AI 통한 영상인식 및 알고리즘 개발로 하역작업 안전 확보
광양제철소는 안전의 중요성이 날로 커지고 있는 상황에서 4일 전면 시행되는 항만안전특별법 등에 대비해 회사 임직원을 비롯한 항만 사업장에 종사하는 모든 근로자를 대상으로 안전관리 강화에 집중하고 있다.
그 중 제품 부두는 줄잡이, 고박 등 다양한 작업이 이루어지는 만큼 다수의 위험 요소가 잠재되어 있는 특수한 작업환경임을 고려해 작업별 특성에 맞는 안전관리 및 개선이 필요하다.
이에 따라 생산기술부 송은하 대리는 로봇솔루션연구센터 정용화 수석원구원과 함께 안전한 하역작업의 관리가 가능하고 안전재해를 예방할 수 있는 새로운 방식의 솔루션 도출에 나섰다.
먼저 이들은 해수면 변동과 크레인 운전자의 시야 확보 제약 등으로 권상 높이를 잘못 가늠해 부딪힘이 일어날 수 있다고 보고 웹 기반의 학습을 거쳐 AI 영상인식 선박 높이 측정 모델을 구현했다.
나아가 여러 센서에서 수집된 실시간 권상 높이 및 이동거리 등의 데이터를 선박 높이 데이터와 통합함으로써 적정 권상 높이를 도출해내고 제품-선박 간 충돌을 미연에 방지할 수 있는 AI 시스템을 구축할 수 있었다.
특히, '하역 크레인 안전거리 자동측정 시스템'은 데이터 시각화를 통해 하역작업의 안전성을 더욱 강화했다는 점에서 눈길을 끈다. 광양제철소는 측정 데이터의 실시간 모니터링을 바탕으로 크레인 운전자가 불안전 작업 상태를 즉각 감지할 수 있도록 지원했다.
이는 후판 제품의 선적에도 큰 도움이 됐다. 코일 형태로 감겨 있는 일반 철강제품들과 달리 넓은 면으로 되어있는 후판 제품은 그 넓이와 길이가 매우 다양하고, 크레인 체결을 수작업으로 진행하다 보니 매번 작업 편차가 발생했다.
하지만 해당 시스템을 사용하면 선적 과정 중 후판 제품의 기울기 변화와 각 체결 로프 별 장력을 측정해 균형이 흐트러질 때, 알람 경보를 울려 낙판사고를 예방할 수 있다.
광양제철소는 앞으로 '하역 크레인 안전거리 자동측정 시스템'을 통해 얻어진 실제 데이터를 활용해 AI 모델을 지속 학습·개선함으로써 하역작업의 안전을 대폭 향상시킬 계획이다.
이를 바탕으로 QSS 우수활동 광양제철소장 표창을 수상한 송은하 대리는 "팀원들과 함께 얻은 좋은 결과와 함께 QSS 우수활동으로 선정되어 광양제철소장 표창까지 수상하게 되어 감사드린다"고 전했다.
이어 "기술이 많이 발전되었음에도 제품부두 하역기를 자동화하는 데는 어려움이 많았고, 그만큼 선적 작업에 노하우가 필요하다는 것을 깨달았다"며, "본 과제를 통해 제품 출하 항만하역 자동화 기술 개발에 선진적인 역할을 한 것에 대해 자부심을 느끼고 있다"고 말했다.
한편, 광양제철소는 지난 3월 추가 작업공간 확보 및 추락 방지를 위한 코일 전용 화물운반대의 안전보강 설비를 설치 완료하는 등 제품부두 항만항운 근로자의 안전한 일터 조성에 지속 노력 중이다.
뉴스웨이 오영주 기자
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