현장 맞춤형 위젯형 관제 플랫폼을 구축하고, Web/App을 통해 관리자와 근로자가 실시간으로 안전정보를 확인할 수 있는 관제체계를 개발하고자 하였다. 또한 CCTV 영상을 활용하여 쓰러짐, 충돌, 협착, 보호구 미착용 등의 이상행동을 탐지하고, 웨어러블 기반 심박·체온·움직임 등의 생체정보를 분석하여 근로자의 상태 이상 및 고위험군을 사전에 분류하는 AI 모델을 개발하고자 하였다. 나아가 생체·행동·작업환경 데이터를 종합적으로 분석하여 위험상황을 예측하고 자동으로 알림을 제공하는 체계를 구축하며, 실제 중소규모 제조현장 테스트베드에서 플랫폼과 AI 모델의 성능 및 현장 적용성을 검증하고 사용자 피드백을 반영하여 기술을 고도화하고자 하였다.
■ 기대효과
• CCTV 영상, 웨어러블 기반 생체정보 및 IoT 기반 작업환경 정보를 하나의 클라우드 플랫폼에서 통합 관리함으로써, 분산된 안전정보를 기반으로 근로자와 작업환경의 위험상태를 실시간으로 파악할 수 있는 제조현장 맞춤형 안전관리체계를 구축할 수 있다.
• 근로자의 이상행동뿐만 아니라 심박, 체온, 움직임 등 개인별 생체상태를 AI 기반으로 분석하여 고위험 근로자를 사전에 분류하고 위험상황을 조기에 예측함으로써, 기존의 사고 발생 후 대응 중심 안전관리를 선제적·예측적 안전관리로 전환할 수 있다.
• 위험상황 발생 시 관리자와 근로자에게 실시간으로 정보를 제공하고 자동 알림 및 대응을 지원함으로써, 중소규모 제조현장의 안전관리 사각지대를 줄이고 관리자의 현장 점검 부담과 위험상황 대응시간을 감소시킬 수 있다.
• 실제 중소규모 제조현장의 테스트베드를 통해 AI 모델과 통합 관제 플랫폼의 성능 및 사용성을 검증하고 현장 데이터를 지속적으로 축적함으로써, 다양한 제조환경에 적용할 수 있는 안전관리 기술의 신뢰성과 현장 적용성을 확보할 수 있다.
• 클라우드 기반의 확장 가능한 플랫폼 구조를 활용하여 향후 제조업뿐만 아니라 건설·물류·화학 등 다양한 산업현장으로 적용범위를 확대하고, 클린사업장 조성지원 사업 연계 및 구독형 SaaS 서비스 등을 통해 스마트 안전관리 기술의 보급과 사업화를 촉진할 수 있다.
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