Amazon Rekognition 작업장 안전

PPE(개인 보호 장비) 탐지 자동화를 통한 작업장 안전 개선

모든 작업장에는 날카로운 모서리, 떨어지는 물체, 불꽃 파편, 화학 물질, 소음, 기타 잠재적인 위험 상황 등 다양한 형태의 위험이 존재할 수 있습니다. 미국 직업안전 위생관리국(OSHA)유럽 집행위원회와 같은 안전 규제 기관은 기업이 개인 보호 장비(PPE)를 제공, 사용하도록 하여 부상을 유발할 수 있는 위험으로부터 직원과 고객을 보호하도록 종종 요구합니다. 제조, 식품 가공, 화학, 의료, 에너지, 물류와 같은 여러 산업에서 작업장의 안전성 개선은 일반적으로 최우선 과제입니다. 또한 코로나19로 인해 공공 장소에서 PPE를 착용하는 것이 바이러스 확산을 줄이는 데 중요해졌습니다. 그러나 사람들이 PPE 지침을 따르기 위해 최선을 다하더라도 때로는 실수로 PPE를 착용하는 것을 잊거나 자신이 있는 장소에서 PPE 착용이 필수라는 사실을 알지 못할 수 있습니다. 이로 인해 사람들의 안전이 잠재적으로 위험에 처하고 기업은 규제 준수 문제에 직면할 수 있습니다. 오늘날 기업은 현장 감독자나 감독관의 책임 하에 지정된 구역에 있는 모든 사람의 PPE 착용 여부를 개별적으로 확인하고 사람들에게 PPE를 착용하도록 상기시킵니다. 이런 방식은 규모가 큰 장소에서는 신뢰도와 효과성, 비용 효율성이 떨어집니다.

Amazon Rekognition PPE 탐지를 사용하면 대규모로 온프레미스 카메라의 이미지를 분석하여 이미지 안의 사람이 얼굴 커버, 손 커버, 머리 커버와 같은 PPE를 착용하고 있는지 탐지할 수 있습니다. 고객은 이러한 PPE 탐지 결과를 사용하여 사람들이 위험 장소에 가기 전이나 위험 장소에 머무는 동안 PPE를 착용하도록 알리는 경보 또는 알림을 적시에 제공함으로써 모두의 안전을 개선하거나 지킬 수 있습니다. 또한 PPE 탐지 결과를 집계하고 시간과 장소별로 분석하여 어떻게 안전 경고 또는 교육 사례를 개선할 수 있는지 파악하고 규제에 대한 감사 중에 사용할 보고서를 생성할 수 있습니다. 이 기능은 얼굴 분석 또는 안면 비교를 수행하지 않으며 탐지된 사람이 누군지 식별할 수 없습니다.

이점

대규모로 PPE 탐지 자동화

PPE 탐지 자동화를 통해 수동 점검을 보강합니다. 모든 온프레미스 사이트에 있는 카메라의 이미지를 분석하여 직원과 고객이 PPE를 착용해야 하는 곳에서 PPE를 착용하고 있는지 탐지합니다.

신체 및 재정적 위험 감소

직원과 고객에게 PPE를 착용하지 않은 상태를 적시에 경고하거나 알림으로써 실수를 예방하고 모두의 안전을 개선합니다. 업무상의 안전 규정을 준수하고 벌칙 또는 벌금 부과의 위험을 줄이기 위해 PPE 탐지 기록을 유지합니다.

안전 사례 개선

다양한 현장과 공장별로 PPE 탐지 결과를 저장 및 분석하여 추가적인 위험 경고 신호 또는 안전 교육의 우선 순위를 지정합니다. AWS Glue, Amazon Athena 및 Amazon Quicksight를 사용하여 자세한 PPE 탐지 보고서를 생성합니다.

기능

이미지별 빠른 요약

필요한 보호 장비 목록(예: 얼굴 커버 또는 얼굴 커버와 머리 커버)과 최소 신뢰도 임계값(예: 80%)만 제공하면 이미지별로 필수 PPE 착용자, 필수 PPE 미착용자, 확인 불가자에 대한 통합된 요약 내용을 받아볼 수 있습니다. 따라서 추가 드릴다운을 위해 이미지에서 사람을 참조하거나 전체 계수를 하기 위한 코드 작성을 줄일 수 있습니다.

PPE 착용 예측

이미지에서 PPE가 있는지를 탐지하는 것만으로는 유용하다고 할 수 없으며, 고객 또는 직원이 PPE를 착용하고 있는지를 탐지하는 것이 중요합니다. Amazon Rekognition PPE 탐지를 사용하면 보호 장비가 해당 신체 부위를 덮고 있는지를 예측할 수 있습니다. 예를 들어 얼굴 커버가 코를 덮고 있는지, 머리 커버가 머리를 덮고 있는지, 그리고 손 커버가 손을 덮고 있는지 같은 것들 말입니다. 이렇게 하면 탐지 결과 중 사람의 올바른 신체 부위에 없는 PPE를 필터링할 수 있습니다.

사람별 세부 정보

사람 탐지 신뢰도와 경계 상자(이미지당 최대 15명의 사람), 신체 부위 탐지 신뢰도, 보호 장비 탐지 신뢰도와 경계 상자, 신체 부위 커버 탐지 부울 값 및 신뢰도 등의 완전한 정밀 분석 응답이 제공됩니다. 이는 각 신체 부위, 보호 장비 또는 신체 부위 커버 탐지 신뢰도 점수에 따라 비즈니스별로 이미지 주석 또는 알림 규칙을 적용할 수 있는 세부 수준 및 유연성을 제공합니다.

사용자 지정 PPE 탐지

얼굴 커버, 머리 커버 및 손 커버 이외의 PPE를 탐지해야 하는 경우 Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하여 사용자 고유의 환경에서 눈에 잘 띄는 조끼, 안전 고글 또는 기타 PPE를 탐지할 수 있습니다. 레이블이 지정된 이미지를 업로드하면 사용자 지정 기계 학습 모델을 훈련하고 탐지를 시작할 수 있습니다. 기계 학습 전문 지식은 필요하지 않습니다. 자세히 알아보려면 사용자 지정 PPE 탐지 github 리포지토리로 이동하세요.

고객

Omlet(Mobisocial)
“학생, 교사 및 직원에게 안전한 환경을 제공하는 것은 당사의 최우선 순위 중 하나입니다. 코로나19 사태로 인해 학생과 교사가 마스크를 쓰고 있는지를 직원이 쉽게 확인할 수 있도록 하여 안전한 강의실 및 캠퍼스 경험을 만드는 솔루션이 필요했습니다. 당사는 Amazon Rekognition PPE 탐지를 사용하여 캠퍼스 전역에서 교수와 학생이 캠퍼스, 학교 건물 및 강의실 입구에서 마스크를 쓰고 있는지 정확하게 파악하고, 마스크를 쓰지 않은 경우 마스크를 써야 함을 친절하게 알려주는 가상 건강 및 안전 책임자(Virtual Health and Safety Officer)를 구축할 수 있었습니다. Amazon Rekognition PPE를 통해 사전 훈련된 PPE 탐지 모델을 매우 손쉽게 시작할 수 있으므로 다양한 환경에서의 작동을 위해 자체 모델을 수집하고 레이블을 지정하여 훈련하는 데 드는 귀중한 시간과 비용을 줄일 수 있었습니다.

Cyrus Wong, Hong Kong Institute of Vocational Education(Lee Wai Lee) 정보 기술(IT)부 부교수

Omlet(Mobisocial)
"Amazon Rekognition PPE 탐지는 고객에게 식품을 안전하게 배달하기 위해 노력하는 이 어려운 시기에 우리의 큰 과제 중 하나를 해결했습니다. 배달 모바일 애플리케이션에서 이 기술을 사용하여 음식 배달 직원이 주방에서 주문 음식을 받아 배달할 때 얼굴 마스크를 쓰고 있는지 자동으로 확인할 수 있습니다. 현재 베타 버전인 PPE 탐지 기능이 있는 새로운 버전의 배달 애플리케이션은 식품 안전 표준에 대한 우리의 약속을 더욱 굳건히 합니다."

Amit Gupta, Rebel Foods CTO

Omlet(Mobisocial)
"Amazon Rekognition PPE 탐지 기능은 우리가 테스트한 다른 시스템에 비해 훨씬 더 높은 정확도를 제공합니다. 작업장의 안전 솔루션이 필요한 소매, 건설 및 물류와 같은 산업 분야의 고객은 PPE 탐지를 요청하고 있으며 Amazon Rekognition PPE 탐지를 통해 이 기능을 애플리케이션 코드에 연결하여 즉시 작동시킬 수 있었습니다."

James West, Videoloft CEO

Omlet(Mobisocial)
“소매, 산업 및 스마트 시티 분야의 클라이언트는 Amazon Rekognition의 새로운 자동 PPE 탐지 기능에 대해 매우 만족했습니다. 왜냐하면 이 기능은 건강 및 안전 가이드를 준수하고 안전 문제에 대해 신속하게 대응할 수 있도록 지원하기 때문입니다. VXG는 Amazon Rekognition을 활용하여 조직의 특정 요구 사항에 맞는 포괄적 사용자 지정 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션에는 수만 개의 카메라로 확장하고 연결할 수 있는 기능과 PPE 규정 준수에 대한 이벤트 및 알림을 생성하는 기능이 있습니다.”

Yaro Lisitsyn, VXG 공동 창립자 겸 CEO

파트너

Omlet(Mobisocial)
“Amazon Rekognition PPE 탐지는 작업자의 안전성을 높이고 더 많은 인사이트와 비즈니스 가치를 추가하기 위해 기존 비디오 스트리밍 워크로드에 쉽게 통합할 수 있는 귀중한 도구를 제공합니다. 이를 통해 당사는 보다 효율적이고 신속하게 고객이 PPE 위반을 식별할 수 있도록 지원하고 안전 작업을 개선하는 방법에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다.

Charles Burden, TensorIoT 비즈니스 개발 부문 책임자

CBS
“당사는 새로운 Amazon Rekognition PPE 탐지를 활용하여 고객과 직원이 사업장에 안전하게 복귀할 수 있도록 지원하려는 기업을 위한 업무 복귀 솔루션인 ‘Workwatch’ 내에 추가 안전 및 정책 규정 준수 기능을 신속하게 추가하고 시작할 수 있었습니다.”

Carl Krupitzer, ThingLogix CEO

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