2024년 11월 DROPS Wells 포럼에서는 시추 부문의 낙하물 방지를 위한 AI 솔루션의 획기적인 발전이 소개되었습니다. 특히 주목받은 KCA Deutag의 발표는 출입금지구역 내 작업 안전을 높이기 위해 Shell Oman과 함께 개발한 AI 지원 솔루션인 FX-RZS(Red Zone Supervision) 시스템에 초점을 맞췄습니다. 포럼에서는 또한 DROPS 권장 실무지침에 접근하는 방식을 혁신하도록 설계된 특화 ChatGPT 모델인 "DROPS GPT"의 개념을 소개했으며, 이 모델은 낙하물 방지 분야의 지식 공유, 교육, 의사결정에 비할 데 없는 지원을 제공합니다.

KCA Deutag의 AI 지원 레드존 모니터링

회의에서는 인공지능을 활용하여 시추 환경의 위험 구역을 모니터링하고 관리함으로써 안전을 높이는 FX-RZS(Red Zone Supervision) 시스템을 심층적으로 소개했습니다. 시스템의 개발 과정, 기술적 세부 사항, 운영상 효과, 향후 계획이 논의되었습니다.

Holger Egbers는 FX-RZS를 육상 및 해상 시추 작업의 안전을 위한 획기적인 솔루션으로 소개했습니다. 이 시스템은 AI 기반 객체 감지를 활용해 레드존(출입금지구역)을 모니터링하며, 설비 작동이나 압력 수준 같은 운영 데이터에 따라 경계를 동적으로 조정합니다. 주요 기능으로는 신호등 방식 인터페이스를 통한 실시간 경보와 기존 리그 시스템과의 통합이 있으며, 이를 통해 안전과 통제의 중요한 계층을 하나 더 제공합니다. 인터페이스는 안전 상태를 명확하게 전달합니다. 활성 유해·위험요인이 있으면 빨간불이 계속 켜지고, 인원이 감지되면 불빛이 깜박이며, 안전한 상태에서는 초록불이 켜집니다.

Egbers는 시간이 지남에 따라 시스템 성능이 향상되었음을 강조했습니다. 초기 도입 단계에서는 구역 침범 시간이 시간당 평균 48분으로 기록되었으나, 개선 후에는 26분으로 줄었습니다. 이러한 감소는 더 나은 분석, 인터페이스 조정, 작업자의 인식 향상을 통해 이루어졌습니다. 발표에서는 상세한 데이터 분석으로 구역 침범의 추세를 파악하고, 위험성을 완화하기 위한 공정 개선을 이끄는 방법을 보여 주었습니다.

FX-RZS 도입 과정의 과제도 논의되었는데, 다양한 물체를 인식하고 복잡한 상황에 대응하도록 AI 알고리즘을 지속적으로 학습시켜야 한다는 점 등이 있었습니다. 이러한 과제에도 불구하고 이 시스템은 유해·위험요인에 대한 인원의 노출을 줄여 중요한 안전 계층을 추가하며, Shell Dropped Object Prevention Guide를 보완합니다.

향후 개발 계획에는 예측 경고를 위한 고급 실시간 데이터 분석, 추가 작업으로의 시스템 통합 확대, 수동 오버라이드 기능 개선이 포함됩니다. 참석자들은 FX-RZS가 시추 환경의 안전 관리를 혁신할 잠재력을 가지고 있음을 인정하고, 기능을 개선하고 확장하기 위해 지속적으로 협력해야 한다는 데 뜻을 모았습니다.

Shell Oman의 Yahya Al Rubaiai는 현장에서 도입 과정을 지켜본 경험을 바탕으로 자신의 견해를 공유했습니다.

발표 자료는 여기에서 내려받으십시오: KCAD_FXC_RZS_DROPS Forum_112024

DROPS GPT

이번 포럼에서는 DROPS 권장 실무지침을 전문적으로 학습한 ChatGPT를 마련하는 방안도 모색했습니다. 이러한 "DROPS GPT"는 DROPS 아시아 챕터 회원과 낙하물 방지에 힘쓰는 더 넓은 커뮤니티에 다양한 이점을 제공할 수 있습니다. 예상되는 이점은 다음과 같습니다.

1. 전문 지식에 대한 즉각적인 접근

회원은 낙하물 방지와 관련된 모범사례, 방침, 권고사항에 대해 질문하고 정확하며 상황에 맞는 답변을 받을 수 있습니다.
문서나 교육 자료를 일일이 찾아볼 필요가 없어 시간을 절약하고 접근성을 높입니다.

2. 정보의 일관성

모든 회원과 이해관계자가 최신 DROPS 지침과 권고사항에 맞춰 일하도록 보장합니다.
안전 절차나 요구사항에 대한 오해나 잘못된 소통의 위험성을 줄입니다.

3. 교육 지원 강화

교육실시자는 교육 세션 중에 ChatGPT 모델을 활용해 실시간으로 답변과 설명을 제공하여 학습 경험을 개선할 수 있습니다.
모델과의 대화형 상호작용은 교육생의 지식 정착을 강화하는 데 도움이 됩니다.

4. 확장성과 접근성

많은 사용자를 동시에 지원할 수 있어, 회원들이 서로 다른 시간대에 있을 수 있는 글로벌 운영에 적합합니다.
연중무휴 24시간 이용할 수 있어, 원격지에서도 필요할 때 언제든지 도움을 받을 수 있습니다.

5. 의사결정 개선

확립된 실무와 근거에 기반한 지침을 제공하여 회원들이 정보에 입각한 결정을 신속하게 내리도록 돕습니다.
특히 중요한 작업 중에 숙고하거나 여러 자료를 참고하는 데 드는 시간을 줄여 줍니다.

6. 다국어 사용자 지원

여러 언어를 지원하도록 설정하면, 영어가 모국어가 아닌 사용자도 DROPS 지침을 더 효과적으로 이해하고 이행할 수 있습니다.

7. 특정 요구에 따른 맞춤화

DROPS 커뮤니티 내 여러 기업이나 프로젝트가 직면한 고유한 과제에 대응할 수 있습니다.
회원은 검사, 위험성 평가, 공구 선정 등 특정 상황에 맞춘 조언을 받을 수 있습니다.

8. 지식 보존과 업데이트

DROPS 지식을 한곳에 모은 저장소 역할을 하여, 조직 내 인력이 바뀌더라도 전문성을 보존합니다.
업계가 발전함에 따라 새로운 실무나 통찰로 업데이트할 수 있어 지속적인 적합성을 보장합니다.

9. 비용 효율적인 지식 공유

모델이 일상적인 문의에 답변할 수 있으므로 대규모 수작업 지원의 필요성을 줄이고, 인력을 보다 전략적인 업무에 활용할 수 있게 합니다.
지식 전파를 위한 가상 어시스턴트를 제공하여 출장비와 교육비를 최소화합니다.

10. 다른 도구와의 통합

DROPS Metaverse나 기타 교육 및 안전보건경영시스템 등 기존 플랫폼에 통합하여 사용자 경험을 향상할 수 있습니다.
가상 환경과 대면 환경 모두에서 상호작용을 한층 더 강화합니다.

요약하면, DROPS 권장 실무지침으로 학습한 ChatGPT는 핵심 안전 지침의 접근성, 이해도, 적용을 높이는 강력한 도구가 되어 궁극적으로 더 안전한 작업 환경과 더 효율적인 운영에 기여할 것입니다. 이 Chat GPT를 개발하는 작업반에 참여하고 싶으시다면 DROPS 아시아 챕터 사무국장 Joachim van der Meulen에게 문의하십시오.