포스코그룹은 안전과 탄소중립 실천에 기여하는 기술을 개발하고자 최선을 다하고 있습니다. 더 나은 사회를 만들어가는 포스코그룹의 우수한 신기술을 소개합니다. 포스코그룹 신기술에 대한 수다를 계속 이어가는 기술+잇+수다, 지금 시작합니다! 이번 편에서는 포스코퓨처엠의 인조흑연 음극재 국산화 기술을 알아봅니다.

연필심으로 친숙한 흑연은 고온을 견뎌야 하는 전로의 내화물 등 다양한 산업적 용도를 가지고 있는데요. 전기차용 리튬이온배터리의 수명과 충전성능을 결정하는 음극재의 핵심원료이기도 합니다.

포스코퓨처엠은 국내에서 유일하게 이차전지 핵심소재인 양극재와 음극재를 함께 생산하는 기업입니다. 천연흑연을 원료로 만드는 천연흑연 음극재를 생산 중이었는데, 이에 더해 인조흑연 음극재 생산 기술 개발에도 성공했습니다. 포스코퓨처엠의 인조흑연 음극재 제조 기술은 원료인 침상코크스를 3,000℃ 이상의 고온에서 가공해 음극재로 만드는 기술인데요. 국내 최초로 인조흑연 음극재 생산 기술을 개발해 국산화에 성공함으로써 국내 이차전지 산업 경쟁력을 높이고 있는 포스코퓨처엠, 왜 인조흑연 국산화 기술을 개발했으며 이 기술 개발 성공은 어떤 변화를 가져왔을까요?

포스코퓨처엠은 제철공정에서 발생하는 부산물인 콜타르를 음극재의 원료로 활용할 수 있다는 점에 주목하고 음극재 사업에 진출했는데요. 지속적인 기술개발로 2011년 국내에서 유일하게 천연흑연 음극재를 생산하는 기업으로 성장했습니다.

그동안 해외에서 음극재를 수입하던 국내 기업들의 주문이 쇄도하면서 포스코퓨처엠은 천연흑연 음극재의 생산능력을 확대하고, 인조흑연 음극재 등 제품군 확대에 나섰습니다. 인조흑연 음극재의 경우 배터리 수명과 고속충전에 유리해 시장의 선호도가 높지만, 원료가격이 높아 사업화에 어려움이 있다 보니 국내에서 생산하는 기업이 없어 수입에 의존했기 때문입니다. 2014년 6월 포스코퓨처엠이 인조흑연 음극재를 1차 개발하는데 성공한 시기, 전기차 시장의 급속한 성장과 함께 인조흑연 음극재의 사용량도 증가함에 따라 인조흑연 음극재를 생산하기에 적기라고 판단하고 시장 변화에 능동적으로 대응하기 위해 기술 개발에 박차를 가했습니다.

인조흑연은 천연흑연 제품과 비교했을 때 공정이 길고 복잡해 생산 과정에서 품질을 관리하기가 상대적으로 어려운데요. 포스코퓨처엠은 전 공정을 완전히 내재화하고 스마트팩토리 공정을 도입해 제조비용을 절감했을 뿐 아니라 실시간 품질 관리로 고객의 신뢰도 지킵니다.

인조흑연 음극재 생산 공정을 자세히 살펴볼까요? 인조흑연 음극재의 원료는 제철공정에서 부산물로 발생하는 콜타르를 가공해 만든 침상코크스입니다. 우선 침상코크스의 입자 크기를 조절하는 분쇄 과정에서 침상코크스와 피치 등을 혼합하는 공정, 생산성을 높이고자 흑연화 전에 원료를 먼저 탄화시키는 공정인 예비탄화과정을 거칩니다. 그 후 3000℃ 이상에서 열처리해 원료를 인조흑연으로 바꾸고, 인조흑연 표면을 피치로 균일하게 코팅하는 표현처리를 해줍니다. 이후 탈철 등 후처리한 최종 제품을 포장해 완성하는 과정까지가 인조흑연 음극화 국산화 기술이라고 볼 수 있습니다.

이중 특히 흑연화는 원료인 침상코크스를 3,000℃ 이상의 고온으로 열처리하는 과정으로, 음극재의 품질과 성능을 결정하는 가장 핵심적인 공정이며 가장 중요한 기술입니다. 원료의 종류와 양에 따라 공정 조건을 최적화하는 노하우가 중요한데, 포스코퓨처엠만의 흑연화 공정기술을 활용합니다.

이렇게 제조한 포스코퓨처엠의 인조흑연 음극재는 구조적 안정성이 높고 불순물 함량이 낮아 배터리 수명이 늘어나고 등방형 구조로 리튬이온의 이동속도가 빨라 고속충전에 유리하다는 강점이 있습니다.

흑연화공정은 혼합한 원료를 도가니에 담아 흑연화로에 넣고, 3,000℃ 이상에서 열처리해 흑연으로 만드는 공정입니다. 일반적으로 흑연화로에 도가니를 투입하고 배출할 때 사람이 직접 로(爐) 안에 들어가 크레인 연결 등 여러 가지 작업을 하는데요.

포스코퓨처엠은 조업자의 안전을 고려해 자체 기술로 자동화 설비를 설계해 흑연화공정을 자동화했습니다. 강한 공기압력이 흐르는 파이프로 원료를 이송하고, 로봇이 도가니에 원료를 충진해 흑연화로에 투입합니다. 3,000℃ 가 넘는 고온에서 열처리한 인조흑연은 로봇이 회수해 파이프로 공기 이송하고, 코팅 등 후처리 공정을 거칩니다.

인조흑연 음극재의 원료인 침상코크스는 자회사인 포스코MC머티리얼즈로부터 공급받습니다. 포스코MC머티리얼즈에서는 제철공정 중 코크스 제조 시 부산물로 발생하는 콜타르를 고온 건류해 침상코크스를 생산합니다. 따라서, 인조흑연 국산화 기술 완성으로 포스코는 제철 부산물 시장을, 포스코퓨처엠은 원료를 안정적으로 확보할 수 있게 됐습니다. 인조흑연 국산화 기술은 자원순환에 보탬이 되고, 포스코그룹의 밸류체인 시너지 효과를 선도합니다.

포스코퓨처엠은 지속적인 기술 개발과 기술 고도화로 현재 8만 2,000톤의 음극재 생산능력을 2025년 12만 4,000톤, 2030년 37만 톤까지 확대할 계획입니다. 2030년에는 천연흑연 음극재 18만 2,000톤, 인조흑연 음극재 15만 3,000톤, 실리콘 음극재 3만 5,000톤 등으로 생산능력을 고도화해 중국 외 글로벌시장에서 1위를 유지하는 것을 목표로 하고 있습니다.

포스코퓨처엠은 2022년 12월 미국GM과 LG에너지솔루션의 배터리 합작사인 얼티엄셀즈와 약 9,393억원 규모로 인조흑연 음극재 공급계약을 체결했습니다. 공급기간은 2023년부터 2028년까지 총 6년인데요. 이는 국산화에 이은 인조흑연 음극재의 해외 첫 수출 사례입니다. 포스코퓨처엠은 미국 인플레이션감축법 시행에 따른 배터리 업계의 공급망 확대 등 지속적으로 증가하는 글로벌 수요에 선제적으로 대응해 인조흑연 음극재 시장에서 주도권을 확보해 나갈 계획입니다.

수명과 초고속 충전 능력에 날개를 단 포스코퓨처엠, 앞으로도 인조흑연 음극재 시장의 프론티어로서 앞서나갈 것입니다.

포스코그룹은 안전과 탄소중립 실천에 기여하는 기술을 개발하고자 최선을 다하고 있습니다. 더 나은 사회를 만들어가는 포스코그룹의 우수한 신기술을 소개합니다. 포스코그룹 신기술에 대한 수다를 계속 이어가는 기술+잇+수다, 지금 시작합니다! 이번 편에서는 고화질 영상 장비 장착 드론을 활용해 콘크리트 외벽을 관리하는 솔루션인 포스코이앤씨의 <포스-비전>을 소개합니다.

포스-비전(POS-VISION)은 고화질 영상 장비를 장착한 드론을 활용해 아파트, 교량 등 콘크리트 외벽 균열의 폭·길이·위치 등을 파악하고 완벽하게 관리하는 기술로 2024년 1월 포스코이앤씨가 개발했습니다.

포스-비전은 드론 운영기술에 균열 인식, 고화질 이미지 변환, 오탐지 요소 제거 능력을 탑재한 인공지능을 접목함으로써  이를 통해 공사 담당자는 건물 외벽의 상세정보를 탐지할 수 있어 빈틈없는 품질관리가 가능합니다.

2022년 1월, 포스코이앤씨 신성장미래기술연구소 건설자동화섹션은 H사 아파트 붕괴 소식을 듣고 다시 한번 대형 콘크리트 구조물 품질관리의 중요성을 체감하고 경각심을 느꼈습니다.

육안으로도 균열을 확인할 수 있는 지하주차장, 세대 내부 등 실내구역은 관리자의 세밀한 체크로 품질관리가 잘 되고 있었으나, 외벽의 경우 육안으로 균열 확인이 쉽지 않아 품질관리에 어려움을 겪고 있었습니다. 외벽 균열은 구조적 안정성뿐만 아니라 누수, 녹물 등 하자와 연관성이 높고 콘크리트 탈락, 철근 노출로 이어질 경우 브랜드 이미지 하락으로 이어질 수 있는 중요한 사안이기에 팀원들은 품질관리 문제를 깊이 고민한 끝에 포스-비전 아이디어를 도출했고, 본격적인 기술 개발에 착수했습니다.

먼저, 아파트와 같은 대형 콘크리트 구조물의 균열 현황과 관리 방법을 꼼꼼하게 조사했습니다. 공동주택 하자판정 기준에 따르면 균열폭 0.3㎜ 이상은 하자로 판정하며, 그 이하일지라도 관통균열*이면 시공하자로 봅니다. 또 균열폭에 따라 보수 방법이 다르기 때문에 정밀한 균열 측정 기술이 필수였습니다.

*관통균열 : 두꺼운 벽체의 온도균열, 슬래브의 수축균열 등 동일 단면의 표면에서 이면까지 통한 균열.

이에 영상에 기반한 AI 분석기술을 개발해, 실제 현장 데이터를 활용한 테스트를 수행하며 포스-비전의 정밀도를 향상시켰습니다.

드론으로 촬영한 영상을 기반으로 실제 균열의 폭과 길이를 추정할 때는, 카메라에 상이 만들어지는 구조적 원리를 바탕으로 기하적 계산을 거쳐 각 픽셀 간의 실제 간격을 산출했습니다.

▲포스-비전 기술 개발에 바탕이 된 GSD의 기본 개념도(왼쪽)와 GSD 계산식.

픽셀 간의 실제 거리 산출을 위해 GSD(Ground Sample Distance)* 개념을 사용했는데요. GSD는 ‘지상 표본 거리’라는 의미로, 연속되는 두 개의 픽셀 중앙점 간의 실제 거리를 의미합니다. 더 작은 GSD 값을 확보할수록 데이터가 정밀하고 정확해지지만, 드론이 건축물을 근접 촬영하는 데는 물리적 한계가 있었습니다. 개발팀은 이를 극복하고자 슈퍼 레졸루션(Super Resolution) 알고리즘을 적용해 실제 해상도 대비 고해상도로 이미지를 복원했고, 현장 테스트를 거쳐 얻은 결과값을 바탕으로 한 검증, 개선 작업으로 신뢰도를 높였습니다. 다양한 시도 끝에 드론과 건축물 사이의 이상적 촬영거리를 4m로 결정했으며, 마침내 콘크리트 보수 보강 방법을 결정짓는 0.3㎜, 0.5㎜ 기준의 균열폭을 구분하는 데 성공했습니다.

*GSD(Ground Sample Distance) : 지상표본거리, 두개의 연속되는 픽셀의 중앙 점 사이의 거리.

촬영 거리 외에도 반영해야 할 변수들은 다양했습니다. 특히, 드론은 위성신호를 기반으로 자신의 위치를 파악하고 움직이는데, 고층 아파트 단지 내에서는 위성신호가 약해져 드론-건축물 간의 충돌 사고가 일어날 가능성이 높았습니다. 이때, 드론 운영자의 운전능력과 경험은 안전하고 정확한 측정에 아주 중요한 요소로 작용합니다.

▲드론 조정하며 균열을 조사하는 모습.

외부 작업이기 때문에 날씨도 중요한 변수로 작용합니다. 바람이 많이 부는 날에는 충돌 위험이 크고, 흐리거나 비, 눈이 오면 시야 확보가 어렵습니다. 또한, 극한의 더위와 추위 속 장시간 촬영은 드론 운영자에게 또 다른 변수입니다. 이에, 현재 포스코이앤씨는 이런 어려움과 변수를 극복할 수 있는 자율비행 드론 개발을 검토 중에 있습니다.

개발팀은 수백 장의 촬영 이미지에서 탐지된 균열 위치를 사용자가 쉽게 인지 가능하도록 기술을 발전시켰습니다. 개발 초기에는 3D로 구현된 현장 모델 상에 균열 위치 표시 방식을 선택했으나, 이를 위해선 추가 현장 항공사진 촬영과 3D 모델 제작에 하루 이상의 시간이 소요되는 단점이 있었습니다.

이는 균열 발견과 조치가 필요한 현장 상황에 적합하지 않은 방식이었기 때문에, 개발팀은 과감히 3D 모델방식을 버리고 입면도에 면 단위 균열 위치 표시 방식으로 개선해 균열조사와 결과 도출까지 걸리는 시간을 단축했습니다. 25층 내외의 일반적인 공동주택의 경우 전면부의 이미지 스티칭* 작업 시, 사진 간 중첩률이 50% 이상 필요해 보통 300장 이상의 이미지를 촬영해야 하지만, 포스-비전 방식을 활용하면 이미지 간의 중첩 없이도 입면도 상에 균열 위치를 표기할 수 있습니다. 이는 기존 방식대비 촬영 이미지 수를 40% 이상 줄일 수 있어 후처리 작업시간도 줄일 수 있는 획기적인 방식이었습니다.

*이미지 스티칭 : 여러가지 이미지를 하나의 파노라마 사진처럼 합치는 기법.

▲기존 균열 표시 입면도(왼쪽)과 히트맵을 적용해 개선한 균열 표시 입면도.

포스-비전은 사용자의 편의성을 우선순위에 두었습니다. 발생량에 따른 히트맵*을 적용해 사용자가 우선 조치해야 할 부분을 한눈에 확인할 수 있도록 개선했습니다. 균열 발생량에 따라 각 구간을 다른 색으로 표시하는 시각화 방안을 적용한 것인데요. 기존에는 현장 입면도 위에 균열을 탐지한 이미지와 발생한 균열 수치를 표시했고, 해당 균열 이미지를 클릭하면 상세화면으로 넘어가도록 설정돼 있었습니다. 이 경우 균열 수가 많아지면 사용자가 검토해야 할 데이터 양이 지나치게 많아지는 문제점이 있었는데요. 히트맵 적용으로 데이터 양이 많아도 우선순위를 두고 효율적인 관리가 가능해져 현장 사용자들의 반응이 좋았습니다. 간단한 기술이었지만 사용자 입장에서 효과가 컸다는 호평이 이어졌습니다.

*히트맵 : 균열 발생량에 따라 검토가 필요한 구간은 붉은 색으로, 양호한 부분은 초록색으로 색을 다르게 표시해 사용자가 검토 필요구간을 쉽게 인지하도록 돕는 시각화 방안.

▲포스-비전으로 분석한 외벽 균열 이미지.

포스-비전은 7개 건축 현장 39개동 외벽, 1개 인프라 현장 교량 슬라브, 1개 플랜트 현장의 석탄 저장고 등 총 9개 현장 41개 콘크리트 구조물에 적용했고, 2만 4641장의 이미지를 촬영해 기존에 찾기 어려웠던 영역의 균열을 탐지 해냄으로써 포스코이앤씨의 공사 품질 향상에 크게 기여하고 있습니다.

포스-비전의 등장으로 건축물 외벽은 품질관리의 사각지대에서 벗어났습니다. 이 기술은 공동주택뿐만 아니라 교량, 고속도로 등 콘크리트를 사용한 모든 건축물에 적용 가능하며, 사람이 접근하기 어려운 곳에서 발생하는 모든 균열을 찾아내 위험을 사전에 방지할 수 있습니다. 앞으로 포스-비전이 영역을 넓혀 용접 등 다른 분야에서도 품질하자를 발견하고 보수하는 ‘제3의 눈’이 될 것이라 기대합니다.

포스코이앤씨는 포스-비전에서 더 나아가 자율주행 드론 개발을 기획 중입니다. 자율주행 드론 촬영이 가능해지면 더 다양한 현장에 포스-비전 기술을 확산하고, 운영 효율성도 높일 수 있을 것이라 예상합니다. 또 비전 센서 기반의 자율주행 드론을 활용할 수 있다면 실내 균열 탐지 가능 및 휴먼 에러의 단점까지 극복할 수 있을 것입니다. 포스코이앤씨는 앞으로도 끊임없는 기술 개발과 새로운 영역으로의 도전으로 품질과 현장 안전을 지키고자 노력할 것입니다.

포스코그룹은 안전과 탄소중립 실천에 기여하는 기술을 개발하고자 최선을 다하고 있습니다. 더 나은 사회를 만들어가는 포스코그룹의 우수한 신기술을 소개합니다. 포스코그룹 신기술에 대한 수다를 계속 이어가는 기술+잇+수다, 지금 시작합니다!

▲2022년 대한민국 안전산업 박람회에서 포스코 전시부스를 방문해 ‘지게차 안전 제동 시스템’을 시연하는 김성호 행정안전부 재난안전관리본부장.

2022년 대한민국 안전산업 박람회(K-SAFETY EXPO)에서 포스코의 기술이 행정안전부 장관상을 수상하며 우수함을 인정받았습니다. 장관상을 받은 포스코그룹의 <지게차 안전 제동 시스템>은 인공지능(AI)을 활용한 영상 인식 기술* 기반 감지•경고 시스템과 자동 정지 제어 기술** 기반 속도 제어 시스템을 접목한 기술입니다.

<지게차 안전제동 AI시스템>은 영상인식 기술과 자동정지 속도제어 기술 등이 적용돼 충돌에 따른 재해를 원천적으로 예방할 수 있습니다. 지게차가 주변 작업자에게 접근하면 운전자가 브레이크를 밟지 않아도 지게차가 단계적으로 자동 정지하기 때문인데요. 충돌 위험 거리가 6m이내라면 1단계로 알람이 울리고, 4m 지점에서는 2단계로 감속이 시작되며, 작업자가 2m 이내로 접근하면 3단계로 지게차가 자동으로 멈춥니다. 운전자 또는 작업자가 스스로 주변을 인식하지 못하고 있는 상황에서 갑작스러운 돌발사태가 발생하면 지게차 속도를 자동으로 제어해 사고를 막는 것이죠.

* 영상 인식 기술 : AI•딥러닝 기술이 적용된 영상으로 사람과 사물을 구분해 인식하고 지게차에 설치된 광각렌즈로 촬영한 영상을 좌표계로 변환해 지게차와 사람간의 정확한 거리 값을 제공하는 기술. 기존 기술과는 달리 지게차와 작업자에 별도의 태그 부착 없이도 충돌의 위험을 손쉽게 인지. 

** 자동 정지 제어 : 사람이 지게차에 근접하면 운전자가 브레이크를 밟지 않아도 자동으로 지게차가 정지하는 기술.

고용노동부에서 공개한 산업재해 고위험요인(SIF)* 분석정보를 살펴보면 최근 6년간 사고사망 사례는 4,432건에 달합니다. 이 중 고용노동부에서 선정한 제조업 12대 사망사고 기인물**에 의한 사고사망 사례는 전체 632건이며 지게차에 의한 사고사망 사례는 124건으로 약 20%에 달해 전체 1위를 차지할 정도로 위험성이 큽니다. 고용노동부는 고위험사업장을 불시에 현장 점검•감독을 하며 차량•기계 등 작업에 의한 사고 위험을 집중 점검하고, “스마트 안전장비를 활발히 도입해 활용하기 바란다.”라고 강조했습니다.

*SIF(고위험 요인, Serious injury & fatality) : 사망 또는 정상적인 생활에 치명적인 지장을 초래할 수 있는 고위험작업•상황 및 재해유발요인.

**12대 사망사고 기인물 : 지게차, 크레인, 컨베이어, 지붕•대들보, 사다리, 혼합기, 굴착기, 화물운반트럭, 줄걸이기구, 산업용로봇, 분쇄•파쇄기, 사출성형기.

일반적으로 지게차에 적용된 안전기술은 충돌 위험 시 운전자에게 경고 알림을 보내는 정도에 그칩니다. 따라서 소음이 심한 작업장에서는 인지하기 어려워 원천적인 재해예방에 한계가 있죠. 고용노동부에선 중대재해 감축 로드맵에 따라 <스마트 안전장비 지원사업>을 추진해 국내 산업계의 지게차 재해를 예방하고 있지만 별도의 태그 부착한 작업자만 감지하는 등 기술적 한계도 있습니다. 작업자를 감지하더라도 관성에 의한 정지거리 불균일, 경사로에서의 밀림 등으로 2차 사고 위험성이 항상 존재합니다.

포스코는 지게차 사고의 심각성과 기존 안전 기술의 한계를 인식하고 우리 사회가 직면한 안전문제 해결에 동참해 기업시민 경영이념을 실천하고자 지게차 안전 제동 시스템 개발에 착수했습니다.

2021년 11월, RIST와 지역 중소기업이 함께 만든 태스크포스(TF)가 <지게차 안전 제동 시스템>개발에 착수했고, 2022년 5월에 개발을 마쳤습니다. 기술개발이 완료된 후 포스코 안전기획실과 포스코DX가 상호 협업해 제철소 현장에 시범적용을 추진했습니다. 포스코DX는 스마트 팩토리 플랫폼(PosFrame), 스마트 예정정비시스템(PIMS), 빅데이터와 AI 기술을 활용한 공정자동화 등 포스코그룹의 스마트와 자동화 기술을 선도하는 그룹사입니다.

2023년 4월부터는 제철소 현장에 해당 기술을 적용하는 실증테스트를 시작했습니다. 포스코그룹의 스마트기술 전문업체인 포스코DX와 모터, 원동기 전문인 지역 중소기업 ㈜태양전기가 함께 기술개발에 착수했는데요. 제철소 작업환경과 지게차 브랜드를 다양화해 포항제철소 압연공정과 선강공정 각 두 곳씩 총 네 곳을 선정해 실증 테스트에 들어갔습니다.

2024년 5월에는 포스코 안전기획실과 포스코DX가 다양한 작업환경의 특성을 고려해 포항제철소 직영 ‘3FINEX 정비섹션’, 그룹사 ‘포스코엠텍’, 협력사 ‘영남산업’과 ‘대명’의 지게차를 각각 한대씩 선정하고 현장 시범 적용을 추진했습니다. 지게차 자동제어 현장 시범적용 계획을 수립하고, 포스코DX와 협업해 8월 완료를 목표로 본격적인 적용에 들어갔습니다.

하지만 기술적 난관이 많아 일정이 수 차례 미뤄지기도 했습니다. 공장 내 조명에 따라 AI 카메라 사람 인식률이 낮아지거나, 지게차 제조사와 모델이 현대, 두산, 클라크 등 9종으로 회로 구성이 각자 달라 모델별 제어모델을 맞춤형으로 개발하는 것도 어려웠습니다. 또, ECU를 직접 프로그래밍하면 오류가 생기거나 추후 지게차 수리가 어려워지는 점, 현장 작업자가 지게차의 자동제어 시스템 관련 부가적 장치들로 활용에 불편을 느낀다는 점도 문제였습니다. 그렇다면 이런 문제들은 어떻게 개선했을까요?

포스코는 현장에서 지게차를 사용하는 직원들과 함께 개선사항을 파악하고 포스코DX와 함께 기술 보완에 들어갔습니다. 태양전기(AI카메라)와 에프에이이(LiDAR센서)의 기술을 적용한 지게차를 2전기강판공장과 1냉연공장에 각각 설치해 다양한 센서간 성능을 비교했고, 태양전기는 별도의 연구팀을 구성해 AI 카메라의 인식률을 높였습니다. 또, 다양한 지게차 기종으로 충분한 테스트를 거쳐 제조사별 자동 제어를 구성하는 핵심 장치를 맞춤으로 제작했습니다. ‘ECU 프로그래밍 배제, 제조사 수리 서비스 무조건 가능’이라는 조건을 충족하며 전체 시스템 구조를 변경했습니다. 철저한 현장 사전 답사로 운전자의 작업환경과 편의를 고려하고, 부서별로 희망 감지거리를 미리 조사해 설치 시 반영하는 방식으로 활용 편의성도 대폭 개선했습니다. 잘 보이는 경보기를 설치하고 제동시스템 일시 해제 버튼을 탑재하는 등 현장 작업자들의 편의도 챙겼습니다. 이렇듯 꼼꼼한 사전조사를 바탕으로 개선한 포스코그룹의 스마트안전기술 <지게차 안전 제동 시스템>이 11월 현장에서 활약을 시작했습니다.

물론 고온이나 분진 등 제철소의 특수한 환경에서 일어날 수 있는 카메라의 정확성과 신뢰도 문제, 승하차 시 운전자의 신체와 접촉하면서 일어나는 구성품 손상 문제, 제조물 책임법 문제 등 여전히 보완할 부분들이 있습니다. 포스코그룹은 앞으로도 개선점을 발굴해 포스코 작업환경에 적합한 지게차 자동제어 시스템을 완성할 예정입니다.

▲ ‘지게차 안전제동 AI 시스템’ 적용 실물 사진.

<지게차 안전 제동 시스템>은 작업자의 부딪힘, 깔림 위험을 원천적으로 예방하고자 개발한 기술이지만, 제어까지 조정하기 때문에 순간의 기술적 오류로 2차적 사고가 발생할 수 있습니다. 향상된 카메라의 인식률 역시 97% 수준으로 100%에 미치지 못하기 때문에 완벽한 자동화 기술이라고 볼 수는 없는데요.

앞으로 포스코그룹은 <지게차 자동제어 시스템>의 2차 사고와 리스크를 법률적으로 검토하고, 지속적으로 카메라 인식률을 높여가면서 유지•보수 지원체계를 정립할 예정입니다. 앞으로 포스코는 ‘지게차 안전 제동 시스템’을 포스코그룹 전사에 확산 운영해 차량•기계로 인한 사고를 저감하고자 노력할 것입니다.