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창원컨벤션센터에서 RISE 사업단 주관으로 개최된 캡스톤 종합설계 경진대회에서 국립창원대학교 정보통신공학과 권태훈, 김찬영, 하형준 학생으로 구성된 팀이 ‘실시간 작업자 손동작 기반 공정 오류 감지 시스템’을 제안하며 우수상을 수상했다. 이번 프로젝트는 수작업 중심 공정에서 발생하는 휴먼 에러 문제를 해결하기 위해 기획됐다. 기존 제조 현장에서는 작업 순서 누락, 역행, 중복 등으로 인해 불량이 발생하고 생산성이 저하되는 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 또한 센서나 태그 기반 시스템은 비용 부담과 유연성 부족이라는 한계를 가지고 있었다. 이에 팀은 별도의 고가 장비 없이 RGB 카메라만으로 작업자의 손동작을 분석해 공정 오류를 감지하는 시스템을 설계했다. MediaPipe 기반으로 양손의 관절 좌표를 추출하고, 이를 시계열 데이터로 변환해 GRU 기반 경량 딥러닝 모델을 통해 작업 상태를 분류하는 방식이다. 팀은 “작업자의 실수를 사전에 감지해 품질을 안정적으로 유지하는 데 초점을 맞췄다”며 “향후 엣지 디바이스 최적화와 데이터 기반 공정 관리 시스템으로 발전시키고 싶다”고 밝혔다.
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