세이프티랩이 한국철도학회 대상 비접촉식 인공지능(AI) 생체체크 키오스크를 시연했다. 철도종사자의 근무 전 위험징후를 확인하기 위한 기술 고도화 방향과 현장 적용방안도 공유했다.
이철우 세이프티랩 대표는 지난달 29~31일 제주 휘닉스아일랜드에서 열린 한국철도학회 '2026 정기총회 및 추계학술대회'에서 학회 회원과 철도·교통 관련 기관 등을 대상으로 키오스크를 직접 소개했다.
세이프티랩이 선보인 키오스크는 별도의 웨어러블 센서 없이 카메라 기반 원격 광용적맥파(rPPG) 기술로 생체신호를 측정하고, 휘발성유기화합물(VOC) 센서와 영상 분석을 연계하는 안전관리시스템이다. 직원 근무 가능 여부에 대한 관리자 판단과 후속 확인을 지원하는 보조 수단으로 AI를 활용한다.
생체신호·VOC·시선과 움직임 등 행동패턴을 함께 분석해 근무 전 추가 확인이 필요한 위험징후를 선별하고 관리자 후속 판단을 지원하는 게 특징이다. 국토교통부와 국토교통과학기술진흥원(KAIA) 'AI응용제품 신속상용화 지원사업'을 통해 제품을 고도화하고 있다.
세이프티랩은 측정환경, 하드웨어, 분석모델, 관제, 데이터 학습체계와 현장 실증을 함께 개선할 계획이다. 우선 상부와 좌우를 감싸는 차광형 캐노피를 적용해 외부 조도·광원·반사광의 영향을 줄이고 얼굴 촬영환경을 균일화한다.
또 카메라·센서·VOC 장치 배치를 다시 설계해 사용자의 시선과 측정 위치를 유도하고, 기존 20~25초 수준 측정시간을 15초 이내로 줄이는 것을 목표로 한다.
분석 단계에서는 rPPG·생체신호·VOC·행동패턴을 결합한 멀티모달 AI를 개발하고 단순 측정값을 정상·주의·이상 단계로 분류하는 판단형 모델로 고도화한다. 시계열 합성곱신경망(TCN)과 1차원 합성곱신경망(1D-CNN)을 활용해 맥파 패턴을 학습하고 조도 변화와 사용자 움직임 등 현장 노이즈를 보정한다.
영상 AI는 시선·움직임 등 이상징후 10개 이상을 분석해 생체정보만으로 확인하기 어려운 변화를 보완한다. VOC 분석도 기존 음주 중심에서 대마 등 이상반응까지 선별범위를 넓히는 방향으로 검증한다.
운영 측면에서는 여러 키오스크를 중앙에서 관리하는 통합관제 플랫폼과 rPPG·생체·행동·근무 관련 데이터를 통합한 데이터마트를 구축해 위험군 모니터링과 반복 학습·검증을 지원할 계획이다.
이 대표는 “이번 시연으로 철도 현장 요구사항과 실제 운영과정에서 검토해야 할 사항을 확인했다”며 “측정환경과 AI 분석, 통합관제, 데이터 학습체계를 함께 고도화해 위험 신호를 조기에 발견하고 관리자의 후속 점검을 지원하는 현장형 안전관리 시스템으로 발전시키겠다”고 말했다.
세이프티랩은 앞서 7월 국토교통부 'AI 응용제품 신속상용화 지원사업(AX-스프린트)' 국토·교통 분야 과제 공정회의도 개최했다.
박종진 기자 truth@etnews.com
