◼  아차 사고 위험을 관리할 AI관리자

  - 열약한 환경/언어/고령화의 제조환경 안전관리에 도움되는 시스템

  - 안좋은 습관을 지적하고 안전조치 강화로 사고 발생을 근본적으로 줄일 수 있는 방향으로 시스템 구현

◼  기존센서와 CCTV 등 Legacy 활용

  - 기존 센서, CCTV 등 Legacy 활용을 통한 비용 절감

  - 센서와 시스템 데이터 통합의 효율적/합리적 의사결정

◼  저비용과 고성능 AI 안전관리시스템 구축

  - 일반 GPU기반 컴퓨터로 많은 CCTV를 동시에 관제

  - 카메라 한대로도 여러 위험 존과 다양한 위험을 동시에 AI관제

◼  쓰러짐 감지

  - 단순한 낙상부터 시작하여 고혈압, 심혈관 질환, 뇌질환 등으로 인한 쓰러짐을 감지하여 비상 연락 및 재빠른 대응을 통해 작업자의 안전을 보호할 수 있습니다. 심혈관 질환의 경우 5분내에 응급처치를 하지 않으면 뇌손상이 시작되어 중대성이 커질 수 있으므로 빠른 조치가 필수이비니다.

◼  위험구역 접근 감지

  - 출입이 제한된 위험구역 또는 협동로봇의 안전지대 진입 등 설정된 위험영역에 사람이 감지될 시 알림을 울려주며 로봇이 작업을 멈출 수 있도록 즉각적인 제어조치를 진행합니다.

◼  안전장비 착용여부 감지

  - 불편한 착용감, 안전불감증과 같은 이유로 작업자들의 장비 미착용은 계속되고 있으며, 이를 현장에서 감독하기 위한 인력은 턱 없이 부족합니다. 가장 기본적이지만 가장 중요한 안전장비 착용여부를 인공지능이 판독하여 작업자/담장자에게 경고 또는 알람을 발생합니다.

◼  끼임 감지

  - 끼임사고가 발생할 수 있는 설비를 대상으로 AI모델이 작업자의 끼임을 감지합니다. 끼임사고가 발생 시 즉각적인 제어조치를 진행하고 알람을 발생시켜 초기 대처를 통해 더 큰 사고로의 진행을 막아줍니다.

◼  화재/연기 감지

  - 현장 곳곳에 설치된 카메라를 통한 실시간 영상에서 인공지능 모델이 연기 또는 화재를 감지합니다. 비정상적인 연기부터 감지하여 화재로 발생하기 전 예방이 가능합니다.