조선소 안전환경 구축을 위한 AIoT 기반의 CCTV 3D영상 및 증간현실디자인기술 구현

• 영문명: Implementation of AIoT-based CCTV 3D Video and Augmented Reality Design Technology to Build a Safe Environment for Shipyards: Focus on technical services for disaster prevention
• 발행기관: 사단법인 한국안전문화학회
• 저자명: 윤종화(Jong Hwa Yoon) 주용택(Yong Taek Joo) 윤달환(Dal Hwan Yoon)
• 간행물 정보: 『안전문화연구』제31호, 127~147쪽, 전체 21쪽
• 주제분류: 사회과학 > 사회과학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.06.30

국문 초록

본 연구는 조선소의 안전 환경 구축을 위한 AIoT 기반의 안전 모듈 알고리즘 및 플랫폼 서비스 기술 구현을 목표로 한다. 이를 위해 인공지능 학습을 통한 안전모듈 알고리즘과 킬러 콘텐츠 구현을 통해 플랫폼 서비스 기술을 구현한다. 특히, 수출기업의 지속적인 ESG 경영을 위해 사고 예방 및 예지가 매우 중요하며, 중대재해 예방을 위한 풀랫폼 서비스 기술과 안전 모듈 적용을 통하여 신속하게 관리자가 리스크 평가를 할 수 있도록 안전모드 서비스 기술을 실험한다. 2024년부터 50인 이하 사업장에도 적용되는 중대재해 처벌 등에 관한 법률 시행령(2022.1.27. 시행)은 안전 보건 관리체계의 구축 및 이행에서 중대재해를 예방하는 최소한의 안전 틀 구비 필요성을 제시하고 있다. 특히 분야별 고시 제정 및 가이드라인에 따른 위험성 평가를 위한 표준화와 알고리즘 개발을 요구하고 있다. 이러한 법률 시행을 바탕으로 주요 안전사고 요인에 대한 첨단기술 (센서 IoT, 네트워크, 웨어러블 디바이스, AI 분석기술 등) 기반으로 분석 알고리즘 구현을 통해 안전 진단 판단을 위한 결정방법과 가이드라인, 플랫폼을 통한 현장 서비스 방법 등을 제시한다. 최근까지 기술 위주의 시스템 개발, 설치 및 운영에 집중함으로써 기술영역의 중요성에 치중하고, 위험성 진단에 대한 제도적 영향에 따라 안전 등급에 대한 작업이 이루어졌다면, 중대재해법 시행에 따라 사전에 사업장의 유해 요소 및 위험 요인을 파악하여 해당 요인에 의한 부상 또는 질병의 발생 가능성과 재해 강도를 추정 및 결정하여 감소 대책을 자체적으로 수립하고 실행해야 한다. 산업안전보건법 제36조에 사업주가 스스로 위험성 평가를 실시하도록 의무화함으로써 재해와 안전에 대한 주의가 일상 생활화되었다. 이에 따라 AIoT 기술을 기반으로 대응 솔루션을 통해 사고 발생을 사전에 방지하고, 신속하고 효과적인 대응을 통해 작업자들의 안전보장과 사고를 최소화할 수 있다. 따라서 열악한 환경의 중소조선소에 대해 센서 AIoT 기술을 활용하여 현장의 위험 요소를 실시간으로 감지하고 분석함으로써 잠재적인 위험을 조기에 파악하고, 중대재해 발생을 신속하게 처리할 수 있다. AIoT 서비스 기술은 빅데이터 분석과 예측 모델을 활용하여 사고 발생 가능성과 사전 예방 시스템을 구축함으로써 사고 발생 가능성이 높은 시점을 사전에 경고할 수 있다. 또한 인공지능에 기반한 가상공간 활용 기술은 현장 작업자들에게 실시간으로 위험을 알려주고, 위험 요소 분석을 통해 즉시 안전 조치할 수 있다. 최근 고령화 사회와 MZ 세대의 현장 근무 기피로 외국인 노동자들이 대거 유입되었고, 의사소통의 부재와 미숙련자로 인한 중소조선소의 사고에 대한 책임은 점점 가중되고 있는 실정이다. 더욱이 2024년부터 50인 이하 중소사업장에도 중대재해법 적용을 함으로써 열악한 환경의 중소기업이 안전환경 솔루션을 통하여 대응해 나가야 하는 실정이다.

영문 초록

This study aims to implement AIoT-based safety module algorithm and platform service technology to build a safety environment in shipyards. To this end, platform service technology is implemented through safety module algorithms and killer content implementation through artificial intelligence learning. In particular, accident prevention and prediction are very important for the continuous ESG management of exporting companies, and safety mode service technology is tested so that managers can quickly evaluate risks through the application of platform service technology and safety modules to prevent serious accidents. The Enforcement Decree of the Act on the Punishment of Serious Disasters, etc., which applies to workplaces with 50 or fewer employees from 2024, suggests the necessity of preparing a minimum safety framework to prevent serious accidents in the establishment and implementation of a safety and health management system. In particular, standardization and algorithm development for risk assessment in accordance with the enactment of notices and guidelines for each field are required. Based on the implementation of these laws, we present decision methods and guidelines for safety diagnosis determination through the implementation of analysis algorithms based on advanced technologies (sensor IoT, network, wearable devices, AI analysis technology, etc.) for major safety accident factors. Until recently, the focus was on the importance of the technical area by focusing on the development, installation, and operation of technology-oriented systems, and if the safety grade was worked on according to the institutional impact on risk diagnosis, the risk factors and harmful factors of the workplace should be identified in advance in accordance with the enforcement of the Serious Disaster Act to estimate and determine the likelihood of injury or disease caused by the factor and the intensity of the disaster, and to establish and implement reduction measures on their own. As Article 36 of the Occupational Safety and Health Act mandates employers to conduct risk assessments on their own, attention to disaster and safety has become commonplace. Accordingly, it is possible to prevent accidents in advance through response solutions based on AIoT technology, and to minimize workers' safety guarantees and accidents through rapid and effective responses. Therefore, by detecting and analyzing risk factors in the field in real time using sensor AIoT technology for small and medium-sized shipyards in poor environments, potential risks can be identified early and serious accidents can be handled quickly. AIoT service technology can warn of the possibility of an accident and the high probability of an accident by establishing a proactive system using big data analysis and prediction models. In addition, virtual space utilization technology based on artificial intelligence can inform field workers of risks in real time and take immediate safety measures through risk factor analysis. Recently, due to the aging society and the MZ generation's avoidance of field work, a large number of foreign workers have flowed in, and the responsibility for accidents at small and medium-sized shipyards due to lack of communication and unskilled workers is increasing. Moreover, from 2024, SMEs in poor environments must respond through safety environment solutions by applying the Major Disaster Act to small and medium-sized workplaces with 50 or fewer employees.

목차

Ⅰ. 조선산업 안전환경과 중대재해

Ⅱ. 안전환경 구축을 위한 AIoT 기반의 지능형 CCTV 영상서비스

Ⅲ. 실험결과

Ⅳ. 결 론

참고문헌

키워드

조선소 안전환경 플랫폼서비스기술 중대재해 안전모듈분석 Shipyards Safety environment Platform service technology Critical disasters Safety modules effect analysis