중대재해처벌법 대응 핵심-AI CCTV로 법적 증거 확보?

산업안전의 현재 도전 과제와 중대재해처벌법의 전면 시행

2024년 1월 27일, 산업안전 관리에 대한 패러다임을 근본적으로 변화시키는 중대재해처벌법이 전면 시행되었습니다. 상시근로자 수 5인 이상의 모든 기업으로 법 적용 대상이 확대되면서, 기업들은 전례 없는 법적 리스크에 직면하게 되었습니다. 특히 건설, 제조, 물류 분야의 경영자들은 이 법안이 가져올 영향력을 정확히 인지하고 선제적인 대응 전략을 수립해야 하는 중요한 시점에 있습니다.

중대재해처벌법은 산업재해로 인한 중대한 인명 피해가 발생했을 때 사업주와 경영책임자에게 강력한 형사처벌을 부과하는 내용을 핵심으로 합니다. 안전사고로 노동자가 사망할 경우 사업주 또는 경영책임자에게는 1년 이상의 징역이나 10억 원 이하의 벌금이 부과되며, 법인에게는 최대 50억 원의 벌금이 부과될 수 있습니다. 또한 노동자가 중대한 부상을 입거나 질병에 걸릴 경우에도 7년 이하의 징역 또는 1억 원 이하의 벌금이 부과될 수 있어, 기업의 생존에 직결되는 심각한 문제가 될 수 있습니다.

정부는 제조업 등 주요 산업현장을 대상으로 AI 안전시스템 도입 지원 사업에 298억 원에 달하는 예산을 투입하는 등 산업재해 예방을 위한 적극적인 정책을 추진하고 있습니다. 이는 중대재해처벌법의 핵심 취지가 사후 처벌이 아닌 '사전 예방'에 있음을 분명히 보여주는 중요한 신호입니다.

AI 영상 관제 기술: 중대재해처벌법 대응의 핵심 솔루션

중대재해처벌법의 전면 시행으로 기업들은 산업안전 관리에 대한 새로운 접근법을 모색하고 있습니다. 특히 AI 기반 영상 관제 기술은 기업이 선제적으로 안전 리스크를 관리하고 중대재해처벌법 위반 리스크를 최소화할 수 있는 효과적인 솔루션으로 주목받고 있습니다.

이전 글 "AI CCTV→보안 AI 에이전트, 중대재해처벌법 대응 전략"에서 언급했듯이, AI 영상 관제 솔루션 도입이 산업 안전 수요 증가와 함께 가속화되고 있습니다. 이번 글에서는 그 내용을 더욱 심화하여 구체적인 기술적 요소와 중대재해처벌법 대응 전략을 살펴보겠습니다.

작업자 안전장비 미착용 식별 시스템: 법적 의무 준수의 첫걸음

중대재해처벌법은 사업주가 안전 및 보건 확보 의무를 다하지 않았을 때 책임을 묻는 법안입니다. 이러한 의무 중 가장 기본적인 것이 작업자의 적절한 안전장비 착용 확인입니다. AI 영상 관제 기술은 작업 현장의 CCTV를 통해 실시간으로 작업자들의 안전모, 안전화, 안전벨트, 보안경 등 필수 안전장비 착용 여부를 자동으로 감지합니다.

슈퍼브 영상 관제 솔루션은 사전 학습한 고급 객체 탐지 알고리즘을 활용하여 작업자와 안전장비를 정확히 식별하고, 미착용 상태를 즉각 감지하고 이벤트로 저장합니다. 특히 중요한 점은 이 시스템이 단순한 경고 기능만이 아닌, 안전 규정 준수에 대한 객관적인 데이터와 증거를 확보한다는 것입니다. 이는 중대재해가 발생했을 때 기업이 안전관리 의무를 다했음을 입증할 수 있는 중요한 법적 자료가 될 수 있습니다.

위험구역 모니터링 및 낙상 감지: 사전 예방의 핵심 요소

중대재해처벌법에서는 '사업주가 위험을 인지하고도 필요한 조치를 취하지 않은 경우'에 가중된 책임을 묻고 있습니다. AI 영상분석 기술은 작업 현장의 위험구역을 지속적으로 모니터링하여, 작업자가 허가 없이 위험구역에 진입하거나 안전 수칙을 위반하는 경우를 실시간으로 감지합니다.

또한 낙상 감지 시스템은 작업자의 움직임 패턴을 분석하여 넘어짐이나 추락과 같은 사고 상황을 즉시 식별합니다. 이러한 실시간 모니터링 체계는 사고 발생 시 즉각적인 대응이 가능하게 하여 사고의 심각성을 크게 줄일 수 있습니다. 중대재해처벌법에서는 재해 발생 시 신속한 대응 여부도 중요한 판단 기준이 되므로, 이러한 시스템의 구축은 법적 리스크 관리에도 큰 도움이 됩니다.

절연장갑, 보호구 인식 기술: 특수 작업환경의 안전 확보

전기 작업, 화학물질 취급, 밀폐 공간 작업 등 특수한 위험이 존재하는 작업환경에서는 전문화된 보호장비 착용이 필수적입니다. 중대재해처벌법은 이러한 특수 작업환경에서의 안전 관리 소홀에 대해서도 엄격한 책임을 묻고 있습니다.

AI 영상분석 기술은 고해상도 카메라와 정밀한 인식 알고리즘을 통해 절연장갑, 화학물질 보호구, 호흡기 보호구 등 특수 안전장비의 착용 상태를 정확히 식별합니다. 또한 장비의 손상이나 잘못된 착용 방식까지 감지할 수 있어, 형식적인 안전 점검을 넘어 실질적인 안전 확보가 가능합니다.

VLM(Vision Language Model) 기술: 법적 증거 확보와 안전 관리의 고도화

중대재해처벌법의 핵심 요소 중 하나는 사업주가 안전 의무를 성실히 이행했음을 입증할 수 있는 객관적 증거의 확보입니다. 법적 분쟁 발생 시 "적절한 안전 조치를 취했다"는 주장만으로는 불충분하며, 체계적인 안전 관리 시스템의 운영과 그에 따른 데이터 기록이 필수적입니다. 이러한 상황에서 VLM(Vision Language Model) 기술은 영상 데이터를 체계적으로 분석하고 법적 증거로 활용할 수 있는 혁신적인 방안을 제시합니다.

VLM은 컴퓨터 비전과 자연어 처리 기술을 결합한 고급 AI 모델로, 산업 현장의 영상 데이터를 자연어로 이해하고 설명할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이전 글에서 언급한 "멀티모달 기술과 생성형 AI의 결합"의 발전된 형태로, 중대재해처벌법 대응에 다음과 같은 구체적인 가치를 제공합니다:

1. 체계적인 안전 위반 사례 관리: VLM 기반의 영상 관제 솔루션을 통해 기업은 "지난 달 A구역에서 발생한 안전모 미착용 사례를 보여줘" 같은 자연어 명령으로 과거 안전 위반 사례를 즉시 검색할 수 있습니다. 이는 중대재해처벌법에서 요구하는 '반복적 위험 요인에 대한 관리 의무'를 충족하는 증거가 됩니다. 예를 들어, 건설 현장에서 특정 작업자의 안전 규정 위반 패턴을 분석하여 맞춤형 교육을 제공했다는 기록은 안전 관리 노력의 중요한 증거가 됩니다.
2. 법적 효력이 있는 안전 사고 보고서 자동 생성: 안전 사고나 위험 상황 발생 시, VLM은 관련 영상을 분석하여 "2025년 4월 10일 오전 9시 27분, B공장 2층 작업장에서 작업자 김OO이 안전모 미착용 상태로 고소 작업을 수행하다 적발됨" 같은 상세한 상황 기술을 자동으로 생성합니다. 이러한 객관적이고 상세한 기록은 안전 관리 시스템의 실질적 운영 증거로서 법적 분쟁 시 중요한 자료가 될 수 있습니다.
3. 안전 패턴 분석 및 예측 보고서: VLM 기반의 영상 관제 솔루션을 통해 수개월 간의 안전 데이터를 분석하여 "C구역의 주간 작업 시 안전 장비 미착용 빈도가 70% 높음"과 같은 패턴을 발견하고 보고할 수 있습니다. 이러한 분석은 기업이 중대재해처벌법에서 강조하는 '위험 예측 및 예방 조치'를 선제적으로 취했다는 증거가 됩니다. 제조 현장에서 이러한 분석을 바탕으로 특정 시간대나 구역에 안전 감독을 강화했다는 기록은 사업주의 안전 의무 이행을 입증하는 데 도움이 됩니다.
4. 현장 맞춤형 안전 교육 자료 자동 생성: VLM 기반의 영상 관제 솔루션은 감지된 안전 위반 사례들을 바탕으로 해당 산업 현장에 특화된 안전 교육 자료를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이는 중대재해처벌법에서 요구하는 '근로자에 대한 적절한 안전 교육 제공' 의무를 이행하는 데 효과적인 도구가 됩니다. 물류 창고에서 지게차 운전자들을 위한 맞춤형 안전 교육 자료를 정기적으로 업데이트하여 제공했다는 기록은 안전 관리 노력의 증거로 인정받을 수 있습니다.

중대재해처벌법 대응을 위한 AI 영상 관제 시스템 구축 전략

중대재해처벌법에 효과적으로 대응하기 위한 AI 영상 관제 시스템 구축은 단순한 기술 도입을 넘어 체계적인 접근이 필요합니다. 슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션은 다음과 같은 전략적 프로세스를 통해 기업의 중대재해처벌법 대응을 지원합니다.

1. 위험 요소 진단 및 분석

중대재해처벌법에 효과적으로 대응하기 위해서는 먼저 각 산업 현장의 특성에 맞는 위험 요소 진단이 선행되어야 합니다. 슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션은 현장 환경 분석, 작업 유형별 위험 요인 파악, 과거 사고 데이터 분석 등을 통해 맞춤형 안전 모니터링 전략을 수립합니다.

2. 다중 영상 입력 기반 통합 모니터링 체계 구축

산업 현장 곳곳에 설치된 다수의 CCTV 카메라로부터 실시간 영상을 수집하여 중앙 관제 시스템으로 통합합니다. 이는 중대재해처벌법에서 요구하는 '사업장 전체에 대한 안전 관리 체계'를 구축하는 핵심 요소입니다.

3. AI 기반 이벤트 감지 및 알림 시스템 활성화

사전 학습된 고급 객체 탐지 모델을 활용하여 작업자, 장비, 위험 요소 등을 인식하고, 사전 정의된 위험 상황이나 규정 위반 사항을 감지합니다. 위험 상황 발생 시 현장에서 알람이 바로 울리거나, 장비를 바로 제어하거나, 담당자에게 문자를 보내는 등 즉각적인 알림을 제공하여 신속한 대응이 가능하도록 합니다.

4. 증거 기반 안전 관리 데이터 축적

중대재해처벌법 대응의 핵심은 '안전 관리 의무 이행의 증명'입니다. 위험 이벤트가 감지된 영상 구간을 자동으로 저장하고, 관련 메타데이터(시간, 장소, 이벤트 유형 등)를 함께 기록하여 체계적인 안전 관리 증거를 축적합니다.

5. 맞춤형 보고서 및 대시보드 제공

경영진과 안전 관리자가 현장의 안전 상태를 한눈에 파악할 수 있는 직관적인 대시보드와 정기적인 안전 보고서를 제공합니다. 이는 중대재해처벌법에서 요구하는 '경영책임자의 안전 관리 실태 점검' 의무를 효과적으로 이행하는 데 도움이 됩니다.

6. 지속적인 시스템 개선 및 최적화

슈퍼브의 산업 현장 안전 노하우가 담긴 MLOps 플랫폼과의 연동을 통해 객체 인식 모델과 이벤트 감지 알고리즘을 지속적으로 개선하고, 각 산업 현장의 특성과 변화하는 안전 규정에 맞게 시스템을 업데이트합니다.

[슈퍼브 영상 관제 솔루션 적용 사례 자세히 보기]

[CCTV·보안] 제조 현장 안전을 위한 맞춤형 AI의 신속한 도입과 지속적 고도화 방법

🔍핵심 내용 미리 보기 - 페인포인트 : 중대재해를 대응하는 AI 모델 필요, 오픈소스 AI 모델 활용으로 인한 낮은 성능, 기업 고유의 객체/제품을 이해하지 못하는 AI로 인한 업무 효율성 저하 - 솔루션 : 빠르게 1차 모델(PoC) 생성 후, 슈퍼브 큐레이트를 활용해 AI 모델의 취약점 파악, AI 성능을 보완할 데이터를 슈퍼브 모델로

슈퍼브 블로그 : AI 및 MLOps, DataOps 에 대한 인사이트를 전합니다SUPERB AI

산업안전의 미래: AI 영상분석과 중대재해처벌법의 공존

중대재해처벌법의 전면 시행은 기업에게 큰 부담으로 다가올 수 있지만, 동시에 산업 안전 문화를 근본적으로 개선할 수 있는 중요한 전환점이 될 수 있습니다. AI 영상 관제 기술은 이러한 법적 리스크를 효과적으로 관리하면서, 동시에 작업자의 안전을 실질적으로 보호할 수 있는 최적의 솔루션입니다.

슈퍼브에이아이의 AI 영상 관제 솔루션은 단순한 법적 의무 이행을 넘어, 기업의 안전 문화 정착과 생산성 향상을 동시에 지원하는 전략적 도구입니다. 24시간 실시간 모니터링, 객관적인 안전 데이터 확보, 선제적 위험 예측 등 AI 영상분석이 제공하는 다양한 이점은 중대재해처벌법 시대에 기업의 지속 가능한 성장을 위한 필수 요소가 될 것입니다.

결론: 중대재해처벌법 시대의 선제적 대응 전략

중대재해처벌법의 전면 시행으로 5인 이상 모든 기업에게 산업안전은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히 건설, 제조, 물류 산업의 경영자들은 이 법안이 가져올 영향력을 정확히 인지하고, AI 기반 영상분석 기술을 활용한 선제적 대응 전략을 수립해야 합니다.

슈퍼브에이아이의 AI 영상 관제 솔루션은 중대재해처벌법의 핵심 요구사항을 충족하면서, 동시에 기업의 안전 관리 효율성을 극대화할 수 있는 최적의 솔루션입니다. 법적 리스크 관리, 작업자 안전 보호, 생산성 향상이라는 세 가지 목표를 동시에 달성할 수 있는 이 솔루션은, 중대재해처벌법 시대의 새로운 산업안전 패러다임을 선도할 것입니다.

기업의 생존과 안전한 작업 환경, 그리고 법적 의무 이행이라는 세 가지 목표를 모두 달성하고자 하는 기업이라면, AI 기반 영상 관제 솔루션의 도입을 적극적으로 검토해야 할 시점입니다. 슈퍼브에이아이는 각 기업의 특성과 요구에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공하여, 중대재해처벌법이 가져올 새로운 도전에 함께 대응해 나갈 준비가 되어 있습니다.

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