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ICT/정보통신 최신 ICT 기술을 활용한 재난(산재)방지 대책 사례(3)

  • 관리자 (irsglobal1)
  • 2021-02-06 23:25:00
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AI 영상인식 기술을 활용하여, 제조 현장에서의 안전성과 생산성 향상

 

▪ (일본)히타치건기 주식회사

▪ 종업원 수 : 25,248명 (2020년 3월말 시점, 연결)

▪ 본사 소재지 : 도쿄다 다이토구

 

AI를 통해 부적절한 자세 감지

 

건설기계의 제조 현장에서는 부품 등을 운반하거나 적재하는 등 무릎을 구부리거나 허리를 내려뜨리고 자세를 낮춘 상태에서 작업하는 경우가 생기는데, 작업하기에 적합한 자세가 아닐 경우에는 작업자의 신체에 부담이 가게 된다.

 

제조 현장의 작업자가 더욱 안전하고 신체에 부담이 덜 가는 작업 환경을 실현하려면, 작업자 한 사람 한 사람의 행동을 파악하고 관리함과 동시에 작업에 적합한 자세와 장비에 대한 교육을 실시하여 신체에 대한 부담을 줄이고, 안전성을 향상하는 작업 과정의 개선이 필요하다.

 

지금까지는 카메라로 제조 현장을 촬영하고, 사람이 직접 영상을 확인했다. 하지만 다양한 생산 설비 속에서 다수의 작업자의 자세를 확인해야 하기 때문에, 방대한 시간이 걸렸고, 모든 작업자의 자세를 파악하기는 어려웠다.

 

이번에 히타치건기 주식회사에서는 범용 단안 카메라로 촬영한 제조 현장 영상을 통해 작업자의 자세를 자동으로 판별하는 시스템을 도입했다. 해당 시스템은 AI 영상인식 기술을 활용하여 두 종류의 AI를 조합한 것으로서, 첫 번째 AI는 작업자의 골격 정보를 추출하고, 다양한 생산 설비 속에서 사람만 자동으로 검출한다.

 

두 번째 AI는 검출한 사람의 자세가, 미리 설정해 놓은 작업에 적합한 자세에 해당하는지 자동으로 판별한다. 작업에 적합하지 않은 자세임이 판별되면, 화면상의 해당 작업자에게 붉은색 글씨로 알림을 표시한다. 또한 두 번째 AI는 기계학습을 거듭함으로써 자동 판별의 정밀도를 높여나간다.

 

<그림> AI가 감지한 부담이 큰 자세의 예(앞으로 구부리는 것과 웅크림). 앞으로 구부리는 것은 허리에 큰 부담을 주며, 장시간 동안 웅크리고 있으면 장딴지가 붇거나 비골신경이 마비될 수 있다.

 

영상 모니터 작업 시간 단축

 

동사에서는 2019년 9얼부터 실증실험을 거쳐, 2020년 1월에 츠치우라 공장의 중형 유압 쇼벨 조립 라인에서 본 시스템을 도입했다. 감지한 자세는, 당초에는 ‘앞으로 구부리는 것’과 ‘웅크림’뿐이었지만, 이후 영상인식 시스템에서 ‘고소(高所) 작업’을 대상으로 하는 기능(적합하지 않은 자세를 검지하는 것뿐 아니라 높은 곳에서 작업하는 동안 안전을 확인하기위한 기능)을 추가하였다.

 

본 시스템의 구체적인 운용 방법은 다음과 같다. 먼저 일정 시간 동안 촬영한 영상을 배치 처리로 AI에게 분석시키고, 사전에 학습시킨 학습 데이터에 해당하는 자세를 감지한 시간과 그때의 영상(인지 자세 전후 수십 초 정도의 영상)을 연결 지어, 갠트 차트위에 마킹한다. (표의 ①)

 

다음 날, 생산 기술부의 IoT 담당자가 그 마킹된 시각에 해당하는 영상을 직접 확인하고, 보고서화한다. (표의 ③) 이러한 확인 작업에서는 모든 축적 영상을 볼 필요 없이 AI가 마킹(지적)한 영상만 확인하기 때문에, 영상 모니터 작업 시간을 단축할 수 있다(작업 시간은 본 시스템을 가동하지 않았던 때의 약 1/8에 달한다).

 

이러한 매일 작성되는 보고서를 바탕으로, 제조 현장의 관리자와 생산 기술(프로세스 담당자, IoT 담당자)의 정기회의(모니터링ㆍ브레인스토밍)를 일주일에 한 번씩 실시(표의 ④)하여, 시스템이 감지한 ‘확인을 요하는 자세 전후의 영상’을 되돌아보고, 제조 현장의 관리자에게 개선하도록 요구할 수 있다.

 

참고로 한 달 동안 추출된 영상의 수는 ①의 시점에 수천 건(어디까지나 AI가 골격 형상을 통해 자동으로 마킹한 건수이므로, 대략적인 기준일 뿐이다), ③의 시점에는 200건 정도(사람이 눈으로 확인, 보고화한 건수), ④의 시점에는 80건 정도(브레인스토밍을 통해 선별된 건수)가 되었으며, 현장은 ④의 상황에서 특히 안전하고 일의 효율이 오를 수 있도록 개선하는 데 우선순위를 두고 대처한다. 현재 과제의 가시화를 중심으로 활동 중이며, 이제부터가 시작이다.

 

<그림> 모니터링(분석)의 운용 흐름 (실제 현행 운용 방식)

 

예상치 못했던 다양한 깨달음

 

본 시스템을 통해 얻은 깨달음은 대부분, 사실 감지된 자세 자체의 문제가 아니라, 일시적으로라도 그러한 자세를 취할 수밖에 없었던 직전의 컨디션에 의한 문제인 경우가 많다.

 

일례로, ①개별ㆍ개인의 작업 프로세스에서는 문제가 없지만, 일시적인 그룹 작업 시 공구, 청소도구, 부품을 두는 장소(위치ㆍ높이), 두는 방식이 제한되어, 구부정한 자세가 되기 때문에 AI가 감지하는 경우도 있고, ②오랜 시간이 지남에 따라 사실은 조립 전처리 시의 컨디션이 바뀌었음에도 불구하고, 습관 때문인지, 작업자가 작업 방식을 바꾸지 않고 부담이 가해지는 자세를 유지하여 AI가 감지하게 되는 경우가 있다.

 

이처럼 복합적인 원인에 의한 경우가 많기 때문에, 앞으로의 업무 프로세스의 변경, 적용 도구의 개선 등에 도움이 된다. 고소 작업과 관련해서는, 올바른 자세를 전문적으로 비교할 수 있으므로, 뽑아낸 과제를 현장 개선을 위해 활용함으로써 행동을 취할 수 있다.

 

이처럼 ‘자세’를 기반으로 되돌아본 영상 중에서 예상치 못했던 다양한 깨달음을 얻고 있으며, AI를 통한 자세 자동 감지를 시작으로, 정기적으로, 빠르게, 일상 작업 내용을 되돌아보는 시스템을 가지는 것은 유용한 일이라 생각한다.

 

또한 개인정보 보호법에 특히 주의하고 있으며, 그것을 준수하기 위해 작업 현장을 촬영할 때 해당 영상 속의 ‘작업자 개인의 영상’에 대하여, ‘촬영’, ‘분석’, ‘활용’, ‘공개’ 각각의 측면에서 세심한 주의를 기울이고 있다.

 

더욱이 이러한 자세 감지 시스템과는 달리, 두 종류의 카메라(360° 카메라, 정점(定點) 카메라)를 통한 영상 축적과 모니터링 시스템을 단계적으로 설치하고 있다. 작업 현장의 영상을 축적하고, 트러블이나 니어미스 사고, 위험 상황이 일어날 수 있는 움직임을 나중에 되돌아볼 수 있는 시스템도 병행하여 운용하고 있으며, 두 시스템을 통한 모니터링 기회를 늘리고 있다.

 

업무 개선에 널리 활용

 

앞으로는 현행 시스템의 인식 정밀도를 높이고, 자동 인식이 가능한 자세의 범위를 늘리는 등 시스템의 고도화를 위해 힘쓸 예정이다. 동시에 실시간으로 경고ㆍ알람을 발하는 시스템 및 분석 정보ㆍ교육 정보 등을 공유하는 시스템을 확립할 예정이다. 또한 지금까지는 안전 확보를 주제로 해왔지만, 앞서 말한 것처럼 앞으로는 업무 개선(업무 프로세스 개선, 환경 개선, 지그(jig)화)에도 널리 활용할 예정이다.

 

앞으로의 사내 전개 방향으로는, ①개별 조립의 모델화, ②라인 조립의 모델화, ③셀 생산의 모델화, 이렇게 3가지 모델에 대한 표준을 정하고, 순차적으로 일본 자국내 공장ㆍ해외 거점으로 전개해 나갈 예정이다.

 

 

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