대한제강 고객 스토리를 영상으로 확인해보세요: 대한제강은 한국의 철강 제조 기업으로, 철스크랩*을 원재료로 하여 다양한 철강 제품을 생산하는 기업입니다. 대한제강은 1954년 설립 이후, 지속적인 기술 개발과 품질 관리뿐만 아니라 환경보호와 지속가능한 경영을 위한 투자도 아끼지 않으며, 국내외 건설 시장에서 신뢰받는 기업으로 자리매김하고 있습니다.최근 철강업계는 탄소 저감화 트렌드에 따라, 철광석을 원료로 사용하는 고로 방식에서 상대적으로 저탄소 공정인 전기로 조강 방식으로 전환이 확대되고 있으며, 어느때보다 주원료인 철스크랩의 중요성이 부각되고 있습니다. 2024년 1월, 철스크랩이 폐기물이 아닌 순환 자원으로 인정받으면서 재활용 가능한 자원으로서의 경제적 가치가 부각되어 순환경제의 중요한 부분으로 주목받게 된 것입니다.대한제강은 변화하는 철강업계에 발맞춰, LG CNS와 협력하여 Vision AI 기술 기반의 철스크랩 판정 플랫폼을 개발했습니다. 이를 통해 객관적인 검수, 안전하고 편리한 근무 환경, 정확한 판정 시스템 등을 구축하고, 철강산업 내 유통사와 제강사 간의 투명한 거래구조를 실현했습니다.*철스크랩: 철과 스크랩(Scrap)의 합성어로 고철, 쇠 부스러기 등을 말한다.01. Vision AI로 안전하고 편리한 철스크랩 판정 시스템 구축Pain Point 기존의 철스크랩 검수는 다양한 등급과 품목이 혼적되어 입고된 철스크랩을 검수원이 영상 및 육안으로 확인하고 판정, 검수하는 방식이었습니다. 이 방식은 검수원의 경험, 주관적 판단, 환경적 요인 등에 따라 일관성이 보장되지 않으며, 품질 데이터의 정확성이 떨어진다는 한계에 직면하고 있었습니다.또한, 검수원의 신규 유입과 양성이 갈수록 어려워지는 현실 속에서 철스크랩의 품질을 보다 효율적으로 관리할 방법이 필요했습니다. 특히, 사람이 직접 철스크랩을 검수하는 과정에서 발생할 수 있는 중량물 운반, 화재, 화학적 노출 등 다양한 위험 요소로부터 작업 현장의 안전성을 향상시킬 솔루션이 요구되었습니다.Solution 대한제강은 LG CNS와 함께 안전하고 편리한 철스크랩 판정 프로세스 구축을 위해 Vision AI 기술을 도입했습니다. Vision AI는 컴퓨터 비전과 인공지능이 통합된 기술로, CCTV 등의 영상을 통해 사물을 자동 인식하고 분석해 주는 기술입니다.대한제강은 AIMOS라는 AI 검수 솔루션을 통해 다양한 환경에서 철스크랩 판정을 원활하게 할 수 있도록 여러 AI 모델을 적용했습니다. 옥내외 야드 상황에 맞춰 수직 및 측면에서 판정할 수 있는 AI 모델, 유통사 상/하차 판정 AI 모델, 그리고 폭발 위험 물질을 식별하는 위험물 탐지 및 판정 AI 모델을 통해 조업 과정 중의 위험 요소를 사전 예방할 수 있도록 했습니다.또한, 클라우드 기반의 SaaS(Software as a Service) 방식으로 플랫폼을 구축해 여러 사이트에서 AI가 수집한 데이터를 통합관리 할 수 있게 했으며, 지속적인 업데이트에도 신속히 대응할 수 있도록 시스템을 구축함으로써 사용자 편의성을 개선했습니다.Change Vision AI를 통한 철스크랩 판정 자동화는 작업자가 직접 관찰하고 결과를 기록하던 번거로운 과정을 신속하고 편리하게 만들어 주었습니다. 특히 위험물 탐지 AI 모델은 사람이 직접 검수하는 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 위협 요소를 줄여 작업 환경의 안전성을 항상시켰습니다. 또한 AI가 철스크랩의 인식과 판정, 그리고 판정 데이터 관리까지 자동으로 처리해, 생산계획과 구매 전략 등에 있어 데이터 기반의 의사결정을 지원하여 일관된 검수 결과로 객관적 신뢰성을 확보했습니다. 아울러 클라우드 기반 SaaS 플랫폼을 통해 PC, 모바일, 태블릿 등 다양한 기기에서 검수 데이터를 수집하고 통합 관리할 수 있게 되었으며, 여러 사용자 간의 협업이 쉬워지고 기존 레거시 시스템과의 연계도 용이해졌습니다.02. 최적화된 분류체계로 정확한 판정을 통한 신뢰 확보Pain Point 기존 철스크랩은 자원보다 폐기물이라는 오래된 인식을 바탕으로 유통과정에서 다양한 등급과 품목이 혼적/유통되고 있었습니다. 검수 판정 역시 사람의 육안과 경험에 의존했기 때문에, 일관성과 신뢰성이 떨어져 판정 결과를 두고 공급사와 제강사 간 갈등이 지속되고 있습니다.또한, 선진국에 비해 낙후된 철스크랩 유통환경과 현실을 반영하지 못한 KS 기준, 그리고 수십 년간 지속된 음성적인 거래 구조 속에서 철강산업의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해 전방산업인 철스크랩 산업화에 대한 필요성이 대두되었으며, 이를 위한 각종 정책이 수립되고 있습니다.Solution 대한제강은 LG CNS와 함께 수십만 개의 철스크랩 이미지와 품목, 품목별 철의 비율, 등급 등 각종 데이터를 확보하여 분류 체계를 마련했습니다. 이를 AI에 학습시켜 철스크랩의 등급을 판별하는 AI 모델을 개발했습니다.기존의 대표 품목 및 발생처 기준으로 수립된 KS의 한계를 뛰어넘고, AI가 철스크랩을 인지할 수 있도록 분류 기준을 형상별 성과 성분 기반으로 한 번 더 분류했습니다. 이를 통해 철스크랩 객체에 대한 인식과 등급 판정 정확도를 향상함은 물론 새롭게 분류 기준을 구성함으로써 향후 철스크랩을 순환자원으로 바라보는 시대적 욕구와 탄소중립으로 인해 변경될 가능성이 있는 검수 기준에 유연하게 대응할 수 있도록 했습니다.Change 플랫폼을 구축한 이후 AI를 통한 판정 정확도는 85%~90%가 넘는 수준을 보이고 있으며, 판정 결과에 대한 수치화된 데이터를 제공함으로써 제강사 간 신뢰성 있는 거래 관계를 형성했습니다. AI를 통해 표준화된 검수 기준을 기반으로 객관적 판정을 진행하고, 일관된 판정 결과를 유지한다면 공급사와 제강사 사이의 신뢰도를 확보할 수 있습니다.또한, 데이터 기반의 의사결정을 통해 안정적인 수급 전략을 수립하게 되었으며, 철스크랩 품질관리를 통해 계획적인 생산 분석을 가능케 하고 제품 품질을 향상해 장기적으로 브랜드 이미지의 긍정적인 영향을 불러올 수 있을 것으로 기대합니다.