‘파일 관입량 자동 측정시스템(PDAM)’ ㅣ 인공지능 인체인식 시스템 ‘세이프 아이(SAFE-EYE)'
‘파일 관입량 자동 측정시스템(PDAM)’
종래의 파일항타 중 최종관입량 확인 방법은 자립식 측정 방식으로 낙하물 사고, 와이어파손, 돌 떨어짐, 소음, 비산먼지 등 고위험의 장소에서 작업자가 직접 관입량을 측정해야 한다. 또한 워낙 위험한 작업으로 인해 최종관입량 체크 시 근로자의 근접 작업이 파일 작업 때마다 진행되고 있으며, 인위적인 방법으로 행해져 기초공사의 부실 요인이 되기도 한다.
특히 크고 작은 반복적인 사고 발생으로 작업자의 정신적, 신체적 손상으로 근본적인 개선대책이 마련돼야 하는 직업군에 속해 있다고 볼 수 있는 작업이다. 고위험의 작업에서 관련 작업자의 노출을 최소화해 반복적인 안전사고를 줄여야 한다는 목소리가 높아지고 있다.
파일항타 시공 시 기존방식은 관입량 측정을 작업자가 직접 해야 하기 때문에 잔여파일의 길이가 평균 0.5M~1.0M 이상이 필요하다. 이로 인해 원가, 폐기물처리 등의 문제로 환경을 오염시키고, 필요 이상의 자재비가 소요됨에 따라 환경을 고려하더라도 대책이 필요한 시점이다.
이에 최근 기존 파일항타 시공 방식의 문제를 해결할 수 있는 ‘파일 관입량 자동 측정시스템’이 개발돼 안전은 물론 품질까지 확보할 수 있게 됐다.
이 파일 관입량 자동 측정시스템은 드롭해머에 부착된 바코드와 상기 드롭해머에서 이격 된 위치에 배치된 측정기가 바코드를 판독하게 된다. 이를 통해 산출한 파일 관입량 측정값과 미리 설정된 복수 횟수의 항타 시 파일의 관입평균을 미리 설정된 포맷에 기록된 기준값과 비교해 상기 기준값의 범위내에 있는 경우에 항타작업을 종료하도록 구성됨으로써, 관입량 측정의 정밀도를 향상 시킬 수 있는 기술이다.
측정된 관입량의 평균치를 서버에 전송해 항타 작업에 대한 데이타 관리의 효율성이 향상된다. 이와 동시에 운전자에게도 실시간으로 데이터가 전송돼 운전자가 항타기 운전을 기준에 따라 정확히 운전할 수 있도록 하기 때문에 파일의 손상을 방지할 수 있는 효과가 있다는 것이 특징이다.
이 기술을 개발한 우리기술㈜은 지난 2019년 10월, 설립된 중소기업으로 업력은 짧지만 30여 년간 파일항타 업계에 오퍼레이터로서 작업한 조상훈 대표이사(사진)와 연구개발에 참여한 전문가들이 뭉쳐 건설현장의 개선을 위해 최선을 다하고 있다.
출처 : 공학저널(http://www.engjournal.co.kr)
[전문]
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인공지능 인체인식 시스템 ‘세이프 아이(SAFE-EYE)'
현재 중장비 안전사고를 방지하고자 후방카메라, 초음파경고 장치, RFID방식, 후진 시 경고음 등 다양한 안전장치가 설치되고 있지만 위험경고가 만성화돼 휴먼에러를 방지하기 어려운 상황도 발생하고 있다.
후방카메라는 작업자가 모니터를 응시해서 후방경계를 해야 하지만 작업 중 후방카메라 모니터를 수시로 응시하기 어려워 그 실효성은 매우 낮다. 초음파경고 장치의 경우, 초음파센서는 인식거리가 짧고 인식거리 안의 모든 물체에 반응해 알림을 주는 방식이기 때문에 현장에서 수시로 울려대는 알람에 의해 작업자가 전원을 끄거나 알람에 대해 만연화가 발생하고 있다.
RFID 방식은 반도체 칩이 내장된 태그(Tag), 라벨(Label), 카드(Card) 등의 저장된 데이터를 무선주파수를 이용해 비접촉으로 읽어내는 인식시스템으로 전 작업자의 호응이 요구되며, 관리의 어려움이 있다. 또한 장비 주변의 360°를 보여줘 안전을 도모하는 방식인 어라운드 뷰는 후방카메라와 마찬가지로 모니터를 수시로 확인해야한다는 점에서 작업자의 작업능률 저하 등 실효성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다.
이러한 기존 안전장치의 단점을 해결하고자 활용되고 있는 기술이 바로 인공지능이며, 최근 인공지능을 활용해 인체인식 시스템이 개발돼 사고 예방에 이바지하고 있다. 그 기술이 바로 인공지능 인체인식 시스템 ‘세이프 아이(SAFE-EYE)'다.
사람만 인식하는 기술은 수많은 데이터를 바탕으로 인공지능 알고리즘에 따라 딥러닝을 통해 학습된 결과인 것이다. 이를 위해 차량 내에 장착된 블랙박스를 통해 사람의 사진만 저장하도록 설정했으며, 블랙박스에 저장된 사고 장면이나 현장 사진을 학습자료로 사용했기 때문에 사람을 인식하는 정확도가 상당히 높다.
또한 중장비가 움직이는 동안 전후방 카메라에 사람이 인식되면 장비에 경고음이 울리고, 동시에 모니터에 경고가 뜨게 되며, 운전자가 육안으로 쉽게 확인 할 수 있다. 이 방식은 알람의 빈도가 획기적으로 줄어 운전자의 만성화를 방지하고, 작업능률 저하를 피할 수 있는 방식이다.
특히 인공지능 시스템으로 인체만을 실시간인식하고, 인체 감지와 동시에 운전자, 접근자에 경고를 보내게 된다. 그렇기 때문에 주변 모든 물체 감지 시 잦은 경고로 인한 운전자 피로문제를 해결할 수 있고, 중장비와 사람간의 충돌을 막아 중대 인명 사고를 획기적으로 줄일 수 있는 것이 특징이다.
이 시스템은 산업차량, 건설용 차량 등 모든 장비에 장착이 가능하며, 모든 산업현장에 충돌예방, 끼임방지, 경비분야 등 다양하게 활용이 가능하다.
출처 : 공학저널(http://www.engjournal.co.kr)
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http://www.engjournal.co.kr/news/articleView.html?idxno=1699
