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[앵커]
공장과 발전소 등 산업 현장에서 매년 크고 작은 사고가 끊이질 않고 있습니다.
국내 연구진이 위험을 탐지하는 AI 기술을 로봇과 결합해,더 빠르고 안전하게 산업재해에 대응할 수 있을 것으로 기대됩니다.
박나연 기자입니다.
[기자]
원유 정제 설비 계기판에 빨간색 표시가 뜹니다.
압력측정이 제대로 되지 않았다는 경고입니다.
안전순찰로봇이 자체 카메라로 찍은 영상을 관제센터에 전달하자,야구 배트기다란 팔이 달린 감독순찰로봇이 재빠르게 현장으로 출동합니다.
국내 연구진이 개발한 '다중 로봇 간 협업 기술'입니다.
첫 번째 로봇이 촬영한 영상에 문제가 있다는 걸 AI 모듈이 판단하면,야구 배트외부 조작 없이도 자동으로 두 번째 로봇을 보내 재촬영을 합니다.
이때 두 번째 로봇인 감독순찰로봇이 초근접 영상 촬영을 할 수 있는 이유는 긴 로봇팔 덕분입니다.
카메라가 달린 로봇팔을 이용해 대상을 좀 더 정밀하게 분석하고 촬영할 수 있습니다.
또 '이상 상황판단 AI 기술'을 이용해 영상 속 근로자가 안전 복장을 제대로 갖췄는지 확인하고,쓰러짐과 같은 이상행동도 탐지할 수 있습니다.
[김계경 / 한국전자통신연구원 소셜로보틱스연구실 책임연구원 : 현재 이 설비의 동작이 정상적인 것인가 아니면 이상한 것인가,야구 배트위험 상황인가를 판단해서 직접 그 부분을 이동형 로봇이 가서 촬영하고 바로 알려주는 기술이 되겠습니다.]
연구진은 그동안 정유공장,석유화학 발전소 등 유해물질이 많은 시설을 사람이 직접 점검해야 해 사고 위험이 크다는 문제에 주목했습니다.
게다가 기존 산업현장 로봇은 촬영만 하거나 팔만 움직이는 등 수행 역할이 구분돼 있어서 통합 관리도 어려웠습니다.
[서범수 / 한국전자통신연구원 필드로보틱스연구실장 : 어떤 파이프들은 기체,야구 배트액체,유해물질이 새기도 하고 어떤 게이지들은 사람들이 늘 일상적으로 점검해야 합니다.저희는 이제 그런 것들을 다양한 로봇을 사용해서 다양한 임무에 적용하자는 것이 개발 목표였습니다.]
연구진은 개발한 로봇 기술로 온도,압력,야구 배트수위 등 산업설비에 대한 정상 작동 여부도 확인할 수 있어 앞으로 안전관리 자동화가 가능해질 것으로 기대했습니다.
내년에는 울산 정유공장에서 추가 실증을 거쳐 시설 보안업체,모니터링 기업 등으로의 기술이전과 상용화에 나선다는 계획입니다.
YTN사이언스 박나연입니다.
영상취재: 김영환
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