#인공지능
산업 보건 안전 관리 공정 시스템 구축에서의 인공지능(AI) 활용 방안. 누적된 빅데이터 패턴을 인지 분석하여 미래 사고 발생 일자를 사전에 예측하고 방어하는 예측 분석 모델, 신경망 딥러닝 기술 도입 사례.
HSE의 AI 및 비디오 분석: 아이디어에서 자체 구축까지의 여정
회사 내부 전문가들이 오픈소스 모델 MoonDream을 기반으로 비디오 분석 시스템을 개발 및 도입했습니다. 이 솔루션은 카메라의 실시간 비디오 스트림을 분석하여 PPE 및 위생복 착용 규정 위반과 장비 무단 조작을 식별하고, Telegram 봇을 통해 담당자에게 자동으로 알림을 전송합니다.
AI 활용 가이드: 초보자를 위한 나만의 개인 비서 만들기
본 기사는 개인 비서를 만들기 위해 범용 텍스트 AI 모델을 습득하는 단계별 가이드입니다. 이 자료에서는 첫 일상적인 대화에서 시작해 특히 산업 보건 및 안전 분야의 전문적인 과제 해결로 나아가는 과정과 효과적인 프롬프트의 개인 라이브러리를 구축하는 방법을 보여줍니다. 프롬프트의 난이도를 단계적으로 높여감으로써 AI를 자신의 업무 프로세스에 맞춰 적응시키고, 정보를 체계화하여 위험 분석 및 사람과의 업무를 위한 시간을 확보할 수 있습니다.
HSE 지침서 개발을 위한 AI 어시스턴트 구축 방법
저자는 산업안전보건 지침의 자동 개발을 위한 AI 어시스턴트 생성에 대한 개인적인 경험을 서술합니다. 본 문서에서는 다양한 신경망의 테스트 결과, 지침을 불변 부분과 가변 부분으로 나누는 방법론, 지식 베이스 및 세부 프롬프트 형성 알고리즘을 다룹니다. 이 자료는 "환상"이나 무단 단축 없이 비즈니스 스타일과 노동부 명령 제772n호의 요구 사항을 준수하도록 모델을 설정하는 방법을 설명합니다.
디지털 프로젝트를 통한 행동 문화 형성
운전자 주의력 제어, 전기 설비의 안전 요구 사항 준수 및 컨베이어 무단 탑승 방지를 위한 디지털 비서 및 인공지능 기반 시스템 도입. 불일치 자동 식별 및 메탄 농도 초과 기록을 위한 가스 모니터링 데이터 통합.
HSE 분야의 AI 어시스턴트: 도입 및 실무 활용 방법
HSE 전문가의 반복적인 업무를 자동화하기 위한 특화된 AI 어시스턴트 제작. 구조화된 지식 기반을 바탕으로 한 HSE 지침서 개발, PPE 지급 기준 선정 및 교육용 애니메이션 영상 생성을 포함한 실무 가이드입니다.
비디오 분석과 HSE 및 산업 안전에 대한 현대적 접근법
본 기사에서는 개인보호구(PPE) 착용의 지속적인 관리와 위험 구역 모니터링을 위해 전기 설비에 자동 비디오 분석을 도입한 경험을 다룹니다. 이 자료는 신경망의 생산 특성 맞춤 조정과 법적 요구사항 준수가 어떻게 사후 대응적 조치에서 위반 사항의 선제적 감지로의 전환을 가능하게 하는지 설명합니다. 이는 작업자의 업무를 최적화하고, 위반 건수를 줄이며, 안전 문화 수준을 향상하는 데 도움이 됩니다.
AI의 활약: 신경망이 콜라 MMC에서 HSE 위반을 예방한 방법
콜라 MMC의 니켈 전기분해 공장에서 직원이 장비를 끄지 않고 위험 구역에 들어갔을 때 인공지능 시스템이 처음으로 산업 안전 규정 위반을 기록했습니다. 9개의 비디오 카메라가 설치된 신경망은 금지된 장소에 있는 사람을 인식하고 음성 경고를 작동시켰으며 이메일과 메신저 'Supernika'를 통해 경영진에 알림을 전송했습니다. 이 기사에서는 이러한 실무 사례와 함께 'Nornickel' 기업 전반으로의 기술 확장 전망을 다룹니다.
AI를 몽상가에서 조력자로 바꿔줄 6가지 간단한 질문
이 글은 과제 설정에 대한 접근 방식을 바꾸어 모호한 AI 응답에서 정확하고 예측 가능한 결과로 전환하는 방법을 설명합니다. 저자는 목표, 역할, 스타일, 형식, 제약 조건 및 대상 청중을 올바르게 설정하는 데 도움이 되는 6가지 항목의 체크리스트를 공유합니다. 이 템플릿을 사용하면 신경망에 대한 명확한 지침을 작성하고 정확히 필요한 결과를 얻을 수 있습니다.
디지털 리터러시에서 AI 리터러시로: HSE 전문가의 새로운 역량
이 기사는 산업 안전 보건 분야에서 디지털 리터러시에서 AI 리터러시로의 전환을 다루며, 전문가의 역할을 기존 시스템의 운영자에서 프로세스 아키텍트로 변모시킵니다. 신경망에 문서 처리 작업을 학습시키고 상호작용 로직을 설계함으로써, 전문가/전담 인력은 전략적 과제, 깊이 있는 위험 분석 및 사람과의 업무를 위한 시간을 확보합니다. 본 자료에서는 프롬프팅 및 전문 지식의 습득이 어떻게 AI를 단순한 도구에서 안전 문화를 구축하기 위한 동반자로 변모시킬 수 있는지 밝힙니다.
«안전 알약» — AI 작업장 시각화를 통한 근로자의 위험 분석 참여
인공 지능(Leonardo 신경망)으로 생성된 개인화된 작업장 이미지를 사용하여 직업적 위험 분석에 근로자를 참여시킵니다. 이 방법은 작업장에서 15분간의 짧은 회의를 포함하며, 직원은 그림에 의도적으로 숨겨진 위반 사항을 찾은 다음 후속 이미지 생성을 위해 QR 양식을 통해 자신의 위험 시나리오를 제안합니다.
인공지능에 대한 3가지 오해
이 기사는 업무 프로세스에 인공지능을 도입할 때 주요 장애물이 되는 대중적인 오해를 분석합니다. 저자는 과제를 올바르게 정의하고, 도구를 자신의 필요에 맞게 설정하며, 깊은 전문 지식을 갖추고 있다면 신경망이 인간을 대체하는 것이 아니라 전문가를 강화한다고 설명합니다. 이러한 오해를 분석하면 AI에 대한 현실적인 기대치를 형성하고 루틴 업무를 알고리즘에 위임하는 법을 배우는 데 도움이 됩니다.
업무용 차량 운전자의 효과적인 도로 교통 안전 통제 및 러시아 도로 안전 개선 방안
연료 트럭 및 업무용 차량 운전자의 행동을 제어하기 위한 인공지능 기반 영상 분석 시스템 도입. 이 시스템은 주의 산만, 졸음, 안전벨트 미착용 등 중대한 위반 사항을 실시간으로 감지하여 운전자에게 경고하고 분석 및 신속한 대응을 위해 데이터를 전송합니다.