Kiwitron, Ultralytics YOLO를 사용하여 30m 거리의 산업 위험 요소 탐지

산업 현장은 지게차와 작업자가 가까운 거리에서 자주 작업하는 바쁜 환경이며, 이는 안전 문제로 이어질 수 있습니다. 초광대역(UWB) 및 LiDAR 같은 솔루션은 비효율적이거나 방해가 되었고, 이에 키비트론(Kiwitron)은 더 나은 솔루션을 찾게 되었습니다.

이를 해결하기 위해 키비트론은 산업 안전을 위해 설계된 AI 기반 솔루션인 KiwiEye를 개발했습니다. Ultralytics YOLO models의 통합을 통해 이 시스템은 위험 요소를 신속하게 감지하고 작업자가 실시간으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 또한 heatmaps 및 아차사고(near-miss) 보고서 같은 인사이트를 제공하여 안전 관리자가 위험을 식별하고 안전 조치를 효과적으로 개선할 수 있도록 합니다.

그림 1. KiwiEye를 소개합니다

비전 AI를 통한 산업 운영 안전 강화#

industrial technology 분야를 전문으로 하는 이탈리아 기업인 키비트론은 logistics, agriculture, manufacturing 및 중장비 등의 산업에서 안전과 효율성을 향상시키는 데 주력하고 있습니다. 혁신적인 솔루션으로 잘 알려진 이들은 산업 현장의 안전을 위한 더욱 효과적인 접근 방식의 필요성을 인식했습니다. 기존 시스템이 한계를 드러내었을 때, 키비트론은 더 스마트하고 신뢰할 수 있는 안전 솔루션을 만들기 위해 AI 기반 기술로 눈을 돌렸습니다.

산업 현장에서의 정확한 위험 요소 감지 필요성#

heavy machinery와 작업자가 공존하는 산업 작업장은 더욱 강화된 안전 조치를 요구합니다. 사고를 예방하고 원활한 운영을 유지하려면 효율적이고 현장 중심적인 위험 추적이 필요합니다.

초광대역 시스템과 같은 전통적인 안전 방식은 작업자가 태그를 착용해야 했으나, 모든 사람이 필수 장비를 일관되게 사용하지 않아 항상 실용적인 것은 아니었습니다. LiDAR 센서는 물체를 감지할 수는 있지만, 특정 위험 요소를 구별할 accuracy가 부족하여 불필요한 감속을 유발하는 경우가 많았습니다.

이러한 과제들은 워크플로를 방해하는 안전 공백과 비효율성을 초래합니다. 키비트론은 보행자, 차량, 표지판을 구별하는 동시에 작업자에게 명확하고 실행 가능한 경고를 전달할 수 있는 real-time detection 기능을 갖춘 더 발전된 솔루션의 필요성을 확인했습니다. 또한 키비트론의 이상적인 솔루션은 엄격한 하드웨어 요구 사항을 충족하고, 데이터를 빠르게 처리하며, 다양한 산업 환경에 적응하고, 운영 효율성을 저해하지 않으면서 생산성을 유지해야 했습니다.

KiwiEye: Kiwitron의 AI 기반 안전 솔루션#

이러한 과제를 극복하기 위해 키비트론은 안전 시스템인 KiwiEye에 Ultralytics YOLO models과 최첨단 object detection 기술을 통합했습니다. YOLO 기반의 KiwiEye는 산업 환경에서 실시간 위험 감지에 필요한 속도와 정확도를 제공합니다.

KiwiEye는 Ultralytics YOLO models가 탑재된 advanced cameras를 사용하여 보행자, 차량, 표지판 같은 핵심 요소를 실시간으로 식별합니다. Coral accelerators를 통해 시스템은 최소한의 지연으로 이미지를 빠르게 처리하여 작업자가 잠재적인 위험에 즉시 대응할 수 있도록 합니다. 기존 센서와 달리 KiwiEye는 맥락을 인식하는 감지를 제공하여 다양한 물체를 구별하고 특정 위험에 맞게 경고를 맞춤화합니다.

이 시스템의 적응형 디자인은 넓은 창고부터 제한된 작업 구역에 이르기까지 다양한 산업 환경에서 원활하게 작동할 수 있게 해줍니다. 가벼운 구조는 고속 성능을 유지하면서 기존 하드웨어와 원활하게 통합됩니다. 정확성, 속도, 적응성을 결합하여 KiwiEye는 운영 효율성을 유지하면서 안전성을 향상시키며, industrial hazard detection을 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

왜 Ultralytics YOLO 모델인가?#

키비트론은 MobileNet과 SSD를 포함한 다양한 모델을 테스트한 후 Ultralytics YOLO를 선택했습니다. YOLO는 속도, accuracy, 그리고 Coral accelerators 같은 경량 하드웨어와의 호환성에서 독보적인 조합을 보여주어 실시간 애플리케이션에 완벽한 선택이 되었습니다.

Kiwitron의 CTO는 다음과 같이 설명했습니다. “시작 당시 YOLO는 객체 감지 분야에서 시장 최고의 기술이었습니다. 이를 통해 안전과 효율성이라는 두 가지 목표를 모두 달성할 수 있었습니다.” 또한 적응성이 뛰어나 Kiwitron은 산업 환경의 고유한 요구 사항을 충족하도록 솔루션을 맞춤화할 수 있었습니다.

Kiwitron, Ultralytics YOLO로 30미터 거리의 위험 요소 감지 달성#

Ultralytics YOLO 모델을 KiwiEye에 통합함으로써 산업 현장의 안전성과 효율성이 크게 향상되었습니다. 이 시스템은 최대 30미터 떨어진 거리에서도 보행자, 차량, 표지판을 정확하게 식별하며 실시간으로 위험을 안정적으로 감지합니다. 키비트론의 CTO는 다음과 같이 언급했습니다. “우리는 KiwiEye가 사고를 예방하기에 충분히 반응하도록 보장하는 FPS 임계값을 가지고 있습니다. YOLO를 사용하면 필요한 속도를 유지하면서 최대 30미터 떨어진 물체를 감지할 수 있습니다.”

KiwiEye 시스템은 Ultralytics YOLO 모델과 결합하여 사고 및 니어미스 방지에 이미 주목할 만한 성과를 거두었습니다. 정확한 인명 구조 수치는 산정하기 어렵지만, Kiwitron의 CEO는 “니어미스 사건이 감소했다는 고객들의 피드백을 정기적으로 받습니다. 한 고객은 심각한 사고를 예방해 준 것에 대해 감사하다는 인사를 전하기도 했습니다.”라고 공유했습니다.

또한 이 시스템은 heatmaps 및 아차사고 보고서를 통해 안전 관리자에게 가치 있는 데이터를 제공하여 고위험 구역을 파악하고 안전 프로토콜을 조정하는 데 도움을 줍니다. 키비트론의 CEO는 “이는 단순한 사고 예방 그 이상입니다. 우리가 수집한 데이터를 통해 고객은 데이터 기반의 안전 개선을 이루어내며, 궁극적으로 더 안전한 환경을 조성할 수 있습니다.”라고 덧붙였습니다.

더 나아가 성능 목표를 달성하는 것을 넘어, Ultralytics YOLO는 Kiwitron이 빠르게 혁신할 수 있도록 지원했습니다. Kiwitron의 CTO는 “Ultralytics YOLO를 사용하여 안정적이고 고성능인 솔루션을 빠르게 개발하는 동시에 향후 개선을 위한 기반을 마련할 수 있었습니다.”라고 강조했습니다.

비전 AI와 YOLO를 활용한 Kiwitron의 다음 단계#

Ultralytics YOLO 모델을 활용한 키비트론의 사례는 computer vision이 문제에 반응하는 것에서 스마트하고 데이터 기반의 솔루션으로 예방하는 것으로 전환함으로써 우리가 안전에 대해 생각하는 방식을 어떻게 바꾸고 있는지 보여줍니다. Vision AI advances에 따라, 개인 보호 장구(PPE) 규정 준수 모니터링 및 추가 위험 식별과 같은 새로운 가능성이 열리면서 작업장이 더욱 안전하고 효율적으로 변하고 있습니다.

Ultralytics YOLO의 유연성과 성능을 바탕으로 Kiwitron은 자신 있게 혁신을 지속하며, 자사의 솔루션이 끊임없이 변화하는 산업 안전 요구 사항을 충족하도록 보장하고 있습니다.

Kiwitron의 CTO가 표현한 것처럼, “바퀴의 개념과 같습니다. 이미 존재하는 것이죠. 우리 커뮤니티에는 이미 존재합니다. 그러니 왜 굳이 처음부터 다시 만들겠습니까.”

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