기존 선반에 별도의 장비 교체 없이 모듈만 부착해, 위험 상황을 실시간으로 감지하고 작업자의 반응 속도보다 빠르게 자동 제동할 수 없을까?
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2025년 산업재해 사망 통계상 제조업 사망자가 158명에 달하며, 그중 제조 및 가공 설비·기계로 인한 사망이 47명으로 기계 사고 위험이 여전히 높음
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기존 선반 안전장치는 덮개나 Laser Curtain 등 기존의 안전장치의 경우, 수동적·물리적 방호에 그쳐, 위험 상황을 감지해 능동적으로 개입하는 기능이 부재
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안전장치가 내장된 신형 공작 기계로 교체하려면 비용 부담이 커서, 중소기업과 직업훈련기관은 도입이 현실적으로 어려움
기존 방식의 문제점
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덮개 방식은 작업자가 시야 확보나 측정 편의를 위해 임의로 열어두거나 제거한 채 작업하는 경우가 많아, 현장에서 안전 기능이 쉽게 무력화된다.
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안전 장치를 사용하기 위해서는 새로운 공작기계를 구매해야 한다.
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2인 1조 작업 원칙 등 제도적 안전 수칙은 사람의 준수 여부에 의존하는 방식이어서, 인력이 부족한 중소 현장에서는 구조적으로 지켜지기 어렵다.
핵심 아이디어
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제어부, 제어부 하우징, 브레이크 모듈, 브레이크 하우징의 모듈형 구조로 설계하여, 기존 선반에 탈부착 가능하도록 구성하고, 전원선을 제외한 모든 연결을 무선화
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카메라와 비전 AI으로 손·조(Jaw)·척(Chuck)·핸들(렌치)을 동시에 인식하고, RANSAC 알고리즘으로 가려짐·노이즈 상황에서도 척의 위치를 추정해 동적으로 위험구역을 생성
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리니어 액추에이터에 기어비(2:1)를 추가해 힘을 줄이고 속도를 높였으며, 압력 센서로 페달의 최저점을 확인하고 지지대로 반력에 의한 모듈 이탈을 방지해 정지 시간을 0.95초까지 단축
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ANSYS 구조 해석을 통해 브레이크 작동부 모듈, 지지대 등의 변형과 응력을 검증하여 반복 작동에도 안정적으로 견디는 구조로 설계
활용된 핵심 기술 또는 이론
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소프트웨어/AI 기술/통신 제어 기술 : 라즈베리파이를 활용한 비전 AI 기반 컴퓨터 비전 객체 인식 알고리즘 및 무선 통신 제어 기술
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하드웨어/기구학/고체역학 설계 : 리니어 액추에이터 구동 및 압력 센서를 이용한 제동 메커니즘 설계, 모듈 하우징 구조 설계
기존 방식과의 차별성
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감지 방식 : 적외선 센서 → 카메라 기반 비전 AI 객체 인식 + RANSAC 알고리즘으로, 가려짐 및 노이즈 환경에서도 위험 구역을 안정적으로 추정
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인식 범위 : 손 인식에만 의존하던 1차 설계를 손+조(Jaw)+척(Chuck)+핸들(렌치) 인식으로 확장해 단일 상황이 아닌 복합적 위험 상황에 대응
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경제성 : 안전 기능 내장 신형 장비 구매 없이 기존 선반에 모듈 부착만으로 사용 가능, 저비용 부품(라즈베리파이+Hailo8, 아두이노 나노+ESP32) 활용으로 도입비 절감
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대응 속도 : 작업자가 직접 브레이크를 조작(인간 반응속도 한계) → 위험 감지 후 0.95초 내 자동 제동으로 더 빠르고 안정적인 대응
문제 해결 과정
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초기 창의적종합설계 단계에서 노트북 연동 기반의 유선 AI 제어 모듈과 브레이크 장치를 구현했으나, 모듈별 유선 연결 및 브레이크 모듈 밀림 현상으로 인한 긴 제동 시간(5초) 등 물리적·시스템적 한계를 확인했습니다.
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이를 극복하기 위해 제어부에 라즈베리파이와 Hailo8을 탑재하고, 브레이크 작동 모듈에 아두이노 나노와 EPS32를 탑재하여, 모듈 간 신호를 무선으로 전환하여, 노트북 없이도 구동 가능하고 배선 간섭이 없는 하드웨어 환경을 구축했습니다.
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또한 RANSAC 알고리즘을 도입해 노이즈 및 객체 가림 상황에서의 인식 강건성을 높였고, 감속 기어와 차량용 잭(Car Jack) 메커니즘을 응용해, 브레이크 패달 작동 시 브레이크 모듈이 반력에 의해 밀리지 않도록 기구부를 견고하게 재설계했습니다.
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최종적으로 소프트웨어 연산 최적화와 하드웨어 안정성을 모두 확보함으로써, 목표 제동 시간(1.25초)을 크게 앞당겨 0.95초 만에 공작기계를 완전히 정지시키는 능동형 안전 장치를 완성했습니다.
최종 사용자
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중소 제조업체의 선반 작업 현장 종사자
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직업훈련기관(교육기관)의 실습생 및 교육 담당자
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전담 안전관리자를 별도로 배치하기 어려운 소규모 사업장
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예산이 제한되어 신형 안전설비 도입이 어려운 사업장 관리자
기대효과
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실질적 인명 피해 예방 및 생명 보호 : 위험 구역 진입 감지부터 제동까지 0.95초 내 완전 정지를 달성하여, 사망 사고, 절단 사고 등 중대 산업 재해 예방
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경제적 부담 완화 및 안전 불평등 해소 : 기존 선반에 모듈만 부착하면 적용 가능해, 신규 장비 구매 비용 없이 안전 수준 향상
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다양한 환경으로부터의 보호 : 손 뿐 아니라 척(Chuck)·조(Jaw)·핸들까지 인식하도록 확장해, 핸들이 꽂힌 채 기계가 가동되는 등 추가적인 사고 유형도 차단
참여 정보
팀명
S.A.M.
수강 교과목
심화종합설계
지도 교수
박승환
참여 개발자
유석현(기계공학부), 김희규(기계공학부), 최형대(기계공학부)
