동물행동 실시간 모니터링 솔루션
Vision AI 기반 실시간 모니터링을 통한 도축장 동물복지 관리체계 혁신과 운영 효율화
고객 직면 문제 및 이슈 (Situation)
인력 수동 확인 및 사후 보고 의존에 따른 위반 탐지·대응 민첩성 저하
도축장은 동물복지 규정 준수 여부를 상시 확인해야 하는 고강도 관리 환경이다. 그러나 현장의 현실은 달랐다. 복지 위반 여부를 판단하는 주체는 여전히 사람이었고, 담당 직원이 다수의 CCTV 화면을 직접 들여다보거나 사후 점검 보고서에 의존하는 방식으로 운영이 이루어지고 있었다.
이 구조는 근본적인 한계를 안고 있었다. 여러 카메라 스트림을 동시에 주시하는 것은 인간의 집중력으로 지속하기 어려운 작업이고, 피로가 누적될수록 관리의 공백은 필연적으로 발생한다. 위반이 일어나는 순간을 실시간으로 포착하지 못하면, 사후 보고는 이미 발생한 피해를 기록하는 데 그칠 뿐이다. 인력 피로, 관리 사각지대, 즉각 대응 불가라는 세 가지 문제가 동시에 현장을 짓누르고 있었다.
사람이 감당할 수 없는 현장, 사각지대가 만드는 리스크
해결 방안 (Solution)
CCTV 스트림 기반 생체징후·부상·부적절 상호작용 감시, 대시보드로 조치·추적
딜로이트는 기존 CCTV 인프라를 그대로 활용하면서도 운영 방식을 근본적으로 전환하는 접근을 택했다. AWS Panorama 기반의 에지 장치를 활용해 다수의 CCTV 스트림을 동시에 실시간으로 분석하는 Vision AI 시스템을 구축한 것이다.
이 시스템은 영상 속 동물의 생체 징후, 부상 여부, 부적절한 상호작용을 자동으로 감지하고 즉각 경고를 발생시킨다. 단순히 영상을 저장하는 것이 아니라, 비정형 영상 데이터를 실시간으로 수집·인식하고 Vision AI가 복지 위반 여부를 즉시 판단하며, 그 결과를 대시보드를 통해 현장에 전달하고 조치와 추적까지 이어지는 end-to-end 대응 체계를 완성했다. 네트워크 환경이 제한된 현장에서도 에지 장치 단에서 추론이 이루어지기 때문에 실시간성이 유지된다는 점도 핵심 설계 원칙이었다.
- 비정형 영상 데이터수집 및 인식
- Vision AI로 복지 위반 여부 실시간 판단
- 현장 알림 및 즉각적 대응 체계 실행
CCTV를 보는 눈에서 판단하는 시스템으로 진화
추진 결과 (Impact)
네트워크 제약 환경에서도 실시간 대응, 규정준수 강화, 사고·폐기 감소 및 운영 효율화 실현
이 시스템의 도입으로 현장은 반응하는 구조에서 선제적으로 감지하는 구조로 전환됐다. 위반이 발생하는 순간 자동으로 알람이 발생하고 즉각적인 대응 프로세스가 가동되면서, 인력 피로로 인한 관리 공백과 사각지대 문제가 구조적으로 해소됐다.
규정 준수 측면에서도 실질적인 변화가 나타났다. 사후 점검에 의존하던 방식에서 벗어나 상시 모니터링 체계를 갖추게 됨으로써 규제 대응력이 강화됐고, 사고 및 폐기 감소로 이어지는 운영 효율화 효과도 함께 실현됐다. 사람이 해야 했던 반복적·고강도 감시 업무를 시스템이 대신함으로써, 현장 인력은 보다 판단이 필요한 업무에 집중할 수 있는 환경이 마련됐다.
AI 기반 지능형 제조 환경, 딜로이트와 함께 설계하세요.
Vision AI Case Series
산업 현장에서 실증된 딜로이트의 Vision AI 솔루션 사례 모음
