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SK C&C '공장 안전 지킴이' AI 출동... "사고 나기 전에 잡는다"

댓글 0 · 저장 0 2025.04.08 12:42

기사 3줄 요약

1 SK C&C, 제조 현장 안전관리 특화 AI 시스템 개발
2 IoT와 AI 결합해 사고 전조 실시간 감지·예측
3 가스·압력·열·진동센서로 위험 요소 조기 경보

산업재해 '0'을 위한 SK C&C의 도전

제조업 현장에서 안전사고는 늘 가장 큰 화두입니다. 한번 발생하면 인명 피해는 물론 막대한 경제적 손실로 이어지기 때문이죠. SK C&C가 최근 공개한 제조 특화 AI 시스템은 바로 이런 산업 현장의 안전 관리를 획기적으로 개선하기 위해 설계됐습니다. 이 시스템의 핵심은 '예방'에 있습니다. 사고가 발생한 후 대응하는 것이 아니라, 사고가 일어나기 전에 미리 위험 신호를 포착해 조치를 취하는 것이죠. 마치 의사가 증상을 보고 병을 진단하듯, AI는 공장의 다양한 '생체신호'를 분석해 문제를 조기에 발견합니다.

24시간 깨어있는 안전 관리자

SK C&C의 AI 시스템은 어떻게 작동할까요? 우선 공장 곳곳에 설치된 IoT(사물인터넷) 기기들이 실시간으로 데이터를 수집합니다. 고해상도 CCTV는 작업자의 행동과 공간을 모니터링하고, 각종 센서는 설비 상태와 환경 조건을 감지합니다. 이렇게 수집된 방대한 데이터는 '스마트 에지'라는, 현장에 설치된 AI 분석 장치로 전송됩니다. 여기서 딥러닝 알고리즘이 데이터를 실시간으로 분석하죠. 예를 들어, 기계의 진동 패턴이 평소와 다르거나, 작업자가 위험 지역에 접근하는 등의 이상 상황이 감지되면 즉시 알림이 발생합니다.

다양한 센서로 위험 요소 조기 감지

이 시스템의 눈과 귀 역할을 하는 센서들은 매우 다양합니다. 가스 센서는 암모니아, 염소, 황화수소와 같은 유해 가스 누출을 감지하고, 압력 센서는 파이프라인이나 용기의 압력 이상을 탐지합니다. 열 센서는 과열된 장비나 화재 위험을 식별하고, 진동 센서는 기계의 진동 패턴을 분석해 기계적 결함을 조기에 발견합니다. 또한 음향 센서는 누출, 마찰, 구조적 결함으로 인한 고주파 소리를 감지합니다. 더불어 환경 관리에도 큰 역할을 합니다. 폐수의 오염도(COD)나 이온농도지수(pH) 같은 수치를 실시간으로 측정해 비정상적인 배출을 즉시 감지하고 대응 조치를 취할 수 있죠.

인공지능이 사고를 예측하는 방식

SK C&C의 AI 시스템은 크게 두 가지 기술을 활용합니다. 먼저 머신러닝, 특히 딥러닝 알고리즘은 IoT 기기의 센서 데이터를 분석해 잠재적인 장비 고장을 나타내는 이상 징후를 감지합니다. 또한 컴퓨터 비전 기술은 CCTV 영상을 분석해 무단 출입, 작업자 낙상, 화재 위험과 같은 안전 사고를 식별하고 실시간으로 관리자에게 경보를 발생시킵니다. 특히 생성형 AI를 활용해 과거 고장 데이터를 분석하고 신속하게 해결책을 제안함으로써 대응 시간을 크게 단축시킨다는 점이 주목할 만합니다. 이는 단순히 문제를 감지하는 데 그치지 않고, 해결 방법까지 제시한다는 점에서 한 단계 진화한 시스템이라고 볼 수 있습니다.

한계와 향후 과제

물론 이 시스템에도 한계는 있습니다. 학습 데이터에 편향이 있다면 예측이 부정확하거나 불공정한 결과로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 훈련 데이터가 주로 특정 유형의 장비나 작업 환경에서의 사고를 반영한다면, 다른 상황에서의 위험을 식별하는 데 덜 효과적일 수 있습니다. 또한 센서 데이터와 영상에 의존하는 시스템 특성상 데이터 프라이버시와 작업자 감시 관련 윤리적 고려사항이 제기됩니다. 그럼에도 불구하고, 이러한 AI 기반 안전 시스템은 제조 현장의 안전 문화를 획기적으로 변화시킬 잠재력을 갖고 있습니다. 산업재해 발생률 감소, 사고 심각성 감소, 위험 상황에 대한 대응 시간 개선 등을 통해 궁극적으로 더 안전한 작업 환경을 만드는 데 기여할 것으로 기대됩니다.