법적·관리적 측면에서 본 열화상 기반 AI 안전관리 시스템의 전략적 활용

산업 현장에서 안전은 단순한 기술 문제가 아니라 법적 책임과 직결되는 경영 이슈다. 특히 중대재해 관련 법규 강화와 ESG 경영 확산으로 인해 기업은 체계적이고 입증 가능한 안전관리 시스템을 요구받고 있다. 이러한 흐름 속에서 열화상 기반 AI 안전관리 시스템은 단순한 설비 모니터링 솔루션을 넘어, 산업안전보건관리체계 내 핵심 관리 도구로 자리잡고 있다.

 

 

산업안전보건관리체계와 ISO 45001의 구조적 이해

국제 안전보건 경영시스템 표준인 ISO 45001은 조직이 체계적으로 산업재해를 예방하고 안전보건 성과를 개선하도록 요구한다. 이 표준은 다음과 같은 핵심 구조를 가진다.

1. 위험요인 식별(Hazard Identification)
2. 위험성 평가(Risk Assessment)
3. 통제 조치 실행(Risk Control)
4. 성과 모니터링 및 개선(Performance Evaluation & Improvement)

특히 ‘위험성 평가’는 ISO 45001 체계의 핵심 축이다. 기업은 잠재적 위험요인을 식별하고, 발생 가능성과 중대성을 분석해 관리 우선순위를 정해야 한다. 이 과정에서 데이터 기반 도구의 활용 여부가 관리 수준을 결정한다.

 

 

열화상 기반 AI 시스템의 위험성 평가 도구 활용

1. 객관적 데이터 기반 위험도 산정

전통적 위험성 평가는 작업자 인터뷰, 점검표, 과거 사고 사례 중심으로 이루어지는 경우가 많았다. 그러나 이는 주관적 판단에 의존할 가능성이 크다.

열화상 기반 AI 시스템은 다음과 같은 방식으로 위험성 평가의 정량화를 가능하게 한다.

• 설비별 평균 온도 및 변동폭 데이터 축적
• 과열 빈도 및 지속 시간 분석
• 정상 패턴 대비 편차율 계산
• 이상 발생 시점과 공정 조건 간 상관관계 분석

이를 통해 단순히 “위험해 보인다”는 판단이 아니라, “위험 발생 확률과 심각도가 통계적으로 유의하다”는 형태의 분석이 가능해진다.

2. 선제적 위험요인 식별

ISO 45001은 사후 대응이 아닌 예방 중심 접근을 강조한다. 열화상 AI 시스템은 설비 고장이나 화재로 이어질 수 있는 초기 열 이상 현상을 조기에 감지한다. 이는 잠재적 위험(Hidden Hazard)을 가시화하는 역할을 한다.

예를 들어 다음과 같은 영역에서 활용된다.

• 배전반 및 변압기 과열 감지
• 베어링 마찰열 증가 분석
• 리튬배터리 저장 구역 열폭주 전조 탐지
• 고온 공정 설비의 단열 손상 확인

이러한 데이터는 위험성 평가 문서의 근거 자료로 직접 활용될 수 있다.

 

 

점검 기록의 데이터화와 법적 대응력 강화

1. 점검 기록의 디지털 전환

기존 산업 현장에서는 점검 결과를 수기 기록하거나 엑셀 파일로 관리하는 경우가 많았다. 그러나 이는 기록 누락, 위·변조 가능성, 추적성 부족 등의 문제를 내포한다.

열화상 기반 AI 시스템은 다음과 같은 형태로 점검 기록을 자동 축적한다.

• 날짜·시간별 온도 로그 저장
• 설비별 이상 발생 이력 관리
• 경보 발생 및 조치 내역 자동 기록
• 사용자 접근 및 수정 이력 관리

이러한 데이터는 변경 이력이 남는 디지털 로그 형태로 저장되기 때문에 신뢰성이 높다.

2. 안전 감사 및 외부 심사 대응

ISO 45001 인증 심사나 내부 안전 감사 시 다음과 같은 항목이 주요 검토 대상이 된다.

• 위험성 평가의 적정성
• 통제 조치의 실효성
• 지속적 개선 활동의 근거 자료
• 사고 예방 활동의 객관적 증빙

열화상 AI 시스템의 축적 데이터는 다음과 같은 방식으로 활용 가능하다.

• 월간/분기별 위험도 변화 보고서 생성
• 설비별 고위험 구간 트렌드 분석
• 개선 조치 전후 비교 데이터 제시
• 사고 미발생 근거 자료 확보

이는 단순 설명이 아닌 수치 기반 증빙 자료로 제시되기 때문에 심사 대응력이 크게 향상된다.

 

법적 책임 관점에서의 중요성

중대 산업재해 발생 시 기업은 다음과 같은 사항을 입증해야 한다.

1. 위험요인을 사전에 인지했는가
2. 적절한 예방 조치를 시행했는가
3. 관리체계가 형식적이지 않고 실질적으로 운영되었는가

열화상 기반 AI 안전관리 시스템은 다음과 같은 법적 방어 논리를 뒷받침한다.

• 상시 모니터링 체계 구축 증빙
• 이상 발생 시 즉각적 조치 이력 기록
• 위험 예측 기반 예방 활동 자료 확보
• 정기적 데이터 분석 보고서 보관

이는 단순히 사고를 줄이는 차원을 넘어, 기업의 관리 책임 이행 여부를 객관적으로 보여주는 수단이 된다.

 

 

ESG 및 지속가능경영과의 연계

최근 글로벌 공급망에서는 안전관리 수준이 기업 평가 요소로 반영되고 있다. 특히 유럽 시장에서는 안전보건 경영체계와 리스크 관리 수준이 중요한 평가 기준으로 작용한다.

열화상 기반 AI 안전관리 시스템은 다음과 같은 측면에서 ESG 경영과 연결된다.

• S(Social) 영역의 산업재해 예방 강화
• 리스크 관리 고도화에 따른 기업 신뢰도 향상
• 이해관계자 대상 투명한 안전 데이터 공개 가능
• 지속적 개선 프로세스 구축

결국 안전 데이터의 체계적 관리 여부가 기업의 평판과 직결되는 구조로 변화하고 있다.

 

스마트팩토리와 열화상 기반 AI 안전관리 시스템: 제조업 안전 패러다임의 진화

 

 

연구용 열화상 카메라 (Research Thermal Cameras)

 

 

 기술을 넘어 ‘관리 체계’의 인프라로

열화상 기반 AI 안전관리 시스템은 단순한 모니터링 장비가 아니다. 이는 산업안전보건관리체계 내에서 위험성 평가를 정량화하고, 점검 기록을 데이터화하며, 법적 책임 대응력을 강화하는 관리 인프라다.

특히 ISO 45001 기반 안전보건경영을 운영하는 기업이라면, 이러한 시스템은 선택이 아니라 전략적 투자에 가깝다. 향후 안전 규제가 더욱 강화되고, 데이터 기반 경영이 표준이 되는 환경에서 열화상 기반 AI 안전관리 시스템은 법적·관리적 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡을 것이다.