문제와 목표
양망기 끼임 사고에서는 작업자가 직접 정지 버튼을 누르기 어렵고, 단독 조업 중에는 대신 장비를 멈춰 줄 사람도 없을 수 있습니다. 사람의 움직임을 인식해 위험을 판단하고 정지 신호로 연결하는 AI 안전장치 개발을 목표로 했습니다.
내 역할과 팀의 역할
팀장으로 개발을 총괄하며 비전AI와 끼임까지의 예상 시간을 산출하는 TTE 모듈, 데이터 분석을 담당했습니다. PPT를 제작하고 본선·결선 발표를 직접 수행했습니다.
전기공학 팀원은 임베디드·제어·백엔드를, 기계공학 팀원은 기구설계·하우징·해석을 맡았습니다. 전체 시스템은 세 명이 함께 만든 산출물입니다.
인식에서 정지 신호까지
YOLO-Pose 골격 관절 인식 → 물리 기반 TTE 산출 → 릴레이 차단 신호
부족한 데이터를 직접 확보하다
어획물이 사람으로 오인되지 않도록 구분하는 과정에서 실제 어획물 데이터가 부족했습니다. 어종 사진을 출력한 입체 모형을 만들고, 어시장에서 생물 고등어를 구입해 실물 촬영도 병행했습니다. 확보한 자료를 바탕으로 어획물과 사람을 분리해 학습시켰습니다.
다른 전공의 판단을 받아들이다
정지 신호 전달 방식을 두고 팀원과 의견이 달랐습니다. 제어 방식에 대한 설명을 듣고 본인 판단을 수정해, Jetson에서 인식·판단한 뒤 릴레이를 차단하는 방식으로 구현했습니다. 담당 분야가 다른 팀원의 근거를 이해하고 반영하는 것이 시스템 완성에 필요했습니다.
시제품 검증 결과
수상
2026 해양수산창업콘테스트 아이디어 학생부 1등·최우수상, 해양수산부 장관상을 수상했습니다. 2026년 9월 15일까지의 활동과 수상 결과를 반영했습니다.
생산관리로 연결되는 배움
작업자의 행동과 설비 작동 조건을 함께 살피며 안전 문제를 정의했습니다. 실제 상황을 반영한 데이터 확보와 시험, 전공이 다른 팀원들과의 역할 분담을 통해 아이디어를 검증 가능한 시제품으로 발전시켰습니다.