2022년 대-스타 해결사 플랫폼

창업기업 최종보고서

기업명	㈜스마트인사이드에이아이		대표자				박 승 희 (서명) .
협약 기간	’22.12.15. ~ ’23.05.30.		수요기업명				DL이앤씨
출제과제명	건설 현장 영상자료를 활용한 현장 안전관리 기술
과제명	안전관리를 위한 고성능 영상 AI 솔루션
사업비(원,%)	총사업비 (A=B+C)	정부지원금 (B)				민간부담금(C)			집행률(%)
	100,000,000원	100,000,000							100%
성과 * 별도 제공된 엑셀 파일 내 상세내용 기재 必	협업성과	기 타		ㅇ 건설 현장 데이터 2만 건 이상 확보 및 이동식 CCTV 데이터 분석 모델 개발 완료 ㅇ 거리측정 모델 개발 및 현장 적용 ㅇ 현장 최적화, 웹서비스 개편 등
	매출(원)	매출						직접매출 *협약 기간 내
		2022년			2023년(3.31. 기준)
		438,108,725			28,200,000			28,200,000
	고용(명)	총고용						신규고용 *협약 기간 내
		2022년				2023년
		6				3		4 (퇴사자 포함)
	투자(원)	총 투자유치 금액						총 투자유치 금액
		협약 전 투자유치(누적)			2023년 *협약 기간 내
		350,000,000			0			350,000,000
	기타성과	ㅇ (특허) 등록 1건 ㅇ (논문) 특허 논문 제출 ㅇ (기타) PoC 수요기업 外 건설사 공급계약 체결 1건 과학기술정보통신부(한국연구재단) R&D 과제 선정 1건
제품·서비스 사진	□ 제품(서비스) 설명 ◦ 스마트 안전통합 관리 시스템 - 실시간 관제 시스템에서 영상분석 결과를 실시간으로 확인하고 위험 상황 인식 및 경고(알람) 결과를 데이터화하여 통계 활용 안전관리가 가능한 웹 시스템 ◦ 기능 - 사고 시나리오 및 식별 데이터 지정에 따른 상황 판단 및 알림 등 - 상세 내용은 기능 설명서 별첨 제출			그림1. SSIMS 메인페이지 그림2. SSIMS 통계페이지

협업추진현황
기업현황	현재 기업형태	법인	분야구분	지식서비스
	(협약기간 내) 개인 → 법인 전환 여부		해당 없음
POC 진행	완료여부	여	사업추진율	최초 계획 대비 100%
협업 목표 대비 실적 요약	□ 사업계획 목표 ◦ 건설 현장 CCTV 및 액션캠 영상 에서 위험 상황을 모니터링하는 AI 모델 및 웹서비스 개발 - mAP 0.65 이상 - 3개 이상의 안전 시나리오 적용		□ 사업계획 목표 대비 추진 실적 ◦ 이동식 영상 장비를 포함한 영상 분석 AI 모델 및 웹서비스 개발 (수요기업 목적에 부합한 AI 모델 개발 및 적용 중) - AI 모델 개발 완료 - mAP 0.80 이상 - 3개 이상의 안전 시나리오 적용 완료
협업목표	□ 기간 내 협업계획 및 목표 * 개발 배경 및 목적 현재 발생하고 있는 건설 산업의 안전사고를 예방하기 위한 산업안전보건법, 중대재해처벌법 등의 관련 법규를 준수하고 K-ESG 가이드라인, 스마트 건설기술 현장 적용 가이드라인에 준수하여 사고 발생률 저하를 위한 기술들을 개발 및 적용하여 작업자들이 안전한 환경에서 업무를 수행하도록 함. 이에, 작업자의 보호구 착용, 안전 수칙 준수 등 다양한 항목에서 실시간으로 안전 관리 및 안내를 수행하는 플랫폼이 필요함. * 활용계획 건설 현장에서 발생하는 사고를 인지한 알고리즘이 작업자가 직접 촬영하는 영상데이터로 분석을 수행하도록 함. 공종에 따른 작업자 안전용품 착용 및 배치 여부 검토 알고리즘 적용 * 핵심기술 건설 현장 영상 AI는 객체 및 장비의 인식 정확도가 다양한 변수(날씨, 인식 객체 겹침 등)로 인해 결과값이 달라지기 쉽기에 개발 필요성이 강조되고 있음. 당사의 Aquila Engine(고성능 건설특화 AI 엔진)은 10만 건 이상의 실제 현장 CCTV 데이터를 바탕으로 학습이 진행되었으며 Auto Deep Learning 기능을 적용한 고성능 영상 분석 기술로써 현장에서 실제 사용이 가능함. 최신 알고리즘을 활용하여 기존의 딥러닝 엔진들과 비교해 신속하고 정확한 결과의 도출을 완성함. * 예상 결과물 안전 위험 영상 추출 및 분류(작업 구역 내 위치, 시간 등 자동 분류)를 통한 안전사고 예방 안전 장비에 대한 인식과 작업자 객체 인식을 통해 진행 중인 작업 종류를 파악하고 안전 장비를 착용하지 않거나 필수 장비가 배치되어 있지 않은 경우에 대한 실시간 알림 기능을 통해 사고 예방 효과가 가능한 솔루션 * 인식 데이터 종류: 데이터 및 현장 필요성 등에 따라 협의 필요 * 최종 결과물의 성능 목표: mAP 정확도 80%(0.8) 이상 * 최종 산출물 개발기간 및 개발 프로세스, 일정 - 분기별 수행 업무 구분 - 데이터 라벨링 및 모델 개발단계는 최초 개발 이후 보완 개선 진행 현장 적용 이후 개선 사항 확인 * 개발단계 및 후속지원 기간(~‘23년) 내 예상 산출물 건설 현장에 설치된 CCTV 영상데이터를 기반으로 실제 적용이 가능한 단계까지 학습이 진행 중, 9월 학습 완료 예정 공종, 위치, 시간 등 자동 영상 분류 기능 분류에 따른 안전 장비 확인 사고 발생 요소 발견 시에 관리자에게 알려 대처하도록 함. ○ 예상 산출물: 현장관리자 촬영 영상 내 안전 위험 영상 추출 및 분석 솔루션 ○ 서비스(솔루션) 예상도 ○ 웹(대시보드) 예상 화면
협업실적(성과)	○ 사업 추진현황 및 경과 * 단계별 추진 내용 - M1: 사업 초기, 수요기업(DL E&C)의 요구에 맞는 솔루션 요구 사항 등 사전 협의 단계 진행 - M2: 테스트 현장 시스템 실사 후, 실제 서비스에 필요한 기능과 요구 사항 등을 검토 후, 데이터 전처리와 AI 모델 개발 진행 - M3: 현장에서 확보한 원천 데이터를 가공하고, 가공 완료 데이터/AI 모델을 통한 학습 진행 - M4: 모델 수정, 개선 및 웹서비스 보완 - M5: 최종 AI 모델 완성 및 웹 시스템 적용, 최종 테스트 수행 ○ 서비스 협업 현황 및 주요 활동(PoC, 시범 도입, 공동사업화 등) * 현장 테스트 겸 PoC 완료를 통한 서비스 개선 방향과 요구 사항 및 BM 설정에 대한 지속적인 피드백 진행 중 * 건설 현장 안전 솔루션 완성 이후 현장 관리를 위한 통계 등을 활용하여 관리 체계 기능을 추가한 완성형 통합 관리 시스템을 기획 중 ○ 학습데이터 정제(라벨링)을 위한 데이터 확보 등 * 상황(시나리오)별 데이터 정리 및 정제 절차 수행 * 공통 사항 현장: 삼성동 아셈타워 앞 데이터: 약 2만 개 이상, 고정형 CCTV 데이터 + 이동식 바디캠 데이터 ① 건설기계-작업자 거리 측정용 데이터 개요: 건설 중장비(도저, 트럭 등 포함)와 건설 작업자 사이의 거리 측정을 위한 인공지능 분석 ② 위험 작업구역 설정 및 출입 감지용 데이터 개요: 추락, 낙하 등의 위험이 있는 구역 등에 위험 등급별로 사용자가 지정하여 분석을 수행 ③ 작업자 안전보호구(PPE) 착용 감지용 데이터 개요: 작업자의 개인 안전보호구 미착용으로 인한 안전사고를 방지하기 위한 분석 수행 ④ 작업자 쓰러짐 감지용 데이터 개요: 현장 작업자의 쓰러짐 등을 감지하는 분석 기능 ⑤ 수직구 작업자 탐지용 데이터 개요: 수직 고층의 건물/구조물 작업 시에 낙하 물체 등에 의한 사고가 발생하지 않도록 하부 작업자에 대한 객체 인식 기능 DL E&C 현장 데이터 확보 현황 및 작업 진행 상황 ○ 상품화 진행 중 * 실제 현장에 필요한 소프트웨어/웹 서비스 항목 및 기능 개선 완료 영상 시스템(CCTV 시스템)에 적용하여 최적의 FPS 및 정확도 향상 완료 개선된 알고리즘을 통해 사용자가 직접 위험 구역을 설정하는 등 수시로 변하기 쉬운 주변 환경에 대한 대응이 가능하도록 기능 개선 ○ SSIMS.AI: 모델 개선 및 활용 시스템 솔루션 웹 개선 SSIMS _ Smart Safety Integrated Management System SSIMS _ 메인 페이지 SSIMS 현장 정보 _ 채널별로 작업자/중장비 가동률 등 정보 확인 SSIMS 전체 통계 _ 감지 내역 및 위험 상황별 감지 항목 통계 확인 ○ 이동식 영상 장비 데이터 AI 적용 진행 기존의 고정형 CCTV 데이터 분석 + 이동형 영상 장비(바디캠 등) 데이터 분석을 수행하는 AI 모델 개발 및 시스템 적용 진행 ○ PoC 현장 관제 시스템 적용 AI mAP 0.8 이상 달성 ○ 현장 안전 관제 시스템에 시나리오 적용 완료 * 적용 시나리오: ① 중장비-작업자 간 안전거리 확보 탐지 (안전거리 측정) ② 위험 작업구역 설정 및 작업자 탐지 (위험 구역 내 작업 인력 확인) ③ 작업자 PPE(안전보호구) 착용 탐지 ④ 작업자 쓰러짐 탐지 ⑤ 수직구 작업자 탐지 (고층 수직 작업 현장 작업자 감지)
기타성과	ㅇ (특허) 등록 1건 환경 변수 데이터 학습에 기초한 영상 기반 객체 인식 방법 및 시스템 제10-3511315호, 2023.03.14. ㅇ (논문) 특허 논문 제출 Semi-Supervised Domain Adaptation for Construction Vehicles and Signalman Detection using Real-time CCTV (Automation in Construction) ㅇ (기타) - PoC 수요기업 外 건설사 공급계약 체결 1건 - IT 전시회(박람회) 참가 1회 (2023 World IT Show) - 과학기술정보통신부 한국연구재단 R&D 과제 선정 1건 (STEAM 연구 개발 사업) - 상품화 진행 중(하드웨어 사양 확보) - 최적화 이후 SSIMS.AI 출시 예정
향후 추진계획	□ 단기 추진계획 - 현재 보유 네트워크를 활용한 소규모 건설 현장 시범 적용을 수행하고 개선 사항 피드백을 적극 반영하여 현장 관리에 최적화된 서비스 구축 - 단독 사업화 진행에 있어 필요한 레퍼런스 및 협업 기업 확보 진행과 VC 투자 진행을 위한 데모데이, 스타트업 네트워크 등 활동 예정 - PoC 결과를 바탕으로 상품화 완료 - 공공 조달을 위한 나라장터/혁신장터 상품 등록 - 오픈이노베이션을 통한 다양한 B2B 사업에 참여하여 인지도 확보 및 상품 개선 수행 - 향후 B2G 사업을 위한 지자체 사업 기획 및 수행 계획 수립 □ 중·장기 추진계획 - 국가 부처 및 지자체 중심의 B2G 사업 주관기관 수행 - 공공 조달 등을 통해 내수 시장 진입을 기점으로 솔루션 및 사업 방향 확대 - 스마트도시협회 등을 통한 스마트시티 산업에 진입 예정 - 스마트시티 구성 사업 등에 지속해서 참여하여 사업/서비스 영역 확장 예정