건설 현장과 같은 고위험 환경에서는 작업자의 안전을 확보하는 것이 무엇보다 중요한 과제입니다. 그러나 기존의 수동 중심 안전 관리 방식은 실시간 위험을 효과적으로 감지하는 데 한계가 있습니다. 본 사례에서는 GITS가 개발한 AI 기반 건설 현장 위험 감지 시스템을 통해 어떻게 안전 관리가 혁신되었는지를 소개합니다. 컴퓨터 비전과 IoT, 클라우드 분석을 결합하여 보다 선제적인 리스크 대응이 가능해졌습니다.
Customer Background
해당 고객사는 일본 내 다양한 인프라 및 도시 개발 프로젝트를 수행하는 중견 건설 기업입니다. 프로젝트 규모와 복잡성이 증가함에 따라, 각 현장에서 일관된 안전 기준을 유지하는 것이 중요한 과제로 대두되었습니다.
주요 특징은 다음과 같습니다:
– 다양한 지역에서 동시에 운영되는 다수의 건설 현장
– 수작업 점검 및 인력 중심의 안전 관리
– 강화되는 안전 규제 대응 필요성
– 현장 운영의 디지털 전환 요구 증가
고객의 주요 목표는 현장 가시성을 확보하고 사고를 예방할 수 있는 확장 가능한 위험 감지 시스템을 구축하는 것이었습니다.
Technical Challenges
기존의 안전 관리 체계에도 불구하고, 다음과 같은 한계가 존재했습니다.
실시간 모니터링 부족
정기적인 수동 점검 방식은 지속적인 감시가 어려워, 위험 상황을 즉시 인지하지 못하는 문제가 있었습니다.
데이터 분산 문제
안전 관련 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있어 통합 분석 및 인사이트 도출이 어려웠습니다.
인력 의존도 증가
관리자가 여러 구역을 동시에 관리해야 하므로, 감시의 공백과 대응 지연이 발생할 가능성이 높았습니다.
예측 기반 대응 부재
사고 발생 이후 대응 중심의 시스템으로, 위험을 사전에 예측하는 기능이 부족했습니다.
보고 및 규제 대응의 비효율성
안전 보고서 작성이 수작업으로 이루어져 시간 지연과 정확도 문제가 발생했습니다.
Solution Implementation
GITS는 건설 환경에 최적화된 AI 기반 위험 감지 및 경고 시스템을 설계 및 구축했습니다. 해당 솔루션은 컴퓨터 비전, IoT 데이터, 클라우드 분석을 통합하여 실시간 안전 관리와 예측 기반 대응을 가능하게 합니다.
System Architecture Overview
– Frontend: Flutter 기반 모바일 앱 (현장 관리자용)
– Backend: AI 마이크로서비스 아키텍처
– AI Engine: 위험 행동 및 상황을 감지하는 컴퓨터 비전 모델
– Cloud: AWS 기반 확장형 인프라
– Data Layer: 실시간 데이터 스트리밍 및 캐싱
Key Features
AI 기반 영상 분석
CCTV 및 카메라 데이터를 통해 다음을 자동 감지:
– 안전 장비 미착용
– 위험한 작업 자세
– 화재 및 전기 위험
– 출입 제한 구역 침입
실시간 알림 시스템
– 위험 발생 시 즉시 모바일 알림 전송
– 위험 수준별 분류 (Safe / Warning / Danger)
– 영상 기반 증거 제공
위험 예측 및 분석
– 반복되는 위험 패턴 분석
– 고위험 구역 및 작업 예측
– 예방 조치 제안
통합 모니터링 대시보드
– 다중 현장 통합 관리
– 실시간 사고 추적
– 안전 KPI 분석
자동 보고 기능
– 규제 대응 보고 자동 생성
– 감사 준비 지원
– 경영 의사결정 데이터 제공
Deployment Approach
– Pilot 단계: 단일 현장에서 AI 성능 검증
– 최적화 단계: 실제 환경 기반 모델 개선
– 확장 단계: 다수 현장으로 확대 적용
– 운영 정착: 사용자 교육 및 프로세스 통합
Measurable Results
AI 기반 위험 감지 시스템 도입 후, 다음과 같은 성과를 달성했습니다:
– 안전 사고 발생률 감소
– 위험 대응 속도 향상
– 수작업 점검 부담 감소
– 안전 보고 정확도 향상
– 작업자 안전 인식 개선
운영 측면에서는:
– 사고로 인한 작업 중단 감소
– 규제 기관 및 이해관계자 신뢰도 향상
– 안전 관리 효율성 증가
>>> 자세히 보기: Delivery Management System으로 라스트마일 최적화
Project Scope and Timeline
Project Scope
– 팀 구성: 6~8명 (AI, Backend, Frontend, DevOps)
– 시스템 범위: AI 엔진, 모바일 앱, 클라우드 인프라
– 주요 사용자: 현장 관리자, 안전 담당자, IT 팀
Timeline
– 1단계 (4주): 요구사항 분석 및 설계
– 2단계 (8주): 시스템 개발 및 AI 모델 구축
– 3단계 (4주): 파일럿 테스트
– 4단계 (6주): 확장 및 최적화
Key Milestones
– AI 감지 정확도 90% 이상 달성
– 실시간 알림 시스템 구축 완료
– 다중 현장 적용 성공
From Reactive Safety to Intelligent Prevention
본 사례는 AI 기반 건설 현장 위험 감지 기술이 기존의 사후 대응 중심 안전 관리에서 벗어나, 선제적이고 데이터 기반의 운영으로 전환할 수 있음을 보여줍니다.
GITS는 컴퓨터 비전, 클라우드, 실시간 분석 기술을 통해 고객의 안전 리스크를 효과적으로 줄이고, 운영 효율성과 규제 대응력을 동시에 강화했습니다.
특히, 이러한 혁신은 단순한 기술 도입을 넘어, 실제 현장의 요구에 맞춘 IT 아웃소싱 전략을 통해 더욱 안정적이고 확장 가능한 형태로 구현되었습니다.
