AI 건설 안전 모니터링: 수천 명의 생명을 구하는 기술의 물결

(댄 트리) - 건설업계는 매년 수천 건의 산업 사고에 직면하고 있으며, AI 안전 모니터링은 위반 사항을 감지하고 위험을 경고하는 획기적인 솔루션으로 떠올랐습니다.

통계에 따르면, 베트남에서는 매년 건설업에서 수천 건의 산업재해가 발생하고 있으며, 그 중 많은 수가 영구장애나 사망으로 이어진다고 합니다.

원인은 종종 안전 규정을 준수하지 않거나, 보호 장비가 부족하거나, 단순히 작업 진행에 대한 압력으로 인해 근로자들이 작업을 완료하기 위해 "생명을 걸고" 위험을 무릅쓰는 경우가 많습니다.

사실, 건설 산업의 산업 안전이 우려스러운 수준인 것은 어느 한 나라의 문제만은 아닙니다.

미국에서는 매년 건설 현장에서 발생하는 사고로 인해 수천 명이 사망하고 있으며, 전 세계적으로 건설 산업은 직장 관련 사고 발생률이 가장 높은 분야 중 하나입니다.

하지만 이제 전 세계적 으로 수천 명의 생명을 구할 수 있는 잠재력을 지닌 새로운 기술 흐름이 등장하고 있습니다. 바로 건설 현장에서의 안전 모니터링을 전문으로 하는 인공지능(AI)입니다.

미국 기술 기업가 필립 로렌조 씨는 캘리포니아 대학교 버클리에서 열린 건설 혁신 2025 컨퍼런스에서 연설하면서 솔직하게 이렇게 말했습니다. "모두가 '안전이 최우선 순위'라고 말하지만 실제로는 그렇지 않을 수 있습니다.

건설 현장의 안전 모니터링에 특화된 인공지능(AI)이 많은 국가에서 적용되고 있습니다(그림: Manh Quan).

사람들은 종종 건설 현장에서 "지름길"을 찾고, 안전과 생산성 사이에서 항상 "줄다리기"가 벌어집니다.

안전 AI - 건설 현장의 스마트한 눈

샌프란시스코에 본사를 둔 디지털 건설 모델링 소프트웨어 전문 회사인 DroneDeploy의 로렌조와 그의 팀은 Safety AI라는 도구를 개발했습니다.

이 시스템은 건설 현장에서 매일 촬영한 이미지를 분석하여 미국 직업 안전 및 건강 관리국(OSHA) 안전 규정 위반 사항을 자동으로 감지하며, 정확도는 95%로 보고되었습니다.

Safety AI의 특별한 점은 사다리, 안전모, 안전벨트와 같은 물체를 단순히 인식하는 것이 아니라는 점입니다.

대신, 이 시스템은 시각 언어 모델(VLM)이라는 고급 AI를 사용합니다. 이를 통해 이미지에서 무슨 일이 일어나고 있는지 "추론"하고 안전 위반 사항이 있는지에 대한 결론을 도출할 수 있습니다.

예를 들어, 건설 산업에서 없어서는 안 될 도구이지만 건설 현장에서 추락 사고로 인한 사망의 24%를 차지하는 사다리의 사용을 분석할 때, Safety AI는 사다리와 사다리에 올라가는 사람의 위치를 파악할 뿐만 아니라 일련의 복잡한 질문을 던집니다. 사다리를 올라가는 사람이 3개의 접촉점을 유지하는가?

아니면 맨 위 계단에 서 있나요? 사다리가 안전한 각도로 설치되어 있나요? 시스템은 이러한 정보를 바탕으로 수행 중인 활동의 안전성을 종합적으로 평가합니다.

오래된 기술이 여전히 쓰일 수 있을까?

Safety AI가 차세대 AI를 대표하지만, 건설 산업의 많은 다른 회사는 여전히 기존 방법에 의존하고 있습니다.

예루살렘에 있는 Safeguard AI의 CEO인 이작 파즈는 특이한 사례를 처리할 때 기계의 능력과 인간의 개입을 결합하기 때문에 "기존 컴퓨터 비전"이 여전히 더 신뢰할 만하다고 말했습니다.

AI는 건설 현장의 위험을 경고하여 근로자의 안전을 보장할 수 있습니다(사진: Dreamstime).

Safeguard AI의 시스템은 작업 현장에 있는 인터넷 연결 카메라에 접속하여 실시간 위험 평가를 수행하고 작업 현장 관리자의 휴대전화로 직접 알림을 보내는 방식으로 작동합니다.

텔아비브에 있는 또 다른 회사인 빌드오츠(Buildots)는 건설 현장의 주간 시각적 진행 상황 보고서 작성에 집중합니다. 빌드오츠 CEO인 로이 다논(Roy Danon)은 "저희 시스템은 99%의 정확성을 갖춰야 합니다. 어떤 착각도 용납할 수 없습니다."라고 강조합니다.

이 회사는 2억 5천만 달러 이상의 수익을 올리는 약 50개의 대형 계약자와 함께 300개 이상의 프로젝트에 기술을 적용했습니다.

건설 안전 분야에서 AI의 과제와 한계

건설 안전 모니터링 분야의 AI는 그 잠재력에도 불구하고 여전히 상당한 난관에 직면해 있습니다. 뉴욕대학교 AI4CE 연구실 소장인 첸 펭 교수는 95%의 정확도는 고무적이지만, 나머지 5%가 해결해야 할 핵심 과제라고 지적합니다.

Shengbang Tong과 Yann LeCun이 2024년에 실시한 "Eyes Wide Shut?"이라는 제목의 연구에서는 시각 언어 모델에 "체계적인 단점"이 있다는 사실을 발견했습니다.

따라서 그들은 2D 이미지에서 3D 구조를 해석하는 데 어려움을 겪고, 공간적 관계에 대해 추론할 때 상황 인식이 부족하며, 시각적 장면을 분석할 때 종종 "상식"이 부족합니다.

로렌조는 또한 이러한 한계를 인정하며 Safety AI는 이미지 분할 및 사진측량(2D 이미지에서 3D 모델을 만드는 기존 방법)을 포함하여 건설 현장의 공간 모델을 생성하는 기존 방법도 사용한다고 말했습니다.

사람은 대체할 수 없다

샌프란시스코 만 지역의 콘크리트 프로젝트 매니저인 에런 탠은 Safety AI와 같은 도구가 여러 건설 현장을 동시에 모니터링해야 하는 안전 관리자에게 유용할 수 있다고 말했습니다. 현장은 최대 15곳에 달하기도 합니다.

직접 확인하기 위해 몇 시간씩 운전하는 대신, 잠재적인 위반 사항에 대한 정기적인 이메일 알림을 받을 수 있습니다.

그러나 탄 씨는 또한 근로자들이 이러한 도구가 자신들에게서 "실수를 잡아내는" 데 사용되는 "감시 소프트웨어"로 전락할 수 있다는 우려를 표명했습니다.

"예전 회사에서 보안 카메라를 설치했을 때 동료들이 별로라고 하더라고요. '아, 빅브라더잖아. 당신들은 항상 날 감시하고 있어. 사생활이 없잖아.'라고 하더라고요." 탠이 말했다.

워싱턴 대학의 로봇공학 및 AI 법학 전문가인 라이언 칼로는 건설 안전을 위해 AI를 활용한다는 아이디어를 지지하지만, 계약자들이 안전 감독 과정에서 인간을 배제하고 완전히 자동화하려는 유혹을 받을 수 있다는 점을 우려합니다.

칼로는 "잠재적으로 치명적인 안전 문제를 감지하는 데 사용되는 AI와 드론은 인간이 검증한다면 매우 똑똑하다고 생각합니다."라고 자신의 의견을 공유했습니다.

AI와 건설 안전의 미래

건설 안전 모니터링 분야에 AI가 도입되면서, 기술이 근로자의 생명을 보호하는 데 중추적인 역할을 할 수 있는 새로운 시대가 열렸습니다.

그러나 모든 파괴적 기술과 마찬가지로, 건설 산업에서 근로자의 안전을 개선하기 위해 AI를 구현하려면 신중함과 책임감이 필요합니다.

베트남에서는 크고 작은 프로젝트 수천 개가 곳곳에 생겨나면서 건설 산업이 빠르게 성장하고 있으며, 노동 안전 모니터링에 AI를 적용하면 막대한 이점을 얻을 수 있습니다.

그러나 이를 위해서는 기술에 대한 투자뿐만 아니라 직업 안전에 대한 사고방식의 변화도 필요합니다. 즉, 직업 안전을 비용 부담에서 지속 가능한 개발을 위한 필수적인 투자로 보는 것입니다.

건설 사업체들은 AI가 인간을 대체하기 위한 것이 아니라 인간이 더 효율적이고 안전하게 일할 수 있도록 돕기 위한 것이라는 점을 일찍부터 깨달아야 합니다(사진: BigRentz).

건설 사업체들은 AI가 인간을 대체하기 위한 것이 아니라 인간이 더 효율적이고 안전하게 일할 수 있도록 돕기 위한 것이라는 점을 일찍부터 깨달아야 합니다.

안전 관리자들은 AI가 아직 인식하지 못하는 복잡한 상황을 평가하고, 결정을 내리고, 처리하기 위해 현장에 있어야 합니다. 동시에, 근로자들은 지능형 모니터링 시스템에 익숙해지도록 교육받아야 하며, 이러한 시스템이 많은 사람들이 생각하는 것처럼 "실수 포착"이 아니라 자신들을 보호하기 위한 도구라는 점을 이해해야 합니다.

더욱 중요한 점은 AI 구현과 함께 건설 산업 전반에 걸쳐 안전 인식이 높아져야 한다는 것입니다.

기술은 모든 곳에서 모든 사람을 위한 안전한 작업 관행과 결합될 때에만 효과적일 수 있습니다.

AI가 해결책의 일부가 될 수는 있지만 궁극적으로는 사람에 대한 인간의 헌신이 결정적인 요소입니다.

출처: https://dantri.com.vn/cong-nghe/ai-giam-sat-an-toan-xay-dung-lan-song-cong-nghe-cuu-song-hang-nghin-nguoi-20250713220542792.htm