작업자의 물리적 부하를 정량화하고 작업 동작 개선을 제시하는 AI
작업자의 물리적 부하를 정량화하고 작업 동작 개선을 제시하는 AI
  • 최창현 기자
  • 승인 2019.03.31 07:34
  • 댓글 0
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착용형 센서슈트의 센서는 기본적인 인간 행동을 인식하는 데 필요한 30 개 이상의 각 신체 부위의 움직임을 미세하게 직접 측정한다.

이 AI 기술은 딥러닝을 기반으로 하는 시계열 데이터 처리 기술을 사용하여 동작에서 물리적 부하를 정량화 할 수 있도록 각 신체 부위의 위치를 ​​조합하여 특정 동작의 데이터를 인식하는 것이다.
실시간 측정 및 모델 작업자와의 차이 비교 / 평가를 보여주는 테스트 화면 시간에 따른 물리적 부하 평가의 변화 (왼쪽 위) 부적절한 움직임의 비디오 (오른쪽 위)시간 경과에 따른 신체 부위의 상태 변화 (왼쪽 아래) 각 신체 부위의 평가(오른쪽 아래)
실시간 측정 및 모델 작업자와의 차이 비교 / 평가를 보여주는 테스트 화면 시간에 따른 물리적 부하 평가의 변화 (왼쪽 위) 부적절한 움직임의 비디오 (오른쪽 위)시간 경과에 따른 신체 부위의 상태 변화 (왼쪽 아래) 각 신체 부위의 평가(오른쪽 아래)

오늘날 제조 및 유지 보수 또는 운송, 물류 등 산업에서 숙련된 근로자가 부족하고 신규 근로자 채용이 점점 어려워지는 환경에서 기술 수준과 노동력 보전은 시급한 문제이다. 이와 더불어 생산 및 물류 현장의 근로자들의 안전과 건강을 보장하는 의식이 높아짐에 따라 작업자의 위험을 예방하고 건강을 유지하는 데 있어, 회사측의 지원 또한 매우 중요하다. 근로자를 보다 안전하고 건강하게 유지하려면 작업 중 신체적 부하의 수준을 알아야한다.

정확한 신체 스트레스 분석은 작업자 안전을 높이고 건강을 보호하는 데 중요하다. 전통적인 접근법으로는 고정 카메라를 사용하여 근로자의 활동을 탐지하고 기록한다. 그러나 이 절차는 물리적 부하의 정량적이고 안정적인 평가를 보장하지 않는다.

이 문제를 해결하기 위해 독일인공지능연구센터(DFKI)와 히타치(Hitachi, Ltd.)는 공동으로 웨어러블 센서 슈트로 작업자의 신체 각 부하를 정량화하여 물리적 변형을 감지 및 평가하는 새로운 AI 기반 기술을 개발했다. 이 AI 기술은 웨어러블 장치(센서슈트)의 센서를 통해 신체 각 부위의 동작 데이터를 사용하여 작업 중 작업자 신체에 가해지는 물리적 하중을 실시간으로 인식하고 가시화시켰다.

AI에 의한 작업 동작 인식과 작업자의 피드백에 의한 지원 개요도(편집:본지)
AI에 의한 작업 동작 인식과 작업자의 피드백에 의한 지원 개요도(편집:본지)

이 AI 기술을 통해 각 신체 부위의 움직임에 있어 모델 근로자(표준)와의 차이점에 대해 근로자에게 효과적인 피드백을 제공할 수 있게 돼 작업을 지원하고 위험한 행동을 방지함으로써 작업자의 안전을 보장하고 건강을 관리하며, 다양한 생산 및 제조 현장에서 작업 효율성을 향상시키는 데 기여한다.

착용형 센서슈트의 센서는 기본적인 인간 행동을 인식하는 데 필요한 30 개 이상의 각 신체 부위의 움직임을 미세하게 직접 측정한다. 수집된 데이터는 각 신체 부위의 위치를 ​​미리 예측하는 방법을 학습한 AI 구동 모델에 의해 분석된다. 이 AI 기술은 딥러닝을 기반으로 하는 시계열 데이터 처리 기술을 사용하여 동작에서 물리적 부하를 정량화 할 수 있도록 각 신체 부위의 위치를 ​​조합하여 특정 동작의 데이터를 인식하는 것이다.

또한 AI 구동 모델은 사전에 측정된 모델 작업자의 동작 데이터와 각 신체 부위에 대한 작업자의 동작 데이터를 자동으로 비교함으로써 각 모델 간의 중요한 차이를 설명하는 특정 동작 및 신체 부위를 식별한다. 결과적으로 작업자에게 보다 높은 물리적 부하를 일으키는 신체 부위에 대한 평가를 쉽게 수행할 수 있다.

실험에서 이 AI 기반 기술은 행동의 물리적 부하에 대한 정량적 가치의 실시간 평가를 수행 할 수 있음을 확인했으며, 나쁜 동작을 포함하는 동작에 대해서는 허리와 무릎의 움직임이 모델 작업자와 다른 것처럼 각 신체 부위에 대한 피드백이 위 사진과 같이 제공될 수 있음이 확인되었다.

한편 히타치와 DFKI는 새로 개발된 이 인공지능 기술을 활용하여 스포츠 또는 엔터테인먼트와 같은 다른 산업에도 적용될 것으로 기대하고 있으며, 이 기술은 4월 1일부터 5일(현지시각)까지 독인 하노버에서 개최되는 하노버 메세(Hannover Messe)에서 선보인다


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