폭염을 피할 수는 없지만, 사고는 피할 수 있습니다.

국토안전관리원 사고정보분석실의 2024년 건설사고정보 리포트에 따르면, 2024년 한 해 동안 가장 많이 발생한 사고 유형은 ‘넘어짐(25.1%, 1,580건)’ 이었습니다. 특히, 여름철 고온 속 탈진, 실신, 집중력 저하로 인한 쓰러짐 사고가 발생하였고, 이는 때로는 추락, 충돌, 깔림 등 2차 사고로 이어지는 심각한 위험으로 발전합니다.

하지만 많은 건설현장은 작업자의 쓰러짐이나 이상 징후를 실시간으로 감지하지 못합니다. 감독자도, CCTV도, 너무 늦게 상황을 알아차리게 됩니다.

SmartInside AI의 VISION AI CCTV는 작업자의 쓰러짐, 이상 행동 등을 다각도 영상 분석 기술로 실시간 감지하고, 즉시 관리자에게 알림을 전송합니다.

폭염은 피할 수 없지만, 사고는 피할 수 있습니다.
골든타임을 놓치지 않도록, 기술이 먼저 위험을 포착합니다.
SmartInside AI는 여름철 건설현장 사고를 줄이는 AI 안전 솔루션을 제시합니다.

SWIT: 비계 작업자 행동 인식을 위한 센서-영상 통합 데이터셋

본 논문은 건설 현장 비계 작업자의 위험 행동 인식을 위해 IMU 센서 기반 시계열 데이터셋(SWIT)을 구축한 연구임

총 27명의 건설공학 전문가가 실험에 참여하여, 비계 작업 중 발생 가능한 10가지 위험/비위험 행동을 반복 수행하였고, 하부 허리(엉덩이 부위)에 부착된 IMU 센서를 통해 100Hz로 가속도 및 각속도 데이터를 수집. 또한, 행동 수행 장면은 GoPro 카메라로 촬영하여 영상과 센서 데이터를 동기화 함으로써, 시계열 기반 분석과 영상 기반 포즈 추정이 모두 가능한 멀티모달 데이터셋을 구축함

수집된 시계열 데이터는 2초 단위로 정밀하게 라벨링되었고, YOLOv7-pose 기반 영상 포즈 추정 결과와 병합되어 멀티모달 AI 학습이 가능한 데이터셋으로 구성됨

딥러닝 분류 실험 결과, 센서와 영상 정보를 결합한 모델이 F1-Score 81.64를 달성하며 건설현장 안전 모니터링 기술의 실용 가능성을 입증함

본 연구는 다양한 상황에서 비계 작업자의 행동을 정밀하게 구분할 수 있는 학습용 데이터 기반을 제공하며, 딥러닝 기반 위험 행동 감지 솔루션에의 적용 가능성도 함께 제시함

SmartInside AI 박승희 대표(現 성균관대 건설환경공학부 교수)가 지난 5월 20일 서울시청에서 열린 ‘2025 서울시 건축안전세미나’에 연사로 참여해, 건설현장의 사고를 미연에 방지하기 위한 AI 기반 예측형 안전관리 기술을 소개했습니다.

박승희 대표는 중장비 충돌∙추락∙온열질환 등 10대 사고 시나리오를 중심으로 AI 영상분석, IoT 센서, 드론, CCTV, BIM 등 스마트 기술을 융합한 실시간 위험 감지 및 예측 시스템 구축 방향을 발표하며,“사후 대응이 아닌, 사고 전 사전 감지와 예측이 핵심“ 이라고 강조했습니다.

또한, 생성형 AI(ChatGPT 등)와 현장 CCTV 데이터의 융합을 통한 실시간 작업자  행동 분석 및 경고 시스템의 가능성도 제시하여 기술 실효성과 확장성 측면에서 높은 관심을 받았습니다.

이날 세미나에서는 서울시가 공공 건설현장에 도입 중인 AI 기반 통합관제 시스템 및 관련 정책 방향도 소개되었으며, 민간 공사장 확대 적용을 위한 제도 개선 방안 검토가 진행 중인 것으로 전해졌습니다.

이러한 행보는 SmartInside AI가 추진 중인 현장형 예측 기술의 가치와 실현 가능성을 입증하는 동시에, 산업재해 예방과 스마트 건설안전 기술의 사회적 필요성을 다시 한 번 환기시키는 자리였습니다.