건설 현장 산업재해의 위험성과 대책

그림1과 같이, 2023년도 건설 현장 사망사고 건수는 전반적으로 감소하고 있다. 그러나 그 감소 폭이 미미하고, 건설 현장 수 대비 사망사고 건수가 많은 편이다. 이러한 결과는 중대재해처벌법, 중대재해 저감 로드맵 등 정부의 산업현장 안전 점검 강화와 더불어, 건설사의 안전관리 기술 도입 등이 긍정적으로 작용한 것으로 보인다. 하지만 건설업의 사망사고 건수는 제조업, 서비스업 등 다른 주요 산업군과 비교하여 여전히 매우 높은 수치이다. 건설업에서는 복잡하고 노동집약적인 노동·직업 환경 및 위험한 작업공정 등 구조적 특성뿐 아니라, 현장 안전관리의 미흡함으로 인해 많은 사고 사망자가 발생하고 있다.

건설 작업 스마트 안전관리 장비 및 AI 기반 모니터링 기술 현황

스마트 안전관리 및 AI 기반 모니터링 기술은 통합 관제 시스템을 통해 현장 및 작업 상황을 실시간으로 관리하고 있다. 시스템은 주로 작업자의 바이오리듬/보호구 착용 여부/위치정보와 현장 위험물의 위치/환경에 기반한 안전관리 플랫폼 등을 활용한다. 이렇게 수집된 정보는 모바일과 개인 PC에서 통합 관제 화면을 통해 확인이 가능하다. 또한 BIM(Building Information Modeling) 등을 활용하여 3D 및 2D 공간정보를 기반으로 설계·시공의 정보를 수집·공유하여, AI 분석을 통해 작업 상황이나 위급상황을 관계자에게 알려주고 있다.

건설 작업자 스마트 안전관리 장비 및 AI 기반 모니터링 기술의 세부 요소들은 다음과 같이 정리될 수 있다.

• 안전모, 고글, 왓치 등의 개인 웨어러블 장비를 통하여 근로자의 정보를 실시간으로 공유

• 지능형 CCTV, 웨어러블 카메라, 드론 등의 영상정보를 통하여 위험 요인을 감지하고 이를 실시간으로 확인

• 온라인 대시보드를 활용하여 실시간으로 작업 현황을 통합 관제

• IoT 센서 기술과 데이터 사이언스를 활용하여 건설 작업자의 안전을 관리

이러한 스마트 안전관리 및 AI 기반 모니터링 기술은 전통적인 건설기술에 4차 산업혁명 기술을 융합하여, 건설 프로세스를 디지털화하고 안전성과 생산성을 높일 수 있다. 비록 현장에는 기술 적용에 많은 어려움이 존재하지만, 관련 기술 및 장비들이 빠른 속도로 발전하고 있어 한계점이 점차 해결되고 있다.

국내외 스마트 안전관리 기술은 근로자 웨어러블 방식과 현장 설치형의 두 가지로 구분된다. 미국, 일본, 유럽 등의 경우에는 ICT(Information and Communications Technology) 분야와의 융복합을 위한 첨단 전자 섬유, 메디컬 섬유 등의 원천기술 확보에 주력하고 있다. 또한 스마트 섬유 및 스마트 의류 등 기술을 확보하고자 노력하고 있다. 이는 그림3과 같이 인체에 다양한 웨어러블 기기를 사용하는 방식이며, 주로 산업용 소재를 사용한다. 이러한 전자 섬유 개발은 의복뿐만 아니라 헬스케어, 스포츠 및 아웃도어, 방위 산업 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.

<MDPI 논문>

AI 기반 모니터링은 근로자 웨어러블 센서와 현장 설치형 CCTV, 라이다 등과 같은 스마트 안전 장비의 정보를 활용한다. 기존 건설장비의 카메라는 VGA(Video Graphics Array)급의 아날로그 카메라가 대세를 이루고 있었지만, 최근에는 GMSL2(Gigabit Multimedia Serial Link2) 통신 방식의 HD급 디지털 카메라 등이 활용된다. 이들은 Yolo v11과 같이 정확도가 향상된 실시간 객체 인식 딥러닝 알고리즘에 이용할 수 있다.

AI 기반 모니터링은 1차적으로 근로자의 위치를 파악한다. 이후 비계 단부, 개구부와 같은 추락 위험과 크레인, 굴삭기 등 장비와의 충돌 위험을 실시간으로 모니터링하여 근로자 안전을 확보할 수 있다. 그림4는 국내 K사에서 운영 중인 안전관리 통합시스템이며, 스마트 안전 기술에 기반을 둔 근로자 및 작업환경 모니터링을 보여주고 있다.

최근에는 VQA(Visual Question Answering)와 같은 멀티모달 모델(Multimodal Model)도 현장 안전관리에 활용되고 있다. 멀티모달 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 고려하여 서로의 관계성을 학습 및 처리하는 인공지능이다. 이는 건설 현장의 다양한 근로자 작업에 대한 합리적인 추론을 가능하게 해준다. 그림6은 VQA를 활용하여 얻을 수 있는 결과를 보여주고 있다. 시설물의 부정확한 설치와 근로자의 보호구 미착용 및 불안전한 행동을 포착하여, 추후 건설 현장의 안전관리에 효율적으로 적용할 수 있다.

스마트 안전관리 및 AI 기반 모니터링 기술이 적용된 현장 사례

국내에서는 스마트 안전관리를 위해 주로 스마트 안전 통합플랫폼을 사용하고 있다. 이는 근로자 웨어러블 센서와 현장 CCTV, 드론, 설치형 변위·가스·개폐 센서 등의 데이터를 종합적으로 분석하여 관리한다.

국내 H사의 경우, IT 계열사와의 협업을 통해 통합플랫폼을 자체적으로 구축하고 이를 현장 안전관리에 적용하고 있다. 통합플랫폼에는 실시간 위치추적, 중장비 안전 솔루션, AI 영상분석, IoT 안전 로봇 등의 세부 요소기술을 활용하였다. 위치추적시스템은 작업자의 위치를 동/층/호수 단위까지 식별하여 알려주고, 이를 안전관리자는 모니터링할 수 있다. 중장비 안전 솔루션은 장비의 움직임을 센서로 감지해 충돌 예측 거리를 확인해 주며, 위험시 무선 통신을 활용해 실시간으로 경고한다.

스마트 안전관리 기술 및 AI 기반 모니터링 기술의 미래 전망

AI 기반 분석기술을 현재 개발 중인 스마트 안전관리와 연계하면, 다양한 유해위험요인 감지를 통해 효과적인 안전관리가 가능하다. 또한 BIM과 연계한다면, 공간정보까지 활용할 수 있어 실시간 대응이 가능하다. 게다가 근로자의 웨어러블 센서와 CCTV 등 영상 장비를 통해서는 근로자의 작업 과정을 기록·추적할 수 있다. 따라서 근로자의 안전 작업 수칙 위반이나 불안전한 행동, 작업오류 등을 자동 점검하여 안전한 근로환경을 조성할 수 있다. 또한 이는 다발성 안전사고 시나리오 재현이나 데이터 수집 등을 통하여 중대 재해 예방 대책 수립에도 도움을 줄 수 있다.