Training-Free 기반 산업안전 모니터링 시스템 개발

기업 수요

산업현장에서는 작업자의 PPE 착용 여부를 지속적으로 관리해야 하지만, 관리자가 모든 작업자의 상태를 상시 확인하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 작업자의 PPE 착용 상태를 자동으로 확인하고, 미착용 상황을 신속하게 파악할 수 있는 모니터링 기술이 요구된다. 또한 산업현장마다 사용하는 보호구의 종류와 작업환경이 다를 수 있으므로, 새로운 보호구가 추가될 때마다 대규모 데이터를 다시 수집하고 모델을 추가 학습해야 하는 방식보다는 다양한 보호구와 환경 변화에 보다 유연하게 적용할 수 있는 시스템이 필요하다. 이에 따라 본 프로젝트에서는 PPE 종류별 추가 학습에 대한 의존도를 줄이면서 작업자의 실제 PPE 착용 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있는 시스템 개발을 목표로 한다.

문제 정의 기존의 영상 기반 PPE 모니터링 시스템을 실제 산업환경에 적용하기 위해서는 크게 두 가지 문제를 해결할 필요가 있다.

첫째, 새로운 PPE와 작업환경에 대한 추가 학습 부담이다.

기존 딥러닝 기반 방식은 특정 보호구와 작업환경을 대상으로 구축된 데이터셋을 이용하여 모델을 학습하는 경우가 많다. 따라서 새로운 보호구가 도입되거나 작업환경이 변경될 경우 추가적인 데이터 수집, Annotation 및 학습 과정이 필요할 수 있다. 본 프로젝트에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 Training-Free 방식의 PPE 모니터링 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다.

둘째, PPE의 존재와 실제 착용 상태를 구분해야 한다는 문제이다. 영상에서 안전모나 안전조끼와 같은 PPE가 검출되었다고 해서 반드시 작업자가 해당 보호구를 정상적으로 착용하고 있는 것은 아니다. 예를 들어 작업자가 안전모를 손에 들고 있거나 작업자 주변에 안전모가 놓여 있는 경우에도 PPE 자체는 영상에서 검출될 수 있다. 따라서 단순한 PPE 존재 여부가 아닌 작업자의 실제 PPE 착용 상태를 판단하는 것이 중요하다.

본 프로젝트의 최종 목표는 사전학습된 AI 모델을 활용하여 별도의 PPE 전용 추가 학습에 대한 의존도를 줄이고, 작업자의 실제 보호구 착용 상태를 실시간으로 판단할 수 있는 Training-Free 기반 산업안전 모니터링 시스템을 개발하는 것이다.