[성공 사례] AI 영상 관제로 PPE 규정 준수율 98% 달성

대한민국 산업 현장의 안전 시계는 여전히 흐립니다. 고용노동부가 발표한 최신 산업재해 현황에 따르면, 제조업은 건설업과 더불어 재해조사 대상 사망사고가 가장 빈번하게 발생하는 고위험 업종 중 하나입니다. 매년 수백 명의 근로자가 일터에서 목숨을 잃거나 다치고 있으며, 사고의 상당수는 기본적인 안전 수칙, 특히 개인보호장비(PPE) 미착용과 같은 인적 요인에서 비롯됩니다.  

2022년 시행된 중대재해처벌법은 기업의 안전 관리 패러다임을 근본적으로 바꾸었습니다. 이 법은 단순히 사고 발생에 대한 벌금을 부과하는 것을 넘어, 안전보건 확보 의무를 다하지 않은 사업주와 경영책임자에게 직접적인 형사 책임을 묻습니다. 실제로 법 시행 이후, 제조업 현장에서 발생한 끼임, 충돌, 폭발 사고 등으로 인해 경영진이 징역형이나 벌금형을 선고받는 사례가 잇따르고 있습니다.  

이제 기업은 사고를 예방하는 것을 넘어, '안전보건 관리체계를 충실히 구축하고 이행했음'을 객관적인 데이터로 증명해야 하는 무거운 책임을 안게 되었습니다. 사고 예방 실패가 곧 경영 실패로 이어지는 시대, 기존의 수동적이고 사후적인 안전 관리 방식으로는 더 이상 기업의 미래를 담보할 수 없습니다.

Challenge - 변화를 따라잡지 못하는 기존 솔루션의 한계

국내 굴지의 제조 기업 S사는 중대재해처벌법 리스크에 대응하기 위해 안전 관리 인력을 충원하고 CCTV 시스템을 확장했지만, 개인보호장비(PPE) 규정 준수율을 100%로 유지하는 것은 여전히 어려운 과제였습니다.

S사는 문제 해결을 위해 AI 영상 관제 기술 도입을 검토했지만, 이내 기술적인 장벽에 부딪혔습니다. 바로 기존 AI 모델의 '경직성' 문제였습니다.

핵심 문제점: '학습'의 굴레에 갇힌 안전 관리

• 끝없는 재학습의 굴레: 기존 지능형 CCTV 모델(Custom Training 방식)은 특정 종류의 안전모, 안전화 등 정해진 PPE 세트를 인식하는 데는 정확도가 높을 수 있습니다. 하지만 제조 현장은 살아있는 유기체와 같습니다. 더 안전하거나 효율적인 신형 안전모가 도입되거나, 특정 공정을 위해 새로운 종류의 보호 장갑이 추가되는 일은 비일비재합니다. 기존 AI 방식으로는 새로운 PPE가 추가될 때마다 '데이터 수집 → 라벨링 → 모델 학습 → 시스템 재배포'라는 길고 복잡한 과정을 매번 반복해야 했습니다. 이는 수개월의 시간과 막대한 비용을 요구하는 비효율적인 작업이었습니다.
  
• 유연성 부재로 인한 안전 공백: 신규 PPE 도입 후 AI 모델이 재학습을 마칠 때까지의 기간 동안, 해당 장비에 대한 자동 감시는 불가능해집니다. 이 '안전 공백' 기간 동안에는 다시 관리자가 직접 육안으로 감독해야만 했습니다. 이는 AI 도입의 근본적인 목적인 '상시적이고 빈틈없는 모니터링'을 불가능하게 만드는 치명적인 약점이었습니다.
  
• 낮은 투자 대비 효율(ROI): 변화가 잦은 현장 상황 때문에 지속적인 모델 유지보수 비용이 발생하면서, AI 도입에 대한 투자 대비 효율(ROI)은 불투명해졌습니다. S사는 단순히 위반 사항을 '탐지'하는 것을 넘어, 변화하는 안전 기준에 '유연하게' 적응할 수 있는 지속 가능한 솔루션을 필요로 했습니다.

결론적으로 S사는 '한 번 학습시키면 끝'인 고정된 AI가 아닌, 현장의 변화에 발맞춰 즉각적으로 진화할 수 있는 '똑똑하고 유연한' AI 시스템이 절실했습니다. 문제는 '사람의 눈'을 대체하는 것을 넘어, '변화에 대응하지 못하는 기술' 그 자체였습니다.

Solution - '학습 없는 AI'로 유연성을 확보하다

기존 솔루션의 경직성이라는 문제에 직면한 S사는 ‘슈퍼브 영상 관제 솔루션'에서 해답을 찾았습니다. S사가 슈퍼브에이아이를 선택한 이유는 단순히 AI 기술을 적용했기 때문이 아니라, AI 도입의 가장 큰 장벽인 '유연성' 문제를 혁신적인 방식으로 해결했기 때문입니다.

핵심 기술: 제로샷(Zero-Shot)과 시맨틱 검색의 결합

슈퍼브에이아이의 솔루션은 전통적인 '커스텀 학습' 방식이 아닙니다. 두 가지 강력한 기술을 결합한 '검출 후 검색(Detect & Search)' 접근법을 채택했습니다.

1. 1단계: 제로샷 모델로 신속하게 '검출'
   강력한 제로샷 비전 파운데이션 모델이 현장 영상에서 사람과 다양한 PPE 객체(안전모, 보안경, 장갑 등)를 1차적으로 넓게 검출합니다. 이 모델은 별도의 학습 데이터 없이도 일반적인 객체를 높은 정확도로 인식할 수 있습니다. 
   
2. 2단계: 시맨틱 검색으로 정확하게 '판별'
   1차 검출된 PPE가 S사에서 승인된 장비가 맞는지 판별하기 위해 시맨틱 검색 기술을 사용합니다. 시스템 관리자는 사전에 승인된 새로운 안전모, 안전화 등의 이미지를 벡터 데이터베이스(DB)에 등록해 둡니다. AI는 현장에서 검출된 안전모의 시각적 특징을 DB에 등록된 이미지들과 비교하여, 허가된 장비인지 아닌지를 실시간으로 판단합니다.  

변화에 즉각 대응하는 유연성

이 방식의 가장 큰 장점은 압도적인 유연성과 확장성입니다. 만약 S사에서 새로운 디자인의 안전모를 도입한다면, 더 이상 복잡한 학습 과정이 필요 없습니다. 안전 관리자는 그저 새로운 안전모 사진 한 장을 시스템의 이미지 DB에 추가하기만 하면 됩니다. 그러면 AI는 즉시 현장에서 새로운 안전모를 '승인된 PPE'로 인식하기 시작합니다.

이러한 '학습 없는' 업데이트 방식은 S사에게 다음과 같은 가치를 제공했습니다.

• 즉각적인 현장 적용: 신규 장비 도입과 동시에 AI 감시 시스템에 반영하여 '안전 공백'을 원천적으로 제거했습니다.
• 비용 및 시간 절감: 반복적인 데이터 수집, 라벨링, 모델 재학습에 드는 막대한 비용과 시간을 절감하여 AI 시스템의 총소유비용(TCO)을 획기적으로 낮췄습니다.
• 미래 대응력 확보: 앞으로 어떤 새로운 종류의 PPE가 도입되더라도, 시스템은 간단한 DB 업데이트만으로 유연하게 대응할 수 있는 미래 지향적인 안전 관리 플랫폼을 구축하게 되었습니다.

S사의 기존 CCTV 시스템에 연동된 슈퍼브 영상 관제 솔루션은 PPE 규정 위반이 감지되는 즉시 해당 근로자를 화면에 하이라이트하고, 안전 관리자의 통합 대시보드와 모바일 기기로 실시간 경고 알림을 전송했습니다. 이를 통해 S사는 마침내 '사후 적발'에서 '실시간 예방'으로, '경직된 시스템'에서 '유연한 시스템'으로 전환할 수 있게 되었습니다.

Benefit - 안전과 효율성의 패러다임 전환

슈퍼브 영상 관제 솔루션은 조직의 안전 문화와 운영 효율성 전반에 긍정적인 파급 효과를 가져왔습니다.

정량적 성과: 숫자로 증명된 변화

솔루션 도입 후 S사가 경험한 변화는 명확한 데이터로 나타났습니다.

• PPE 규정 준수율의 극적인 향상:
  사각지대가 존재했던 기존의 수동 감독 체제하에서 약 75%로 추정되던 PPE 규정 준수율은, AI 시스템 도입 후 모니터링 구역 전체에서 98% 이상으로 안정적으로 유지되었습니다.
  
• 안전 규정 위반 건수 90% 감소:
  AI의 24시간 실시간 모니터링은 근로자들의 안전 경각심을 자연스럽게 고취시켰습니다. 시스템 도입 3개월 만에 일일 적발되는 PPE 미착용 사례는 이전 대비 90% 이상 감소하며, 안전 수칙 준수가 현장의 새로운 표준으로 자리 잡았습니다.
  
• 위험 감지 및 대응 시간 단축:
  위반 사항을 발견하고 조치하는 데까지 수 시간이 걸리거나 아예 인지조차 못 하던 과거와 달리, 이제는 위반 발생 후 30초 이내에 즉각적인 경고와 대응이 가능해졌습니다.

S사의 슈퍼브 영상 관제 솔루션 도입 전후 핵심 성과 지표 비교

정성적 변화: 안전 문화의 근본적인 혁신

• 데이터 기반 의사결정 체계 확립
  슈퍼브 영상 관제 솔루션은 어떤 구역에서, 어떤 시간대에, 어떤 종류의 PPE 위반이 빈번하게 발생하는지에 대한 통계 데이터를 자동으로 생성했습니다. S사의 안전팀은 이 데이터를 바탕으로 특정 구역의 PPE 보관함을 추가 설치하거나, 특정 공정의 작업 절차를 개선하는 등 근본적인 원인 해결에 나설 수 있었습니다. 
  
• 법적 리스크 대응 능력 강화
  모든 위반 사례와 조치 결과가 시간과 함께 자동으로 기록되는 시스템은 그 자체로 강력한 법적 증거가 되었습니다. S사는 이제 중대재해처벌법 관련 조사나 감독기관의 감사 시, 안전 관리 의무를 이행하기 위해 체계적이고 지속적인 노력을 기울였음을 객관적인 데이터로 입증할 수 있게 되었습니다.  

PPE를 넘어, 통합 안전 플랫폼의 미래

S사가 슈퍼브 영상 관제 솔루션을 통해 얻은 가장 큰 자산 중 하나는 '확장성'입니다. S사가 도입한 것은 단순히 'PPE 감지기'가 아니라, 미래의 다양한 안전 시나리오에 유연하게 대응할 수 있는 AI 안전 플랫폼이기 때문입니다.

슈퍼브에이아이의 제로샷 비전 기술은 PPE 감지에만 국한되지 않습니다. 동일한 기술 기반 위에서 관리자는 별도의 복잡한 개발 과정 없이, 다음과 같은 다양한 안전 관리 기능을 즉시 추가할 수 있습니다.

• 지게차-작업자 충돌 방지: 제조업 사망사고의 주요 원인 중 하나인 지게차 사고를 예방하기 위해, AI가 지게차 주변에 가상의 '위험 구역'을 설정하고 작업자가 접근 시 즉시 경고를 보냅니다. 
• 위험 구역 무단출입 감지: 고압 전류나 유해 화학물질이 있는 제한 구역에 작업자가 무단으로 진입하는 것을 실시간으로 감지하여 대형 사고를 미연에 방지합니다.
• 넘어짐 및 추락 감지: 고소 작업자나 미끄러운 바닥에서 작업하는 인원의 넘어짐을 감지하여 신속한 응급 조치가 이루어지도록 지원합니다.
• 화재 및 연기 감지: 기존 센서와 더불어 영상 분석을 통해 화재나 연기의 초기 징후를 포착하여 골든타임을 확보합니다.

이처럼 슈퍼브 영상 관제 솔루션은 개별적인 안전 문제를 해결하는 포인트 솔루션을 넘어, 기업의 모든 시각적 안전 리스크를 한 곳에서 통합 관리하는 'AI 안전 관제 센터'로 발전할 수 있습니다. 여러 공급업체의 파편화된 솔루션을 도입하는 것보다 훨씬 효율적이고 경제적인 안전 관리 체계를 구축하는 길입니다.

현장의 안전이 비즈니스의 안전입니다

S사의 성공 사례는 명확한 메시지를 전달합니다. 수십 년간 이어져 온 수동적인 현장 감독 방식은 복잡하고 역동적인 현대 제조 환경에서 한계에 도달했으며, 중대재해처벌법이라는 시대적 요구에 더 이상 부응할 수 없습니다. S사는 '학습이 필요 없는' AI라는 혁신적인 기술을 통해 한계를 돌파하고, 안전과 효율, 그리고 법적 안정성이라는 세 마리 토끼를 모두 잡았습니다.

중대재해처벌법의 시대, 데이터에 기반한 선제적이고 체계적인 안전 관리는 더 이상 선택이 아닌 생존을 위한 필수 요건입니다. 슈퍼브 영상 관제 솔루션은 복잡한 AI 도입 과정의 장벽을 허물고, 모든 기업이 합리적인 비용과 시간으로 세계 최고 수준의 안전 관리 시스템을 구축할 수 있는 가장 현실적인 해법을 제시합니다.

AI CCTV를 넘어 데이터 기반의 선제적 안전 관리 시스템 구축이 궁금하시다면 아래 내용을 남겨주세요. 슈퍼브에이아이의 전문가들이 바로 연락 드리겠습니다.