IoT·로봇 기반 안전 모니터링의 필요성

산업현장에서 발생하는 각종 재해를 막기 위하여 기업마다 다양한 방안을 만들어 대처하고 있다. 하지만 재해율은 감소하지 않고 있으며, 이를 처리하기 위한 사회적 비용은 해마다 수조 원에 이르는 실정이다. 산업현장에서 발생하는 작업자의 사고는 단지 개인의 문제만은 아니다. 이는 해당 기업의 신뢰성과 경쟁력과도 연계되어 있어, 더 큰 사회적 문제를 만들고 있다.

산업재해의 원인을 분석한 자료를 보면, 사고의 요인은 표1과 같이 크게 2가지로 구분된다. 주요인은 작업환경과 관련된 불안전 상태와 작업자의 부주의와 연관된 불안전 행동이다. 다양한 산업재해의 요인을 불안전 상태/행동의 2가지로 완전하게 나눌 수는 없지만, 중대 재해 대부분의 직접적인 발생 원인이 불안전 상태와 불안전 행동이라는 것은 이미 학술적으로 증명되었다.

표1에서 알 수 있듯이, 대부분의 사고는 작업자의 불안전 행동에서 발생하고 있다. ‘불안전 상태’는 해당 작업 전 작업장의 상태와 연계하여 안전관리자의 감독하에 어느 정도 해소가 가능하다. 그러나 작업자 개인의 부주의에 해당하는 ‘불안전 행동’은 한 명의 안전관리자가 통제해야 할 다수의 작업자가 존재하므로, 순식간에 발생하는 사고에 실시간으로 대응하기 어려운 측면이 있다.

IoT(Internet of Things) 및 지능형 로봇 등 현재 크게 화두가 되는 기술들이 대표적인 ICT 기술에 해당한다. 이러한 기술들을 적용한다 해도 모든 안전사고를 사전에 방지하기는 어려울 것이다. 그러나 조금이라도 나은 안전한 작업장을 구현하려는 노력은 개인의 귀중한 생명을 보호하고, 해당 기업이 한 단계 더 성장하는 계기를 만들어 줄 것이다.

산업안전 모니터링에 활용되는 IoT 기술

산업현장의 사고 예방을 위한 IoT 기술은 이미 오래전부터 많은 기업에서 활용되고 있다. 산업재해 중 추락사고나 질식 사고가 높은 빈도를 차지하고 있어, 이를 예방하기 위한 IoT 기술이 활용되고 있는 것이다. 먼저, 작업자가 작업에 필요한 안전 장비를 제대로 착용하고 있는지를 판단하기 위해 안전 장비마다 센서를 설치하고 있다. 이후 착용 정보를 수집하여 서버로 전송하고, 종합적인 안전상태를 판단하는 방식이 있다. 또한 밀폐공간에서 작업 중 발생하는 질식 사고를 예방하기 위해, 밀폐 작업장의 다양한 가스 정보를 실시간으로 수집하여 위험경고나 작업 중지를 바로 지시하는 방식이 있다.

그림2  LoRa 통신 기반 실시간 가스 모니터링 시스템 구성도

IoT가 적용된 다른 사례로는 삼성에서 개발한 ‘스마트 헬멧’이 있다. 이는 장착된 IoT 센서와 통신 모듈을 활용하여, 작업자가 위험구역에 접근하거나 쓰러지는 상황에 즉시 경고를 보낸다. 또한 심박수 센서도 내장하여 건강 상태를 실시간으로 모니터링해준다.

최근에는 웨어러블 장치도 크게 발전하여, 작업자의 안전을 위해 많이 활용되고 있다. 한 가지 예로, 에너지 산업의 세계적인 슈퍼 메이저인 액손모빌(ExxonMobil)은 스마트 웨어러블을 이용해 작업자 심박수와 스트레스 수준을 모니터링하고, 피로 누적 상태를 사전에 감지하는 시스템을 운영하고 있다.

다중 로봇 협업으로 이루어지는 제조 현장 안전관리

많은 기업이 AI 기술과 로봇을 현장에 도입하여 운영하는 추세다. 이러한 기술들은 디지털 공장으로 전환하는 데 필수적인 조건으로, 작업자 간 협업이 많았던 과거에 비하여 현재는 작업자와 로봇 간 협업이 보편화되고 있다. 미래의 디지털 공장에서는 작업자보다는 이동형 로봇 간 협업이 중추적인 역할을 할 것으로 예상되는데, 이를 위해 해결해야 할 기술적 문제들이 많이 산적해 있다.

산업재해 예방 분야에서 AI 기반 다중 로봇 간 협업기술은, 기존 기술을 넘어 미래로 나아가기 위한 새로운 전환점을 마련하고 있다. 이 기술은 기존의 단순한 순찰 기능을 수행하는 로봇 활용 방식을 넘어, AI와 로봇 간 협업을 통해 실질적이고 신뢰할 수 있는 산업안전 관리 체계를 구축할 수 있다(그림3).

산업현장 로봇·IoT 기술도입이 가져오는 효과와 장점

위의 사례를 통해 알 수 있듯이, 다양한 IoT 기술과 로봇 기술이 산업현장의 사고를 예방하기 위해 활용되고 있다. 이들 기술은 작업자에게 가해지는 위험을 최소화하여 안전을 최대한 보장함으로써, 사고를 예방하는 데 큰 역할을 한다.

이들 기술을 통해 기업이나 작업자가 직·간접적으로 얻을 수 있는 가장 중요한 효과는, 위험한 작업으로부터 작업자의 안전을 지킬 수 있다는 것이다. 위험이 많은 작업공간이라면 IoT 기술로 안전한 환경인지를 사전에 확인할 수 있고, 필요한 경우 작업자 대신 로봇을 투입하여 유해가스 지역이나 화상 위험지역의 작업을 지시할 수도 있다. 작업자의 안전을 보장하여 산업재해를 예방하면, 기업의 경쟁력도 동반하여 향상된다.

두 번째 효과는, 작업자의 반복적인 업무로 인한 부상을 예방하고 더욱 정확한 작업을 지속할 수 있다는 것이다. 설비의 안전성 측정을 위하여 주기적으로 순찰하는 작업자 대신 로봇을 활용할 수 있으며, 반복적인 공정을 수행하는 작업자에게 발생하는 근골격계 부상을 예방하기 위하여 해당 공정에 로봇을 투입할 수 있다.

마지막 효과는, 이들 기술이 산업현장의 각종 장비나 설비에 대한 유지보수 분야에서 큰 역할을 담당할 수 있다는 것이다. IoT 센서를 통해 장비나 설비의 이상 상태를 사전에 감지하여, 설비교체 등 유지보수를 수행할 수 있다. 또한 4족 보행 로봇으로 건설 현장 등 위험지역을 지속 모니터링하여, 안전한 산업 환경의 조성에도 크게 기여할 수 있다.

산업현장에서의 로봇·IoT 기술도입 과제와 미래 전망

로봇 기술 및 IoT 기술과 AI 기술은 서로 상이한 기술이지만, 이들 모두는 ‘데이터’라는 공통 기반이 있어야 작용한다. 로봇이나 IoT 센서 데이터, AI 학습을 위한 데이터 등 데이터의 형식이나 내용은 다를 수 있지만, 데이터가 있어야 산업현장의 위험예측이 가능하다.

이러한 데이터는 산업현장에서 취득한 데이터가 주류를 이루지만, 외부 공개가 불가한 기업의 기밀 데이터도 포함한다. 기업의 규모가 클 경우, 내부적으로 기업 데이터를 활용하여 직접 기술개발을 수행할 수 있다. 하지만 많은 경우, 외부의 전문 ICT 업체에 기술개발을 의뢰하여 솔루션을 제공받게 된다. 이 때문에 기밀 데이터를 안전하게 관리하면서도 솔루션 개발 기업에 관련 데이터를 제공할 수 있도록, 블록체인 기반의 제조데이터 보호 거래 플랫폼과 같은 기술의 개발 및 도입이 필요해 보인다.

로봇 기술이나 IoT 기술을 산업현장에 도입할 경우, 소프트웨어 개발 비용은 제외하더라도 인프라 구축에 상당한 초기 비용이 필요하고 지속적인 유지보수 비용도 소요된다. 이러한 기술은 산업현장의 안전관리 및 제품 생산 분야 등에서 자동화를 지원하므로, 일자리 감소를 초래할 가능성도 있다.

그러나 미래의 산업현장은 경쟁력 원천 변화에 대응하기 위해 디지털로 전환될 수밖에 없다. 이렇게 급변하는 환경에서 작업자와 로봇은 동일 작업공간에서 상호 협업하게 변화하고, 결국은 최소한의 작업자와 다수의 로봇 간 협업으로 산업현장이 운영될 것이다. 그러므로 우리는 가까운 미래에 더욱 고도화된 AI와 다중 로봇 간 협업 기술이 가져올 변화에 주목하며, 안전과 경쟁력을 갖춘 산업 환경을 조성하기 위해 힘을 모아야 할 것이다.