[고객 사례] 생성형 AI로 조선소 안전 관리 시스템 고도화 성공
![[고객 사례] 생성형 AI로 조선소 안전 관리 시스템 고도화 성공](/content/images/size/w2000/2025/02/usecase_-----_blog_kr-rev.jpg)
조선 산업에서 스마트 기술의 도입이 가속화되고 있습니다. 자율운항 선박, 디지털 트윈, 스마트 생산 시스템 등 다양한 분야에서 디지털 혁신이 이뤄지고 있는데요. 특히 작업자 안전 관리 분야에서 AI 기술의 활용이 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 글로벌 조선 선도 기업은 세계 최고 수준의 R&D와 엔지니어링 역량을 보유한 기업으로, 안정적인 수주잔고를 바탕으로 지속적인 성장을 이어가고 있습니다. 특히 안전한 작업 환경 구축을 위해 AI 기술 도입을 적극 추진하고 있는 이 기업은 작업자 안전 모니터링 시스템 고도화를 위해 슈퍼브에이아이에 문의했습니다.
Challenge :
작업자 안전 관리의 핵심, 위험 상황 데이터 확보의 딜레마
"조선소에서 작업자 안전은 그 무엇보다 중요합니다. 특히 쓰러짐과 같은 위험 상황을 실시간으로 감지하는 것이 매우 중요한데, 이런 상황의 데이터를 확보하는 것이 가장 큰 과제였습니다. 실제 사고 영상은 있어서는 안 되는 것이고, 연출 촬영은 비용과 시간이 많이 들었죠."
- 조선소 안전관리팀장
작업자 안전 모니터링 시스템 개발의 가장 큰 어려움은 위험 상황 데이터 확보였습니다. 실제 사고는 발생해서는 안 되는 상황이며, 안전사고 상황을 연출하여 촬영하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되었습니다. 또한 다양한 작업 환경과 상황을 모두 고려한 데이터가 필요했습니다.
Solution :
생성형 AI로 만드는 다양한 위험 상황 데이터, 안전 관리의 새로운 길을 열다
"슈퍼브에이아이의 생성형 AI 기술은 우리가 직면한 문제에 대한 완벽한 해답이었습니다. 실제 작업 현장 이미지를 기반으로 다양한 위험 상황을 자연스럽게 합성할 수 있었고, 이를 통해 AI 모델의 학습 데이터를 효율적으로 확보할 수 있었습니다."
- AI개발팀 리더
슈퍼브에이아이는 생성형 AI 기술을 활용해 다음과 같은 솔루션을 제공했습니다:
1. 실제와 구분하기 어려운 고품질 합성 데이터 생성
- 실제 CCTV 영상을 배경으로 활용
- SDXL-인페인팅 모델로 자연스러운 위험 상황 합성
- 다양한 작업 환경과 조건을 반영한 데이터 생성
2. 효율적인 데이터 생성 시스템
- 직관적인 사용자 인터페이스로 손쉬운 데이터 생성
- 자동화된 메타데이터 생성 및 검증
- 데이터 품질 관리 시스템 제공
3. 맞춤형 데모 애플리케이션
- 실시간 데이터 생성 및 검증
- 다양한 파라미터 조정 기능
- 생성 데이터의 즉각적인 활용 지원
Benefit:
AI 모델 개발 기간 단축과 성능 개선으로 안전 관리 고도화
"생성형 AI를 활용한 데이터 생성으로 다양한 위험 상황에 대한 데이터를 빠르게 확보할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 AI 모델의 개발 속도와 성능이 크게 향상되었고, 실제 현장에서의 위험 감지 능력도 개선되었습니다."
- 프로젝트 매니저
해당 기업은 슈퍼브에이아이와의 협업을 통해 다음과 같은 성과를 달성했습니다:
1. 효율적인 데이터 확보
- 연출 촬영 없이 다양한 상황 데이터 확보
- 모델 개발 기간 단축
- 데이터 생성 프로세스 간소화
2. AI 모델 성능 향상
- 다양한 위험 상황 감지 능력 향상
- 실시간 모니터링 정확도 개선
- 오탐지 최소화
3. 확장 가능한 AI 시스템 구축
- 새로운 위험 상황 데이터 신속 확보
- 지속적인 모델 성능 개선 가능
- 타 작업장 환경으로 확장 용이
맺음말: 생성형 AI와 함께하는 스마트 조선소의 미래
이번 프로젝트는 생성형 AI 기술이 조선 산업의 안전 관리 혁신을 이끌 수 있다는 것을 보여준 의미 있는 사례입니다. 특히 데이터 확보가 어려운 상황에서도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있다는 가능성을 입증했습니다.
앞으로도 슈퍼브에이아이는 혁신적인 기술로 산업 현장의 안전과 효율성 향상에 기여하겠습니다.
부록: SUPERB AI with AWS
슈퍼브에이아이는 AWS가 제공하는 다양한 서비스를 활용하여 솔루션을 효율적으로 구축할 수 있었습니다.
먼저, 스텝 펑션 (Step Functions), 람다 (Lambda), 배치 (Batch)를 조합하여 이미지 생성형 AI 모델의 학습 파이프라인을 자동화합니다. 이를 통해 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하고, 모델 학습 과정을 최적화할 수 있습니다.
학습된 모델은 세이지 메이커 엔드포인트 (SageMaker Endpoint), 람다 (Lambda), API 게이트웨이 (API Gateway)를 통해 실시간으로 접근 가능한 API 형태로 고객 기업에게 제공됩니다. 제공받은 기업은 이 API를 통해 원하는 이미지를 즉시 생성할 수 있었습니다.
나아가 대량의 이미지 생성이 필요한 경우,스텝 펑션, 람다, 배치를 활용하여 비동기식 추론을 제공합니다. 이를 통해 기업은 대규모 데이터셋에 대한 이미지 생성 요청을 효율적으로 처리하고, 빠르게 결과를 얻을 수 있게 되었습니다.
이처럼 AWS의 다양한 서비스를 활용하여 구축된 슈퍼브에이아이의 생성형 기능으로 희소한 데이터셋 확보부터 모델 학습, 배포, 대규모 추론까지 이미지 생성형 AI 솔루션 구축의 전 과정을 효율적으로 구축하게 되었습니다.
생성형 AI, 지금 바로 체험해 보세요💁