What are the Emerging Safety Risks of Robots in Construction?
Researchers emphasize need to address human interactions as robots take on more tasks in construction.
https://www.cdc.gov/niosh/bulletin/2026/safety-in-construction-robotics.html
건설 현장에서 로봇 사용으로 인해
새롭게 대두되는 안전 위험은 무엇일까요?
연구자들은 로봇이 건설 현장에서 더 많은 작업을 수행함에 따라 인간과의 상호작용 문제를 해결해야 할 필요성을 강조합니다.
지붕 공사 및 건설 현장에서 로봇 기술을 활용하는 것은 더 이상 가설에 그치지 않습니다. 추락사 및 기타 위험 요소를 줄일 수 있는 잠재력에 대한 논의는 활발하지만, 이러한 자동화 도구가 작업 현장에서 사람들과 어떻게 상호작용할지에 대한 연구는 아직 미흡합니다.
미국 국립산업안전보건연구원(NIOSH)에서 발표한 '건설 로봇 안전'이라는 새로운 보고서는 지붕 공사 및 건설 현장에서 로봇이 신체적 위험 노출을 줄이는 동시에 새로운 위험을 초래할 수 있는 가능성을 분석합니다. NIOSH 연구진은 자동화 장비와 함께 작업하는 것이 추가적인 위험을 야기할 수 있다고 경고합니다.
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핵심 요점 : 건설 현장에서 로봇을 사용하면 작업자의 위험한 작업 노출을 줄일 수 있습니다. 하지만 로봇과 인간이 함께 작업할 경우, 이러한 상호작용으로 인해 다른 위험이 발생할 수 있습니다. 이러한 위험을 조기에 파악하고 해결하면 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
저자 : 아사 캐슬베리(석사), 에밀리 J. 하스(박사), 크리스티나 M. 소시아스-모랄레스(보건학 박사), 마빈 쳉(박사), 도널드 피터슨(박사)
로봇 팔이 벽돌을 쌓고 있습니다
건설 자동화 및 로봇 기술은 자재 운반, 검사, 프로젝트 배치, 토공사, 철거 및 기타 반복적인 건설 활동을 포함하여 위험하고 육체적으로 힘든 작업을 수행하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 또한 건설 현장의 로봇은 통합 센서, 소프트웨어 및 무선 통신과 같은 첨단 기술에 점점 더 의존하고 있습니다. 이러한 기술은 위험한 작업을 제거하거나 작업자의 위험 노출을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 인간과 로봇의 상호 작용 및 기타 목적을 위한 기술 사용이 증가함에 따라 새로운 안전 전략이 필요한 새로운 안전 위험이 발생할 수 있습니다. 고용주는 설계 단계에서의 예방(Prevention through Design, PtD)을 통해 위험을 줄일 수 있습니다 . 이러한 원칙은 계획 수립, 작업별 위험 평가 수행, 주요 지표 모니터링, 그리고 현장 조건 변화에 따른 작업자와 로봇의 상호 작용 방식에 대한 지속적인 평가 과정에서 중요합니다.
건설 현장의 로봇
건설 로봇 기술은 단순히 한 가지 작업만 수행할 수 있는 기계를 넘어 빠르게 발전하고 있습니다. 이러한 기술은 작업자의 위험한 작업 노출을 줄일 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 동시에 인간과 로봇 간의 상호작용 에 대한 새로운 고려 사항들을 제시하기도 합니다.소프트웨어 신뢰성, 통신, 감지 및 시스템 조정 등이 포함됩니다. 이에 대한 자세한 내용은 NIOSH 게시물 " 건설 산업의 혁신: 더 안전한 미래를 위한 자동화 및 로봇 공학" 에서 확인할 수 있습니다 .
예시로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
자율 주행 토공 및 자재 운반 장비
반복적이거나 육체적으로 힘든 작업을 수행하는 작업자를 지원하는 협업 로봇
로봇을 이용한 적층 제조 (3D 콘크리트 프린팅)
교량, 건물 외관 및 기반 시설 검사 및 유지 보수를 위한 등반 로봇
작업 계획 및 모니터링을 위해 로봇 시스템과 통합된 디지털 트윈
상호 연관된 작업을 수행하는 협동형 다중 로봇(군집/떼) 시스템
변화하는 작업 현장 환경에 적응하는 로봇 시스템
또 다른 예로, NIOSH(미국 국립산업안전보건연구원)은 작업자가 무거운 콘크리트 블록을 들어 올리고 배치하는 것을 돕는 동시에 작업자가 작업을 안내할 수 있도록 설계된 협업형 벽돌 쌓기 로봇을 연구하고 있습니다. 이 연구는 작업자의 움직임을 따라가는 로봇 제어 시스템을 개발하고 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 작업자, 물체 및 사람의 움직임을 감지하여 충돌 위험이 발생할 경우 로봇이 속도를 줄이거나 멈출 수 있도록 합니다. 또한 붕괴 위험을 초래할 수 있는 벽돌 쌓기 정렬 상태를 식별하는 자동 검사 시스템도 별도로 개발되고 있습니다. 궁극적으로 이 연구는 보다 안전한 인간-로봇 협업과 미래 로봇 표준 및 건설 분야 적용에 대한 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다.
변화하는 작업 공간 속의 로봇
이러한 기술은 작업자가 추락, 무거운 물건 들기, 반복 동작, 위험한 환경 및 기타 고위험 활동에 노출되는 것을 줄일 수 있습니다. 그러나 동시에 건설 현장에 로봇을 도입하면 작업자와 자동화 장비가 동일한 작업 공간을 공유하는 새로운 상황이 발생합니다. 안전한 도입은 로봇의 기능뿐만 아니라 작업 구성 방식, 작업자와 로봇 시스템 간의 상호 작용 방식, 그리고 프로젝트 전반에 걸쳐 변화하는 현장 조건을 관리하는 방식에도 달려 있습니다. 특히, NIOSH(미국 국립산업안전보건연구원)의 지원을 받아 수행된 '자동화가 작업자 안전 및 건강에 미치는 영향 평가' 보고서에서 지적했듯이, 많은 로봇 안전 지침은 생산 라인, 작업 공간 및 작업자의 접근이 비교적 안정적인 제조 환경을 위해 개발되었습니다 .
건설 현장은 다음과 같은 여러 면에서 다른 작업 환경과 다릅니다.
프로젝트가 진행됨에 따라 작업 공간은 지속적으로 재구성됩니다.
여러 고용주와 직종이 서로 가까운 곳에서 중복되는 작업을 수행하는 경우가 많습니다.
지형의 불규칙성, 날씨, 먼지, 변화하는 조명, 시야 방해물 등과 같은 환경 조건은 로봇의 감지, 내비게이션 및 작업자의 시야에 영향을 미칠 수 있습니다.
로봇 조작자가 아닌 작업자는 장비나 작동 방식에 익숙하지 않은 상태로 로봇 작업 구역에 들어갈 수 있습니다.
이러한 이유로 고정된 장벽이나 영구적인 출입 금지 구역에만 의존하는 안전 전략은 충분한 보호를 제공하지 못할 수 있습니다. 효과적인 위험 관리에는 변화하는 작업 조건에 대한 지속적인 평가와 현장 모든 직원 간의 협력이 포함됩니다.
건설 로봇은 제조, 광업 및 이동 장비 작업에서 이미 보고된 많은 위험 요소를 공유합니다. 이러한 위험 요소는 "건설 분야의 로봇 및 자동화 안전 위험"이라는 기사에서 다룹니다.또한 NIOSH의 건설 차량 및 장비 후진으로 인한 작업자 부상 및 사망 방지 지침도 참조하십시오 .
일반적인 위험 요소는 다음과 같습니다.
이동 로봇 또는 로봇 장비 관련 충돌 사고
갇히거나 갇힌 위험
로봇 이동 또는 위치 조정 중 발생하는 압착 손상
예기치 않은 장비 이동
사각지대 및 작업자 시야 제한
떨어지거나 불안정한 하중
또한 자율 시스템이 업계 전반에 걸쳐 더욱 보편화됨에 따라 고용주가 고려할 수 있는 기술 관련 위험의 다른 예는 다음과 같습니다.
먼지, 비, 눈부심 또는 조명 불량으로 인한 센서 성능 저하
의사소통 실패
시스템 동작에 영향을 미치는 소프트웨어 또는 펌웨어 변경
객체 인식 또는 장애물 감지의 한계
시스템 오류 또는 중단 복구 후 발생하는 예상치 못한 동작
저장된 전기, 유압, 공압 또는 기계 에너지
대형 배터리 시스템 충전으로 인한 화재 위험
고용주는 로봇 및 기타 첨단 기술 통합과 관련된 잠재적 위험을 인지해야 하지만, 자동화는 건설 현장에서 위험 요소를 파악하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 미국 국립산업안전보건연구원(NIOSH)은 건설 작업이 진행됨에 따라 위험 요소를 식별하기 위해 로봇 드론과 자동 센싱 기술을 활용하는 방안을 연구하고 있습니다. 이 연구는 드론 비행 중 건설 현장 항공 영상에서 실시간으로 컴퓨터 비전 기술을 적용하는 방식을 탐구하고 있습니다. 이러한 영상은 작업자, 건설 장비, 그리고 추락이나 침입 위험을 초래할 수 있는 물리적 개구부를 식별할 수 있습니다. 자동화 시스템은 이러한 변화하는 상황을 지속적으로 감지함으로써 충돌, 끼임, 추락 등의 위험에 대한 조기 경고를 제공하고 적시에 개입할 수 있도록 지원합니다(그림 1 참조). 이는 새로운 자동화 기술이 단순히 작업을 수행하는 데 그치지 않고, 역동적인 환경을 모니터링하고 위험 인식 및 위험 감소를 강화하는 데에도 활용될 수 있음을 보여줍니다
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