외부 지식 평가

외부 지식 평가: 현장 출입 승인 전 협력업체 직원의 역량을 검증하는 방법

협력업체 직원의 자격 및 역량 문제는 모든 산업안전 전문가에게 익숙한 과제입니다. 자격증이나 이수증을 소지하고 있다고 해서 안전한 작업 수행에 필요한 실질적인 지식을 갖추었다고 보장할 수는 없는 경우가 많습니다. Gazprom Neft PJSC는 산업안전 기능 혁신의 일환으로 역량 장벽 구축 프로젝트를 시작했습니다. 역량 평가 시스템 개발 프로젝트 매니저인 Maksim Polyakov가 협력업체 직원들이 작업 현장에 도착하기 전에 사전에 역량을 검증할 수 있는 외부 지식 평가 시스템을 도입한 경험을 공유합니다.

지식 양자화: 방대한 법규 문서에서 구체적인 요구사항으로

이 시스템의 핵심 기반은 '지식 양자화(지식 모듈화)' 방법론입니다. 관련 법규 문서와 국가 기준에는 방대한 양의 정보가 담겨 있는데, 현장 작업자가 이를 모두 암기하는 것은 불가능할 뿐만 아니라 불필요합니다. 연사는 회사가 이 문제를 어떻게 해결했는지 다음과 같이 설명합니다:

• 핵심 위험 시나리오 분석: 법규 및 규정에서 실제 사고 예방과 직결되는 요구사항만을 선별합니다.
• 지식 단위(퀀트) 분할: 각 고위험 작업을 핵심 명제(지식 단위)로 세분화합니다. 예를 들어 고소 작업의 경우 약 400개의 구체적인 명제가 도출됩니다.
• 전문성 분리: 산업안전 전문가는 작업자가 무엇을 알아야 하는지 정의하고, 교육 전문가는 이를 바탕으로 평가 문항을 설계합니다. 요구사항 자체는 변하지 않더라도 문제의 표현 방식이 정기적으로 업데이트되므로 단순 기출문제 암기를 통한 통과를 원천적으로 차단합니다.

IT 플랫폼 및 프록터링 시스템: 평가 결과의 신뢰성 확보

평가는 인터넷과 카메라가 갖춰진 모든 기기에서 접속할 수 있는 독립적인 IT 플랫폼을 통해 진행됩니다. 응시자는 시각화된 학습 자료를 숙지한 후 시험을 치릅니다. 이 시스템의 핵심 요소는 인공지능(AI) 기반의 화상 감독(프록터링)입니다.

시스템은 웹캠 영상을 기록하고 화면을 녹화하며 음성을 분석합니다. AI는 화면 내 타인의 등장, 시선 회피 시도 또는 부정행위 자료 사용 여부를 실시간으로 감지합니다. 발표에서는 최종 결과가 산출되는 방식을 상세히 다룹니다. 응시자는 지식 점수뿐만 아니라 신뢰도(자력 응시 여부) 등급도 함께 부여받습니다. 이를 통해 단순히 지식이 부족한 인원(교육을 통해 개선 가능)과 시스템을 속이려는 인원을 명확히 구분할 수 있습니다.

비즈니스 프로세스 통합 및 도입 성과

이러한 검증 장벽을 도입하는 것은 안전 확보와 생산 일정 준수 사이의 균형을 요구하는 복합적인 과정입니다. 연사는 실제 사례를 통해 평가 결과(응시자들은 평균적으로 10문제 중 3문제만 정답 처리됨)가 경영진의 의사결정에 어떻게 활용되는지 보여줍니다. 현장 출입 승인을 위한 기준 점수가 설정되고, 직종별·지역별 지식수준을 분석하는 대시보드가 구축됩니다. 이를 통해 역량 수준이 낮은 협력업체가 투입되는 현장의 안전 관리를 집중적으로 강화하고, 사전 동원 감사 단계에서부터 협력사와 객관적인 데이터를 바탕으로 협의를 진행할 수 있습니다.

본 웨비나에서 다루는 주요 내용:

• 법규 문서에서 불필요한 요구사항을 걸러내고 현장 작업자에게 적합한 지식 프로필을 구축하는 방법
• 지식 양자화 방법론의 작동 원리와 기존 표준 시험보다 효과적인 이유
• 협력업체 비대면 평가 시 프록터링을 활용해 부정행위를 방지하는 방법
• 위험 관리 및 협력업체와의 소통을 위해 평가 결과를 활용하는 방법
• 생산 일정에 치명적인 차질을 주지 않으면서 출입 제한 시스템을 안착시키는 방법