LG전자 평택 디지털파크 지능형 안전 환경
LG전자 평택 디지털파크는 작업자의 안전 확보와 위험 상황에 대한 신속한 대응을 위해 EVA를 도입했습니다.
기존 AI CCTV는 사전에 정의된 제한적인 시나리오 중심으로 동작하여,
현장에서 발생하는 다양한 변수와 신규 위험 상황에 유연하게 대응하기 어려운 구조였습니다.
EVA는 현장의 요구를 자연어로 즉시 반영하고 시나리오를 지속적으로 확장함으로써,
변화하는 작업 환경에 적응하는 유연한 지능형 안전 대응 체계를 구축할 수 있도록 지원합니다.
EVA x Cisco 지능형 안전 환경
Cisco Meraki 카메라 인프라와 EVA를 결합하여 지능형 안전 관제 환경을 구축했습니다.
안전 담당자는 복잡한 설정이나 개발 없이 간단하게 카메라를 추가하고 자연어로 탐지 시나리오를 작성하여 즉시 운영할 수 있습니다.
이를 통해 현장이 변화하더라도 빠르게 시스템에 반영하여 실시간 대응이 가능한 운영 체계를 확보했습니다.
실시간 대응 중심의 유연한 안전 체계
주요 탐지 대상
작업자의 유해 물질 취급 기준에 따라 마스크, 헬멧 등 보호구 착용 여부를 상시 모니터링하고,
24시간 교대 근무 환경 및 1인 작업 공간에서 발생할 수 있는 쓰러짐, 장시간 방치 등의 이상 상황을 탐지합니다.
주요 활동 사례
EVA 도입 초기에는 실제 작업 환경의 복잡성으로 인해 다양한 오탐이 발생할 수 있습니다.
하지만 현장 담당자가 상황 설명과 피드백을 제공하면 EVA는 이를 기반으로 판단 기준을 점차 고도화합니다.
이 과정에서 탐지 정확도가 지속적으로 향상되며,
아래에서는 이러한 개선을 이끈 대표적인 Activity 3가지를 소개합니다.
Activity 1 : 탐지 시나리오 고도화
| 사례 | 1단계 (최초) | 2단계 (오탐 상황 기술) | 3단계 (Enrich Agent 구조화) |
|---|---|---|---|
| 쓰러짐 탐지 | 사람이 쓰러져 있으면 알려줘. | 의자에 앉아있거나 서있는 사람을 제외하고 바닥에 사람이 쓰러져 있으면 알려줘 | Current Case 바닥에 쓰러져 있는 사람 탐지 Detection Steps - 사람이 존재함 - 최소 1명 이상이 바닥에 쓰러져 있음 Exceptions - 사람이 의자에 앉아있거나 서있는 경우 - 신체 확인이 어려운 경우 - 누워있는 모습과 구분 어려움 - 신체 50% 이상 가려짐 - 바닥 물건 또는 구조물에 의한 가림 |
| 마스크 미착용 탐지 | 마스크를 착용하지 않으면 알려줘 | 서있는 사람 제외하고 의자에 앉아 작업 중인 사람 중 마스크 미착용자 알려줘 노트북/핸드폰 사용 중인 사람 제외 | Current Case 의자에 앉아 작업 중인 사람 중 마스크 미착용자 탐지 Detection Steps - 의자에 앉아 있음 - 작업 중임(행동 판별) - 얼굴에 마스크 미착용 Exceptions - 작업 여부 판단 어려움 - 얼굴 또는 착용물 가림 |
단순한 조건 나열만으로는 실제 현장의 복합적인 상황을 충분히 반영하기 어렵습니다.
EVA는 사용자의 설명과 예외 조건을 단계적으로 구조화하여,
AI가 ‘무엇을 봐야 하는지’뿐만 아니라 ‘무엇을 보지 말아야 하는지’까지 함께 이해하도록 합니다.
이 역할을 수행하는 Enrich Agent는 시나리오의 완성도를 높이는 핵심 구성 요소입니다.
Activity 1 : 오탐 알람에 대한 피드백
오탐 발생 시 사용자가 남긴 피드백은 VectorDB에 저장되어,
이후 유사한 상황에서 동일한 알람이 반복되지 않도록 활용됩니다.
250건 이상의 누적 피드백을 통해 EVA는 현장 특성을 학습하고 판단 기준을 지속적으로 개선합니다.
이러한 피드백 루프는 운영할수록 시스템의 신뢰도를 높이는 핵심 메커니즘입니다.
Activity 2 : 파운데이션 모델 업데이트
EVA는 특정 모델에 종속되지 않고,
현장 특성과 운영 요구에 맞춰 다양한 Vision Model을 조합하거나, 최신 LLM·VLM 모델로 유연하게 전환할 수 있습니다.
본 사례에서는 RT-DETR V2를 통해 사람 객체를 신속하게 탐지하고,
VitPose를 결합하여 실제 사람의 자세 여부를 검증함으로써 오탐을 크게 줄였습니다.
관련 기술적 내용은 Tech Blog에서 확인하실 수 있습니다.
또한, 지속적으로 출시되는 다양한 VLM 모델을 검증하여 Qwen3-VL 8B로의 업데이트를 통해 전반적인 탐지 성능을 향상시키고
기존 대비 경량화된 모델 구성을 통해 처리 속도를 50% 개선했습니다.
Activity 3 : 영역 기반 탐지
EVA v2.3.0부터는 영역 기반 탐지 기능이 추가되었습니다.
사용자는 관심 영역만 지정하여 EVA가 해당 구역에 집중하도록 설정할 수 있으며,
작업 구역 외부에서 발생하는 불필요한 동작으로 인한 오탐을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
EVA x Workflow 결합: 탐지에서 행동으로
EVA의 탐지 결과는 Workflow Builder와 결합되어 실 제 운영 액션으로 확장됩니다.
Power Automate, n8n과 연동하여 탐지 중요도에 따라 자동 대응 흐름을 구성할 수 있으며,
탐지 결과는 분석 리포트 형태로 제공되어 관리자의 의사결정을 지원합니다.
EVA x Workflow 결합: 물리적 액션 연계
심각한 위험 상황이 탐지될 경우,
Workflow를 통해 현장의 사이렌, 비상등 등 물리적 장치를 즉시 제어할 수 있습니다.
이를 통해 EVA는 단순한 분석 도구를 넘어, 실제 현장의 행동을 유도하는 실행 중심의 안전 플랫폼으로 확장됩니다.
관련 내용은 Tech Blog에서 확인하실 수 있습니다.
효율적인 확장성
Cisco Meraki 카메라 인프라와의 간단한 연동만으로, 클라우드 기반 확장성과 EVA의 유연한 탐지 운영을 동시에 확보할 수 있습니다.
이는 대규모 사업장에서도 경제적이고 효율적인 방식으로 지능형 안전 환경을 확장할 수 있는 기반을 제공합니다.
