건설 및 플랜트 현장을 위한 AI 기반 안전 관리

중대재해처벌법 시행 등으로 산업 안전에 대한 의무가 강화되었으나, 건설 현장의 사고율은 여전히 높은 수준이다. 기존의 인력 중심 모니터링은 복잡한 현장의 위험 요소를 실시간으로 관리하는 데 한계가 있어, CCTV 영상을 활용한 AI 기반 자동 모니터링 시스템 도입이 시급해지고 있다.

KOLON BENIT은 멀티모달 AI와 하이브리드 GPU-NPU 인프라를 결합한 AI Vision Intelligence를 개발했다. 이 시스템은 CCTV 영상과 현장 데이터를 결합해 다음과 같은 위험을 감지하고 정밀한 알림을 제공한다.

• 안전모 미착용, 위험 구역 무단 침입, 신호수 부재 감지
• 중장비 접근 시 주변 작업자 및 신호수 유무를 동시에 판단
• "즉시 신호수 배치 필요"와 같은 맥락 기반의 정밀 알림 제공

시스템 아키텍처는 효율적인 워크로드 분산을 위해 하이브리드 구조를 채택했다. 데이터 학습과 영상 처리는 GPU가 담당하고, 추론(Inference)은 Rebellions의 NPU 서버가 전담한다. 또한 vLLM 라이브러리를 적용해 추론 처리량을 높였으며, Rebellions SDK를 통해 기존 GPU 기반 코드를 추가 비용 없이 NPU 환경으로 원활하게 이전할 수 있도록 설계했다.

KOLON GLOBAL 건설 현장에 도입된 이 솔루션은 기존 GPU 서버 대비 전력 소비를 최대 50%, 발열량을 약 45% 절감하는 성과를 거두었다. 이는 서버실 운영 비용과 전체적인 **TCO(총 소유 비용)**를 낮추는 결과로 이어진다. 이번 협력은 국산 AI 모델과 국산 NPU를 결합한 소버린 AI(Sovereign AI) 패키지의 구축 사례로서 의미를 갖는다.