항공기 부품 제조현장에서 인공지능(AI)이 작업자의 관절 움직임까지 분석해 사고 위험을 사전에 포착하는 'AI 안전관리자'로 나선다. 작업자나 안전모를 단순 인식하는 수준을 넘어 자세와 행동 변화를 분석해 낙상·협착 등 사고로 이어질 수 있는 위험징후를 찾아내는 방식이다.
항공우주 전문기업 '켄코아에어로스페이스'는 국내 4개, 미국 2개 등 총 6개 사업장을 운영하고 있다. 국내 사업장 상시근로자는 약 450명이다. 항공기 구조물 조립과 판금·가공 현장에서는 협동로봇과 작업자가 근접해 일하고 크레인·지게차 등 위험설비도 함께 움직인다.
기존에는 안전관리자가 직접 순회하며 위험요인을 확인했지만 넓은 제조현장에서 발생하는 모든 상황을 실시간으로 파악하는 데 한계가 있었다. 이에 켄코아에어로스페이스는 태진시스템·세븐아이와 컨소시엄을 구성해 '지역주도형 AI 대전환 사업'을 통해 AI 안전관제 솔루션 'Flow SAFETY EYE'를 개발·실증하고 있다.
'Flow SAFETY EYE'는 기존 CCTV에 AI의 '판단 능력'을 더한다. 현재 켄코아에어로스페이스 국내 사업장 2곳에 CCTV 20대와 전용 분석 서버를 구축했다. AI가 위험구역 진입과 개인보호구(PPE) 미착용, 작업자 쓰러짐 등을 실시간 감지하고 위험 발생 시 관제시스템과 안전관리자의 태블릿으로 즉시 알림을 보낸다.
핵심은 '스켈레톤 기반 시공간 행동분석' 기술이다. 일반적인 객체인식 AI가 화면 속 작업자와 장비를 구분하는 데 집중한다면, 이 솔루션은 작업자의 관절 움직임과 자세 변화를 분석한다. 이를 통해 낙상이나 협착 등 사고로 이어질 가능성이 있는 비정상적인 행동과 위험징후까지 포착한다.
안전관리자는 관제 화면에서 위험 발생 위치와 사고 전후 상황을 확인해 필요한 조치를 취하고 이력도 남길 수 있다. '위험 감지→AI 분석→관리자 알림→현장 조치·기록'으로 이어지는 안전관리 체계를 구축해 중대재해처벌법 대응에도 활용할 수 있다.
현재 실증에서는 위험상황 탐지 성능 90% 이상을 목표로 하고 있다. 이를 토대로 아차사고(Near-Miss) 30% 감소와 순회·점검 업무 자동화를 통한 안전관리 시간 40% 이상 절감을 검증할 계획이다. 현장에서 축적되는 실제 작업 데이터를 활용해 오탐·누락 사례를 분석하고 AI 모델도 지속적으로 고도화한다.
항공우주·방산 제조현장의 보안 특성도 고려했다. CCTV 영상은 외부 클라우드가 아닌 사업장 내부 전용 서버에서 분석해 민감한 현장 데이터의 외부 유출 부담을 낮췄다.
태진시스템은 20여년간 구축해온 스마트공장 시스템과 AI 안전관제를 결합해 제조업 시장을 집중 공략한다. 생산·설비·공정 데이터와 안전 데이터를 연결해 생산성과 안전을 동시에 관리하는 '안전한 스마트공장' 모델로 발전시키겠다는 구상이다.
올해는 작업자 행동 분석에 더해 연기·화염 등 화재 이상징후를 조기에 감지하는 AI 기능도 개발한다. 향후 제조현장에서 검증한 기술을 건설·농업 등으로 확대하고 국내 실증 데이터와 운영 노하우를 기반으로 해외 시장 진출도 추진할 계획이다.
김영남 태진시스템 대표는 “AI 안전관제를 스마트공장과 연계해 중소 제조기업도 생산성과 안전을 함께 관리할 수 있도록 할 것”이라며 “Flow SAFETY EYE를 글로벌 AI 산업안전 솔루션으로 육성하겠다”고 말했다.
성현희 기자 sunghh@etnews.com
