[성공 사례] AI 영상 관제로 안전 사고 예방, 중대재해처벌법 대응

다중 장비와 사람이 분주하게 오가는 건설·조선 현장에서는 지게차 주변 근로자 사고가 언제든지 발생할 수 있습니다. 실제로 지난 2024년에는 가전부품 제조 공장에서 지게차에 치인 외국인 노동자가 숨진 사고가 발생해 법원이 경영주에게 중대재해처벌법에 따라 벌금 5천만원을 선고하기도 했습니다.

중대재해처벌법 시행 이후 현장 책임자들은 안전 위반에 대한 법적 책임과 비용 부담을 동시에 안고 있지만, 기존의 수동 모니터링만으로는 위협을 사전에 발견하기 어렵습니다.

지게차 관련 사고가 급증하고 있는 이유는 단순한 장비 결함보다는 작업자의 부주의, 불안전한 운전 습관, 미흡한 관리체계에서 비롯되는 경우가 많습니다. 산업재해 고위험요인(SIF) 분석 자료에 따르면, 지게차 사고 원인은 운행 경로상의 지형 불균형이나 주변 구조물과의 충돌, 시야 확보 부족 등이었는데요. 미국 노동통계국(OSHA)과 안전위원회에 따르면 전체 지게차 사망자 중 36%가 주변 보행자라고 보고합니다. 

즉, 지게차에 근접한 위험 구역을 제대로 모니터링하는 것만으로도 사고를 줄일 수 있게 되는데요. 국내 굴지의 조선사가 슈퍼브 플랫폼을 활용해 현장의 사고를 감지하고 근접사고를 예방하는 AI 영상 관제 시스템을 구축한 과정과 성과를 소개합니다.  

Challenge – "알면서도 막지 못했던, 현장의 고질적 위험"

프로젝트에 참여한 고객사는 국내 굴지의 조선사로, 다수의 인력과 중장비가 쉴 틈 없이 움직이는 대규모 조선 현장을 운영하고 있었습니다. 이들은 안전 관리 시스템을 갖추고 있었음에도 불구하고, 두 가지 핵심적인 문제에 대한 근본적인 해결책을 찾지 못하고 있었습니다.

• ① 예측 불가능한 지게차 충돌 위험
  좁은 공간에서 작업자와 동선이 겹치는 지게차는 현장의 가장 큰 위험 요소였습니다. 관제사가 CCTV를 지켜봐도, 순식간에 발생하는 충돌 및 끼임 사고의 전조를 모두 포착하기란 불가능에 가까웠습니다.
  
• ② 육안으로 확인 힘든 고소 작업 안전: 수십 미터 상공의 비계 위에서 작업하는 인원들의 안전고리가 생명줄에 제대로 연결되어 있는지, 관리자가 매번, 모든 인원을 육안으로 확인하고 감독하는 것은 물리적인 한계가 명확했습니다.

Solution – AI를 통한 실시간 근접 사고 감지

슈퍼브에이아이는 고객 현장의 데이터를 기반으로 '가장 효과적인 해결책'을 함께 만들어가는 방식을 택했습니다.

1단계: 현장의 목소리를 담은 '데이터' 준비 

실제 고객사 현장에서 촬영된 CCTV 영상 데이터를 확보했습니다. 슈퍼브 플랫폼은 데이터 수집, 자동 파싱, 불필요한 영상 필터링, AI 어시스트 라벨링, 모델 학습·평가·배포까지 엔드투엔드 환경을 제공합니다. 이를 통해 최소한의 데이터로도 맞춤형 AI 모델을 개발할 수 있으며, 지속적인 성능 개선이 가능했습니다.

작업 환경의 다양한 날씨, 조도 변화 등 현장에서 제공되지 못한 데이터는 슈퍼브 플랫폼의 데이터 합성 기능을 통해 보완해 모델의 현실 적합성을 높였습니다. 이를 통해 AI가 '실제 상황'을 정확하게 인지하고 판단할 수 있는 기반을 마련했습니다.

2단계: 핵심 문제 해결을 위한 AI 모델 개발

현장에서 제기된 두 가지 핵심 문제를 해결하기 위한 맞춤형 AI 모델을 신속하게 개발했습니다.

• 솔루션 1) 움직이는 위험 예측, '지게차-작업자 충돌 방지 AI'
  • 단순히 지게차와 사람을 탐지하는 것을 넘어, AI가 지게차의 이동 경로와 속도를 분석해 주변에 보이지 않는 '실시간 위험 구역'을 생성합니다. 작업자가 이 구역 안으로 진입하는 순간, 시스템은 이를 충돌 위험으로 판단하고 경고를 보냅니다.

• 솔루션 2) 보이지 않는 규정 준수, '안전고리 체결 감지 AI'
  • AI가 고소 작업자의 안전 밴드, 와이어, 카라비너(안전고리) 객체를 각각 탐지하고, 제대로 '연결'되어 있는지 여부를 판단합니다. 만약 안전고리가 체결되지 않은 작업자는 화면상 빨간색 박스로 강조되고, 즉시 관리자에게 해당 작업자의 위치와 정보가 전달됩니다.

Benefit – 사고 예방과 규정 준수

AI 영상 관제 시스템 도입 이후 현장은 다음과 같은 성과를 얻었습니다.

• 사고·근접사고의 현저한 감소
  • 슈퍼브 영상 관제 솔루션은 객체와 행동을 실시간으로 인식해 위험을 사전에 감지합니다. 관리자는 위험 구역에 진입한 근로자를 즉시 파악해 사고를 사전에 막을 수 있습니다.
• 중대재해처벌법 준수와 법적 증거 확보
  • 안전 구역 침입과 안전 장비 미착용 이벤트는 자동으로 저장되어, 사업주가 안전 의무를 이행했음을 입증하는 법적 증거가 됩니다. 슈퍼브 영상 관제 솔루션은 VLM(비전-언어 모델)이 탑재되어 있어 과거 사례를 자연어로 검색하고 상세한 보고서를 자동 생성할 수 있습니다.
• 운영 효율과 비용 절감
  • AI 관제를 도입한 기업들은 보험료 15% 감소, 규정 위반 83% 감소라는 구체적 ROI를 기록하고 있습니다. 현장에서도 지게차 사고와 고소 작업의 위험성이 줄어 생산 중단과 재해 보상 비용을 크게 절감하게 되었습니다.
• 데이터 기반 교육과 개선
  • 이벤트 데이터와 영상을 분석해 반복적인 위험 패턴을 찾아내고, 해당 작업자에게 맞춤형 안전 교육을 제공할 수 있습니다. 이는 안전 문화 정착과 재발 방지에 기여합니다.

확장 가능성 – 다양한 안전 시나리오

이번 프로젝트를 통해 축적한 데이터와 AI 기술은 다양한 방향으로 확장될 수 있습니다.

• 다양한 중장비로 확대
  • 지게차뿐 아니라 크레인, 굴삭기, 조선소 선체 작업 등 다른 중장비 주변의 위험 구역을 정의하여 근접사고를 감지할 수 있습니다.
• 전사적 안전 관리 플랫폼으로 확장
  • VLM 기반 영상 검색과 자연어 보고 기능을 통해 작업장 전체의 안전 데이터를 체계적으로 관리하고, 산업안전보건법 등 다른 규정에 맞춘 보고서를 자동 생성할 수 있습니다.
• 다양한 안전 규정에 대응
  • 전기 작업자의 절연 장갑·특수 보호구 착용 여부 감지, 위험 구역 진입 경고, 낙상·미끄러짐 감지 등 여러 모듈을 추가해 산업별 맞춤형 안전 솔루션으로 발전할 수 있습니다.

결론 – 현장 안전의 새로운 표준

지게차 충돌과 고소 작업 추락은 건설·조선 현장의 가장 큰 위험 중 하나입니다. 전통적인 수동 모니터링만으로는 사고를 미리 막기에 한계가 있습니다.

이번 사례에서 슈퍼브 영상 관제 솔루션은 실시간 위험 구역을 정의하고 객체를 정확히 검출·추적해 사고를 예방하는 새로운 표준을 제시했습니다. 엔드투엔드 AI 플랫폼을 활용해 데이터 준비부터 모델 개발, 배포, 성능 모니터링까지 한 번에 처리함으로써 개발 기간을 단축하고 정확도를 지속적으로 개선했습니다.

맥킨지에 따르면 AI 기반 예측 도구가 현장 사고를 최대 30%까지 줄일 수 있다고 합니다. AI 안전 시스템을 도입한 현장은 PPE 위반이 47% 감소하고 보고 대상 사고가 36% 감소했으며, 위험 식별 능력이 52% 향상되었다는 결과도 있습니다.

슈퍼브 영상 관제 솔루션은 다양한 중장비와 작업으로 확장 가능합니다. 슈퍼브에이아이는 현장의 안전 수준을 한 단계 높이고, 중대재해처벌법에 효과적으로 대응할 수 있는 AI 파트너가 되겠습니다.

슈퍼브 영상 관제 솔루션에 궁금한 점이 있다면 아래 내용을 남겨주세요. 슈퍼브에이 전문가가 바로 연락 드리겠습니다.