한국생산기술연구원(생기원)이 카메라 영상만으로 근육 부하를 정밀 예측하는 인공지능(AI) 기술을 개발했다고 30일 밝혔다.
산업 현장에서 반복적인 동작과 무거운 하중을 다루는 작업은 작업자의 근육 피로와 근골격계 질환 위험을 높인다. 이를 위해 근육 부하는 정확히 측정하는 근전도(EMG) 센서가 쓰이지만, 장시간 착용이 불편하고, 땀, 작업복 등의 영향을 받아 현장에서 활용하기 어려웠다.
태현철 생기원 제조AI연구센터 수석연구원 연구진은 작업 영상을 분석해 최대 근력 대비 현재 사용 비율을 계산하는 솔루션을 개발했다. 반복 작업 실험을 통해 영상과 근전도 신호 데이터세트를 구축하고, 이를 AI에 학습시켜 사람의 신체 특성과 작업 조건에 따른 근육 부하 차이를 분석할 수 있도록 했다.
또 연구진은 작업 동작이 시간에 따라 변하는 흐름까지 분석할 수 있는 기술로 모델을 고도화했다. 시간 흐름을 인식하는 합성 신경망과 다층신경망 구조를 결합해 들기부터 이동, 내려놓기와 같이 연속적으로 이어지는 작업 전 과정에서 근육 부하의 변화를 예측할 수 있도록 했다.
연구진은 개발한 모델 성능을 검증하기 위해 작업 환경을 재현한 실험을 진행했다. 실험 대상자에게 근전도 센서를 부착해 실제 근육 부하를 측정하고, 이를 AI 모델의 예측값과 비교·분석한 결과, 실제 센서 측정값과 거의 비슷한 값을 보였다.
태현철 수석연구원은 "영상 기반 근육 부하 추정은 센서 착용의 불편함을 넘어선 접근"이라며 "향후 제조, 물류, 헬스케어 등 다양한 작업 조건에서 근로자의 피로·부하를 관리할 수 있는 범용 모델로 확장해 나가겠다"고 밝혔다.