Ultralytics YOLO를 사용해 Kiwitron은 최대 30m 거리의 위험 요소를 실시간으로 감지하여 안전성과 효율성을 높이는 시스템인 KiwiEye를 개발했습니다.
산업 현장의 바닥은 지게차와 작업자가 가까운 거리에서 작업하는 혼잡한 환경이므로 안전 문제가 발생할 수 있습니다. 초광대역 및 LiDAR와 같은 솔루션은 비효율적이거나 작업을 방해했기 때문에 Kiwitron은 더 나은 솔루션을 모색하게 되었습니다.
이를 해결하기 위해 Kiwitron은 산업 안전을 위해 설계된 AI 기반 솔루션인 KiwiEye를 개발했습니다. Ultralytics YOLO 모델을 통합한 이 시스템은 위험 요소를 신속하게 감지하고 운영자가 실시간으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 또한 히트맵과 아차사고 보고서와 같은 인사이트를 제공하여 안전 관리자가 위험을 식별하고 안전 조치를 효과적으로 개선할 수 있도록 합니다.
그림 1. KiwiEye 소개
비전 AI로 산업 운영의 안전성 향상#
산업 기술을 전문으로 하는 이탈리아 기업 Kiwitron은 물류, 농업, 제조, 중장비와 같은 산업의 안전성과 효율성 향상에 주력하고 있습니다. 혁신적인 솔루션으로 잘 알려진 Kiwitron은 산업 현장 안전을 위한 더 효과적인 접근 방식이 필요하다는 점을 인식했습니다. 기존 시스템이 기대에 미치지 못하자 Kiwitron은 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 안전 솔루션을 개발하기 위해 AI 기반 기술을 도입했습니다.
산업 현장 위험 요소의 정확한 감지 필요성#
중장비와 작업자가 공존하는 산업 작업 공간에서는 더욱 강화된 안전 조치가 필수적입니다. 사고를 예방하고 원활한 운영을 유지하려면 효율적인 실시간 위험 추적이 필요합니다.
초광대역 시스템과 같은 기존 안전 방식은 작업자가 태그를 착용해야 했지만, 필요한 장치를 모든 사람이 항상 착용하는 것은 아니므로 실용적이지 않은 경우가 많았습니다. LiDAR 센서는 물체를 감지할 수 있지만 특정 위험 요소를 구분할 만큼 정확도가 충분하지 않은 경우가 많아 불필요한 작업 지연이 발생했습니다.
이러한 문제로 인해 작업 흐름을 방해하는 안전 공백과 비효율성이 발생합니다. Kiwitron은 보행자, 차량, 표지판을 구분하는 동시에 운영자에게 명확하고 실행 가능한 알림을 제공하는 실시간 감지가 가능한 더 발전된 솔루션이 필요하다는 점을 파악했습니다. 또한 Kiwitron이 이상적으로 생각한 솔루션은 엄격한 하드웨어 요구 사항을 충족하고, 데이터를 신속하게 처리하며, 다양한 산업 환경에 적응하고, 운영 효율성을 저하시키지 않으면서 생산성을 유지해야 했습니다.
KiwiEye: Kiwitron의 AI 기반 안전 솔루션#
이러한 문제를 해결하기 위해 Kiwitron은 안전 시스템인 KiwiEye에 Ultralytics YOLO 모델과 최첨단 객체 감지 기술을 통합했습니다. YOLO를 기반으로 하는 KiwiEye는 산업 환경에서 실시간 위험 요소를 감지하는 데 필요한 속도와 정확도를 제공합니다.
KiwiEye는 Ultralytics YOLO 모델이 적용된 고급 카메라를 사용하여 보행자, 차량, 표지판과 같은 주요 요소를 실시간으로 식별합니다. Coral 가속기를 사용하면 시스템이 이미지를 빠르게 처리하고 지연을 최소화하여 운영자가 잠재적인 위험 요소에 즉시 대응할 수 있습니다. 기존 센서와 달리 KiwiEye는 상황을 인식하는 감지 기능을 제공하여 서로 다른 물체를 구분하고 특정 위험 요소에 맞게 알림을 조정합니다.
시스템의 유연한 설계 덕분에 넓은 창고부터 제한된 작업 공간까지 다양한 산업 환경에서 원활하게 작동합니다. 경량 구조로 기존 하드웨어에 원활하게 통합되면서도 높은 속도의 성능을 유지합니다. KiwiEye는 정밀도, 속도, 적응성을 결합하여 운영 효율성을 유지하면서 안전성을 향상하고, 산업 현장 위험 요소 감지를 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.
Ultralytics YOLO 모델을 선택한 이유#
Kiwitron은 MobileNet과 SSD를 포함한 다양한 모델을 테스트한 후 Ultralytics YOLO를 선택했습니다. YOLO는 속도, 정확도, Coral 가속기와 같은 경량 하드웨어와의 호환성을 탁월하게 결합하여 실시간 애플리케이션에 적합한 솔루션으로 주목받았습니다.
Kiwitron의 CTO는 다음과 같이 설명했습니다. “저희가 시작했을 당시 YOLO는 객체 감지 분야에서 시장 최고의 솔루션이었습니다. YOLO를 통해 안전성과 효율성이라는 두 가지 목표를 달성할 수 있었습니다.” 또한 YOLO의 적응성 덕분에 Kiwitron은 산업 환경의 고유한 요구 사항에 맞게 솔루션을 맞춤 설정할 수 있었습니다.
Kiwitron, Ultralytics YOLO로 30m 거리의 위험 요소 감지 달성#
Ultralytics YOLO 모델을 KiwiEye에 통합한 결과 산업 현장의 안전성과 효율성이 크게 향상되었습니다. 이 시스템은 최대 30m 거리에서도 보행자, 차량, 표지판을 정확하게 식별하며 위험 요소를 실시간으로 안정적으로 감지합니다. Kiwitron의 CTO는 다음과 같이 말했습니다. “KiwiEye의 응답성이 사고를 예방할 수 있을 만큼 충분하도록 보장하는 FPS 임계값이 있습니다. YOLO를 사용하면 필요한 속도를 유지하면서 최대 30m 거리의 물체를 감지할 수 있습니다.”
KiwiEye 시스템은 Ultralytics YOLO 모델과 결합하여 이미 사고와 아차사고를 예방하는 데 눈에 띄는 성과를 거두고 있습니다. 구조한 생명의 정확한 수치를 산정하기는 어렵지만, Kiwitron의 CEO는 다음과 같이 말했습니다. “아차사고가 줄었다는 고객들의 피드백을 정기적으로 받고 있습니다. 한 고객은 심각한 사고를 예방해 준 것에 대해 감사의 뜻을 전하기도 했습니다.”
또한 이 시스템은 히트맵과 아차사고 보고서를 통해 안전 관리자에게 유용한 데이터를 제공하여 고위험 구역을 식별하고 안전 프로토콜을 조정할 수 있도록 지원합니다. Kiwitron의 CEO는 덧붙였습니다. “단순히 사고를 예방하는 것 이상의 의미가 있습니다. 저희가 수집하는 데이터를 통해 고객은 데이터에 기반한 안전 개선을 추진할 수 있으며, 궁극적으로 더 안전한 환경을 조성할 수 있습니다.”
Ultralytics YOLO는 성능 목표를 달성하는 데 그치지 않고 Kiwitron이 빠르게 혁신할 수 있도록 지원했습니다. Kiwitron의 CTO는 다음과 같이 강조했습니다. “Ultralytics YOLO를 사용함으로써 안정적이고 성능이 뛰어난 솔루션을 신속하게 개발하는 동시에 향후 개선을 위한 기반도 마련할 수 있었습니다.”
비전 AI 및 YOLO와 함께하는 Kiwitron의 다음 단계#
Kiwitron의 Ultralytics YOLO 모델 활용 사례는 컴퓨터 비전이 안전에 대한 우리의 사고방식을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다. 즉, 문제에 대응하는 방식에서 스마트하고 데이터 기반의 솔루션으로 문제를 예방하는 방식으로 전환하고 있습니다. Vision AI의 발전은 개인 보호 장비 (PPE) 규정 준수 모니터링과 추가 위험 요소 식별과 같은 새로운 가능성을 열어 작업장을 더 안전하고 효율적으로 만들고 있습니다.
Ultralytics YOLO의 유연성과 성능을 바탕으로 Kiwitron은 자신 있게 혁신을 추진하며, 자사의 솔루션이 끊임없이 변화하는 산업 안전 요구 사항에 발맞출 수 있도록 하고 있습니다.
Kiwitron의 CTO는 다음과 같이 말했습니다. “바퀴의 개념과 같습니다. 이미 존재하는 것을 말하는 것입니다. 커뮤니티에도 이미 존재합니다. 그렇다면 왜 처음부터 다시 만들겠습니까?”
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