유징테크, AI로 고중량 구조물 작업 실시간으로 '충돌 위험' 계산 작성일 12-04 32 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">지게차·크레인 간섭 많은 사업장 실증… 사고 제로화 목표</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="uuqINGSrmR"> <p contents-hash="a5883ce1d7f1c688ca2066b8d1890e6eabee1247a7b44074d3b1451ff8467020" dmcf-pid="77BCjHvmwM" dmcf-ptype="general">유징테크(대표 이재목)가 고중량 구조물이 오가는 야드와 창고 작업의 위험 문제를 딥러닝 기반 실시간 영상 인식 기술로 정면 돌파한다.</p> <p contents-hash="f279bf06ab44a6e4470cc9cde7d0ba2419a1c48da2049fe21225e3cc84839e98" dmcf-pid="zzbhAXTsDx" dmcf-ptype="general">유징테크는 경상북도와 포항시, 포항테크노파크 경북디지털혁신본부가 수행하는 '광역연계형 AI솔루션 개발·실증 지원 과제에 참여해 포항, 지역 제조 현장에 AI 기반 충돌 회피·형상 인식 안전 모니터링 시스템을 실증 적용하고 있다고 4일 밝혔다.</p> <p contents-hash="11187a36a583a32eb8afbf5f1cfaa5103311c7c6eec735b939d0a673d110660c" dmcf-pid="qqKlcZyOEQ" dmcf-ptype="general">유징테크가 개발한 기술의 중심에는 딥러닝 영상인식, 3차원 공간좌표 계산, 속도·궤적 분석이 있다. 카메라가 감지한 사물의 3D 좌표와 이동 속도, 예상 경로를 실시간으로 연산하고, 이를 크레인 후크·지게차 차체의 위치와 비교해 충돌 가능성을 예측한다. 유징테크 관계자는 “딥러닝 모델은 작업자가 인지하지 못하는 1~2초의 움직임 변화를 포착한다”며 “사고 위험은 대부분 이 짧은 순간에 발생하기 때문에, AI가 먼저 판단하는 구조가 필수”라고 말했다.</p> <p contents-hash="46765dada2fa87a2b323c97437fa856378dc4969023444aeb093a2de38e7d007" dmcf-pid="BB9Sk5WImP" dmcf-ptype="general">실증 현장은 포항의 제조기업 디에스텍으로 공장 내부다. 크레인으로 자재를 이송할 때 타 공정 작업자와 동선이 겹치면서 사고 위험이 자주 발생했다. 유징테크는 딥러닝 영상인식 기술을 무인오토 공정 환경에 맞게 최적화해 적용했다. 시스템은 크레인 후크의 위치·높이를 실시간 계산하고, 작업자와의 간격이 좁아지면 경고 및 정지 신호를 자동 송출한다. 또 유징테크는 카메라 기반 형상·위치 인식 데이터와 지게차 이동경로를 결합해 위험구역을 실시간 표시하는 방식으로 충돌 가능성을 줄이고 있다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0e24b0c7b432eda1004c8270c35e692909baa51f675f02a1c30db694283b85e4" dmcf-pid="bb2vE1YCD6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="유징테크의 AI 영상분석 기술은 작업자의 이동 경로와 주변 설비 간 거리를 실시간으로 측정해 위험구역 진입 여부를 감지한다. 영상 캡처." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/04/etimesi/20251204170146061zbvx.png" data-org-width="700" dmcf-mid="URKlcZyOIe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/04/etimesi/20251204170146061zbvx.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 유징테크의 AI 영상분석 기술은 작업자의 이동 경로와 주변 설비 간 거리를 실시간으로 측정해 위험구역 진입 여부를 감지한다. 영상 캡처. </figcaption> </figure> <p contents-hash="a04416dc8e0b4b27b43910754f73fa00e4a57fbf6917192eed026c52cd6c1dd2" dmcf-pid="KKVTDtGhI8" dmcf-ptype="general">유징테크가 빠르게 기술을 구현할 수 있었던 배경에는 물류관리와 AI 시스템을 동시에 가진 기업 구조가 있다. 유징테크는 물류 영역에서는 창고관리 자동화 패키지, 컨테이너 최적화 시스템, 물류관리 시스템을 보유하고 있으며, AI 영역에서는 빅데이터 관리 시스템과 인공지능 기반 형상측정 시스템을 운영 중이다.</p> <p contents-hash="d6f9af8802936da155f4e43fe9c337c5b3af5039e965cd2e761d86da1222dd65" dmcf-pid="99fywFHlE4" dmcf-ptype="general">산업 현장에서 크레인·지게차 충돌은 생산 중단과 설비 파손은 물론, 생명 안전과 직결된다. 이번 실증은 AI가 사고를 '예측'해 작업을 멈추게 하는 구조를 통해, 고위험 공정의 새로운 표준을 제시하고 있다는 평가다. 유징테크는 이번 실증 이후 기술을 모듈화해 제조·건설·야드·제품창고 등 위험도가 높은 산업군으로 확산할 계획이다.</p> <p contents-hash="bed0bbb77fa9a390fd1524bd19b226cc16044215b6388779a9f6d84d0d7043f5" dmcf-pid="224Wr3XSIf" dmcf-ptype="general">한편, 이번 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 '제조업 AI융합 기반 조성 사업의 2차년도 과제로, 산업 간 교차 실증과 기술 표준화를 통해 영남권 제조업의 AI 생태계를 연결하는 핵심 추진 단계로 평가된다.</p> <p contents-hash="ba62dae51b5977ad32984307be59a41118d8ef022c45b7b969fce2851ccc0b18" dmcf-pid="VV8Ym0ZvsV" dmcf-ptype="general">이경민 기자 kmlee@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 스페이스X의 스타링크, 韓 위성통신 서비스 개시…월 6.4만원 라이트 요금제도 내놔 12-04 다음 [2025 민·관 R&D 혁신포럼]산업계가 바라는 R&D는 '이것'...197건 기술 수요 도출 12-04 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
