중소 제조현장, 안전관리의 사각지대

중대재해처벌법 적용이 중소 사업장까지 확대되면서 제조현장의 안전관리 부담이 크게 늘었다. 그러나 현장의 대응 여건은 여전히 제한적이다. 고용노동부 집계에 따르면 2022년 재해조사 대상 사망자의 약 60%가 소규모 사업장에서 나왔다. 사고가 가장 많은 곳이 정작 안전 기술 도입에서는 가장 뒤처져 있는 셈이다.

스마트 안전관리 기술 자체는 대형 조선소와 대기업 공장을 중심으로 이미 빠르게 발전해 왔다. 문제는 기술의 존재가 아니라 도입 가능한 형태다. 관제실과 전담 운영 인력을 전제로 설계된 시스템은 열 명 남짓한 현장에서는 유지조차 어렵다. 소규모 현장에 필요한 것은 더 높은 사양이 아니라 현장 규모에 맞는 설계다.

공급기업과 제조현장이 함께 참여하는 국가 연구개발(R&D) 과제

㈜마이오티는 2025년 10월 중소벤처기업부 디지털기반 중소제조 산재예방 기술개발 지원사업의 주관기업으로 선정되었다. 이 사업은 소규모 제조기업의 산재 예방·대응 역량을 디지털 기술로 강화하기 위한 연구개발 사업으로, 작업자 행동 기반 안전사고 예방, 위험기계·기구 관리, 화재·폭발·누출·질식 대응, 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 안전관리 통합솔루션의 4대 분야를 지원한다. 곧 중소 제조현장에서 실제로 일어나는 사고 유형을 그대로 옮겨 놓은 것이다.

주목할 부분은 참여 구조다. 산재예방 솔루션 공급기업이 중소 제조기업과 컨소시엄을 구성해 참여한다. 공급기업이 실험실에서 단독으로 개발해 납품하는 방식이 아니라, 기술을 실제로 쓸 소규모 현장이 개발 단계부터 실증에 참여하는 구조다. 과제 기간 동안 개발 결과물이 현장의 비용과 운영 여건에 맞는지부터 검증되는 셈이다.

과제의 개발 목표, 시나리오 적응형 작업자 AI 안전관리

㈜마이오티가 본 과제에서 개발하는 것은 3D 환경 인식과 개인보호구(Personal Protective Equipment, PPE) 착용 감지를 기반으로 다양한 작업 시나리오에 적용할 수 있는 작업자 AI 안전관리 시스템이다. 공정과 설비 배치가 제각각인 중소 제조현장에서는 단일 공정에 맞춘 고정형 시스템이 통하지 않는다. 예컨대 같은 PPE 감지라도 용접 작업장과 도장 작업장에서 요구되는 보호구와 위험 기준은 다르다. 작업 공간을 3차원으로 인식하고 현장별 시나리오에 따라 위험 판단 기준을 구성하는 적응형 설계가 과제의 핵심이다.

개발의 출발점은 조선·해양 현장에서 검증해 온 Edge AI 기반 Smart HSE(Health, Safety and Environment) 플랫폼과 산업용 엣지 디바이스 특허 기술이다. ㈜마이오티는 고중량 블록을 운송하는 트랜스포터에 시각지능을 적용해 작업자·차량·장애물을 실시간 인식하고 충돌 위험을 예측하는 시스템을 구축했고, 블록 조립동의 LPG·공압 설비는 무선 센서망으로 통합 관제해 가스 사고를 예방해 왔다. 이번 과제의 과업은 이렇게 대형 현장에서 검증된 기술을 소규모 현장이 감당할 수 있는 비용과 운영 부담 안에서 작동하도록 다시 설계해 적용하는 데 있다.

과제를 뒷받침하는 제품 기술, AI Vision HSE

개발의 기술적 토대는 자체 솔루션인 AI Vision HSE다. 중장비와 작업자가 혼재된 고위험 현장에서 사람의 시야가 닿지 않는 사각지대까지 감지하는 영상 기반 안전 솔루션으로, 사람·차량·장애물을 실시간으로 인식해 충돌 위험을 사전에 예측한다. 야간이나 저조도 환경에서는 스마트 가이드빔과 연동해 위험 구역 진입 시 즉각 경보를 보내고, 24시간 자동 모니터링과 영상 기록으로 관리자의 상시 감시 부담을 줄인다. 이 솔루션이 대형 현장에서 보여 준 감지·예측 능력을 중소 제조현장의 다양한 작업 시나리오로 일반화하는 것이 과제의 기술적 도전이다.

중소 제조현장에서 쌓아 온 실증 경험

과제의 토대가 되는 경험은 이미 여러 중소 제조현장에서 쌓이고 있다. 한 협력 현장에서는 12대의 AI 카메라로 작업자의 PPE 착용 준수와 화재를 실시간 감지하고 출입 통제와 연동하는 현장 안전관리 시스템을 구축했다. 크레인과 지게차 같은 중장비에는 4채널 AI 인체 감지 카메라와 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS) 기반 위치·속도 모니터링을 결합해 장비와 작업자의 충돌을 예방하고 있다.

적용 범위는 보건 영역으로도 넓어졌다. 밀폐 용기 내부의 공기질을 LoRaWAN 기반 모듈형 센서로 측정해 유해가스를 감지하는 기술, 알루미늄 연삭 작업에서 발생하는 분진을 감지해 집진 설비와 연동함으로써 작업자의 호흡기 질환을 예방하는 시스템이 현장에서 운영 중이다. 모두 안전 전담 인력을 두기 어려운 규모의 현장에서 돌아가는 시스템이라는 점이 공통점이다.

그림 2. 중소 제조현장 적용 사례

도입 문턱이 낮은 표준 패키지를 향해

중소 제조현장의 제약은 분명하다. 안전관리 전담 인력을 두기 어렵고, 시스템 유지보수에 쓸 시간과 비용도 부족하다. 과제가 지향하는 것은 이 제약을 전제로 한 표준 패키지이다. 컨소시엄에 참여하는 제조현장에서 검증된 구성을 동종 업계가 그대로 도입할 수 있는 형태로 정리해, 한 현장의 실증이 한 업종의 보급으로 이어지는 경로를 만드는 것이 목표이다.