비디오 모니터링에서 AI 안전 생태계로: HSE 데이터를 사고 예방으로 전환하는 방법
산업안전보건 (HSE) 분야의 디지털 도구 도입은 흔히 CCTV 설치와 기본적인 사고 기록 관리에 그치는 경우가 많습니다. 그러나 데이터의 진정한 잠재력은 단순한 위반 기록을 넘어 선제적인 안전 생태계로 전환할 때 비로소 발휘됩니다. ERG 그룹 산하 SSGPO 기업의 HSE 총괄 알렉산드르 본다렌코는 이번 발표에서 파편화된 디지털 솔루션을 단일 AI 생태계로 통합하여, 사망사고 없는 사업장이라는 역사적인 성과를 달성한 구체적인 경험을 공유합니다.
통제의 진화: 드론에서 교육용 콘텐츠까지
과거 이 사업장에서는 연평균 5건의 사망사고가 발생했습니다. 전환점이 된 것은 글로벌 우수 사례의 맞춤 도입과 대규모 디지털화였습니다. 2016년에 추진된 초기 조치 중 하나는 고위험 작업을 현장 감시하기 위해 드론 (무인기)을 도입한 것이었습니다. 이 도구는 실전에서 결정적인 효과를 입증했습니다. 2021년 드론 조종사는 작업이 진행 중이던 암벽 굴착면 아래 그늘에서 쉬고 있던 작업자 2명을 적시에 발견했습니다. 프로펠러 소리에 놀란 작업자들은 암석 붕괴 불과 12초 전에 위험 지역을 벗어날 수 있었습니다.
현재 기술적 모니터링 체계는 1,800대 이상의 고정식 카메라와 약 500대의 웨어러블 바디캠 (개인용 영상기록장치)을 포함합니다. 이렇게 수집된 방대한 영상 데이터는 서버에 방치되지 않고 교육 자료로 전환됩니다. HSE 부서는 매월 오류 사례와 안전한 작업 수행 사례를 담은 숏폼 영상을 제작합니다. 이 콘텐츠는 매 교대 근무 시작 전 작업지시서 발급실에 설치된 200대의 TV 화면을 통해 송출되어 지속적인 마이크로러닝 (Micro-learning) 프로세스를 형성합니다.
행동 관리에 도입된 인공지능
발표자는 관리자와 현장 작업자 간의 소통 평가에 특히 주목합니다. 사업장에는 TBM (Tool Box Meeting, 안전 5분 회의)과 행동 기반 안전 대화를 자동으로 분석하는 시스템이 구축되어 있습니다. 현장 관리자가 음성 녹음기로 안전 교육 및 대화를 녹음하면, 알고리즘이 승인된 표준 지침에 따라 대화의 질을 평가합니다.
자동화 도구 덕분에 관리자는 불과 45초 만에 구조화된 피드백을 받게 됩니다. 시스템은 대화의 강점과 개선 요소를 명확히 시각화합니다. 이 데이터는 대시보드와 동기화되어 부서별 통합 현황 분석 자료로 활용됩니다.
신임 현장 관리자의 안전 감사 역량을 강화하기 위해 전용 디지털 코칭 트레이너가 개발되었습니다. 이 시스템에서 AI 기술은 수용적인 태도부터 저항적이거나 운명론적인 태도까지 다양한 성향의 작업자 프로필을 연기합니다. 관리자의 목표는 가상의 대화 상대가 스스로 위험성을 인식하도록 대화를 이끌어내는 것입니다.
운전자 피로도의 종합 평가
산업 현장에서 감춰진 주요 위협 중 하나는 일반적인 음주 측정기로는 감지할 수 없는 작업자의 피로 누적입니다. 이 문제를 해결하기 위해 팀은 하드웨어·소프트웨어 통합 모듈 (PAM 60)을 자체 개발했습니다.
이 장비는 게임용 레이싱 핸들과 페달을 사용하여 1분 동안 신호를 주며 작업자의 반응 속도를 측정합니다. 동시에 LED 링 조명이 탑재된 4K 카메라인 동공계측 (Pupillometry) 장비가 빛 자극에 대한 동공 수축 및 회복 속도를 측정하고 눈의 충혈도를 기록합니다. 이 시스템의 핵심 차별점은 획일적인 평균 기준을 적용하지 않는다는 것입니다. 모듈은 직원별 통계 데이터를 누적하여 현재 수치를 해당 직원의 개인 기준 데이터와 비교합니다. 반응 속도나 동공 수치가 개인 기준에서 벗어나면 작업자를 처벌하는 대신 정비고 내 보조 업무로 전환 배치하여 운행 중 교통사고 위험을 근본적으로 차단합니다.
로컬 AI 도구 및 데이터 보호
생성형 AI 모델의 도입은 흔히 기밀 정보 유출 위험을 동반합니다. 이를 방지하기 위해 사업장에서는 브라우저 기반의 독립형 오프라인 프로그램과 로컬 언어 모델 구축에 집중했습니다. 이를 통해 복잡한 분석 업무를 안전하게 자동화하고 있습니다:
- 사고 조사: 시스템이 음성 인터뷰 및 관련 서류를 분석하여 원인 분석 트리 (Cause Tree)를 자동으로 작성하고, 보우타이 (Bow-Tie) 다이어그램 생성 및 발표 자료를 준비합니다.
- 지식 평가: 멀티 에이전트 시스템이 규정 요구사항에 대한 구술 시험을 진행하여 음성으로 질문을 던지고 직원 답변의 핵심 내용을 퍼센트 점수로 평가합니다.
- 표준 작업 지침서 작성: 입력된 프로세스 카드를 바탕으로 에이전트가 절차적 지침을 엄격히 준수하여 완전한 기술 작업 지침서를 자동으로 작성합니다.
본 발표에서 확인할 수 있는 내용:
- 바디캠 녹화 영상을 활용하여 교육용 비디오 콘텐츠 제작 파이프라인을 구축하는 방법
- 신경망을 활용해 행동 기반 안전 대화의 품질 평가를 자동화하는 방법
- 동공계측 및 반응 테스트를 통한 운전자 맞춤형 피로도 관리 적용 방법
- 관리자와 현장 직원 간의 난이도 높은 소통 교육을 위해 AI 트레이너를 활용하는 방법
- 데이터 유출 위험 없이 사고 조사를 위한 독립형 AI 도구를 구축하는 방법