산업재해는 건설이나 물류, 공장 등 산업현장에서 점진적으로 감소하고 있는 추세이나, 여전히 우리나라 근로자 10만 명당 사고 사망자 수는 독일 등 선진국의 2~3배 수준으로 높은 편이다. 최근 4차 산업혁명 시대에 대응하는 산업계의 노력으로 산업 현장에서의 생산성을 높이면서도 동시에 재해율을 낮추기 위한 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 인공지능(AI) 등의 기술 도입이 점점 활발해지는 추세다.
사고가 발생하기 전에 예방하는 것이 최고의 안전이라는 것은 널리 알려진 사실이다. 스마트 안전 관리 시스템은 사물인터넷 기반의 센서와 무선 네트워크 등을 활용하여 산업 현장에서 일어나는 다양한 정보를 실시간으로 수집, 공유, 가공하여 근로자들의 현재 안전 상황을 상시적으로 인지할 수 있게 함으로써 사고를 예측하고 예방한다. 최근에는 추가로 카메라를 설치, 활용하고자 하는 수요가 늘고 있다.
카메라 기반 AI의 편의성과 도입의 어려움
카메라는 넓은 공간 내의 상황을 상세히 포착하여 육안으로 확인할 수 있는 장점이 있어 AI 기술이 빠르게 적용되어 왔다. 그러나 근로자들은 CCTV 등의 영상 촬영 장비의 설치 및 확대가 근로자 감시 가능성이 있다고 판단하여 거부감을 갖고 있어 실제로 생산 라인 중단 등의 사건이 발생한 사례가 있다. 또한 카메라 등의 영상정보 처리기기가 수집하는 데이터를 활용하는 데에 있어 개인정보 보호법이 엄격히 적용되므로, 영상 데이터의 적법한 활용을 위해 주의가 필요하다. 국내는 물론, 유럽이나 미국 등 거의 모든 국가에서 동일하다. 따라서 카메라만큼 높은 활용도를 유지하면서 근로자들의 개인정보 및 인권 침해 염려가 없도록 데이터를 수집하고 분석하는 방안이 필요하다.
기존에는 영상 내 사람들의 얼굴을 검출한 뒤 얼굴 영역을 삭제(Masking)하거나 블러(Blurring)시켜 비식별화 처리하여 사용하기도 했으나, 이 경우 데이터의 AI 활용도가 크게 떨어진다. 예를 들어 AI는 블러 처리된 영역의 정보를 활용하기 어려우며, 블러 처리된 영역을 무조건 얼굴로 오판하기도 한다. 또한, 데이터 비식별 처리 과정에서 검출에 실패한 얼굴의 경우 블러 처리되지 않고 원본 영상 그대로 남게 되어 개인정보 침해가 일어난다. 따라서 개인정보를 제거하면서 데이터를 수집하고 가공하여 AI의 혁신을 이루는 방안이 필요하다.
솔루션: 개인정보 침해 없는 CCTV 기반 AI 안전관리 시스템
딥핑소스는 AI가 학습이나 분석에 사용하는 데이터의 개인정보를 제거하면서도 데이터의 AI 활용도를 유지하는, AI용 데이터 익명화 기술을 독창적으로 보유하고 있다. 익명화 기술이 적용된 카메라를 쇼핑몰, 마트, 전시장 등 리테일 분야에 적용해 왔으며, 최근 산업 안전용 AI로 확장 중이다. 기존 카메라를 근로자의 개인정보나 인권 침해 없는 익명화 처리된 데이터 분석 기기로 개량하여 안전관리를 제공하는 솔루션을 보유하고 있다. 데이터는 익명 처리된 형태 그대로 AI에 주어지고, AI는 별도의 복호화(해독) 과정 없이 데이터를 분석하여 공간 내 사람의 위치나 행동뿐만 아니라 화재 등의 특이상황도 분석할 수 있다. 기존에 사람의 얼굴만을 찾아서 삭제하거나 블러(Blurring) 처리하던 기존 기술과는 달리, 본 익명화 기술은 영상 전체를 알아볼 수 없게 변조하므로 옷차림 등의 부가 정보로 개인이 식별될 가능성도 없다. 또한 공간 내 시설물 등 비밀 정보도 무단으로 수집되거나 유출될 염려 없이 보호할 수 있다. 높은 정확도로 수십에서 수천 대 이상 규모의 카메라들까지 모두 통합하여 넓은 공간을 하나의 정밀 센서로 관찰하는 듯한 효과를 줄 수 있는 솔루션은 전 세계적으로도 딥핑소스가 유일하다. 공간 내 분석 결과는 안전관리 시스템의 대시보드를 통해 통계 또는 실시간 상황 정보로 제공된다. 공간 내 사람의 위치 및 이동 경로 추적 결과의 대표적인 활용 예는 출입 근로자 카운팅, 위험지역 내 작업자 존재여부 실시간 파악, 보호장비 착용 여부 확인, 공간 내 혼잡도 분석 및 거리두기 파악, 부상 등 특이상황 감지 등이 있다.
특정 기간 및 작업 구역별 근로자 동선, 위치 정보, 히트맵(Heat-map) 등을 누적, 수치화하여 시각적 리포트 제공할 수 있으며, 데이터의 상세 정보를 대시보드를 통해 조회함으로써 사고 발생 경위나 향후 사고가 발생할 가능성을 조기 감지할 수 있다. 수집된 데이터는 현장의 안전과 효율을 높이기 위한 시뮬레이션 및 공간 운영 계획을 수립하는데 사용될 수 있다. 또한 새로운 건설 현장 등을 운영하게 될 때 이전의 데이터를 기반으로 공간의 시뮬레이션과 위험 상황 예측에 즉시 활용할 수 있어 안전뿐만 아니라 작업 및 운영 최적화도 가능하다.
AI 기술의 적용과 향후 산업 안전 및 지속 가능 경영 전망
업계에서는 ‘안전에 1달러를 투자하면 결국 2~6달러를 절약하는 효과가 있다’고 알려져 있음을 고려할 때 지금보다 더 빠르고 적극적으로 AI기반 안전 관리 시스템을 도입할 필요가 있다. 소개된 익명화 카메라 기반 영상 분석 시스템을 도입한다면, 근로자의 개인정보 및 인권을 보호하면서 공간 분석을 통해 작업의 효율과 산업 현장의 안전을 동시에 강화할 수 있을 것이다. 작업자와 작업환경의 안전을 철저하게 확보함으로써 보다 지속 가능한 가치를 창출하는 ESG 경영을 실현할 수 있을 것으로 기대한다.
