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[미네르바의 눈] 물류단상(物流斷想): 물류센터 안전관리, 과연 CCTV로 충분할까? (feat. 뉴로-심볼릭 AI)

최봉 산업경제 전문기자

입력 : 2026.03.27 00:30

ㅣ 수정 : 2026.03.26 14:19

[기사요약]

물류센터 안전 CCTV만으로 부족

AI 디지털트윈, 사고예방 대안

뉴로-심볼릭 AI 물류 안전 혁신

[뉴스투데이=김승한 (주)JNDK 본부장, 경기대 겸직교수] 지난 20일 대전 자동차 부품 제조공장의 전소된 건물 내에서 10여명의 화재 사망자가 발생하는 사고가 있었다. 너무나 안타까운 소식이 아닐 수 없다.

그렇다면 물류센터는 안전할까?

사회적으로 중대재해법 강화 등 행정적 대책은 강화 추세에 있지만, 현장의 사고 예방방안과 실제 발생 시 인명손실을 최소화하는 방안 마련은 아직도 미흡한 점이 많은 것 또한 사실이다.

AI의 발전으로 천지개벽 수준의 변화가 벌어지는 요즈음, 물류센터의 안전사고 예방을 위해 기술혁신의 성과물들이 활용될 방안은 무엇일까?

• 화물운전자 사망사고, 도로 위에서보다 적재/하역 과정에서 더 많이 발생

< 화물자동차 산재사망사고 유형 (2017년~2021년) >

화물운전자 산재사망의 상당수가 도로 운전 중에 발생할 것이라는 짐작(?)과는 다르게, 실제 사망 사건은 3.5배 이상으로 적재나 하역 중에 발생한다고 알려져 있다.

물류센터의 인명사고 중 상당수는 화물차, 지게차, 크레인 같은 중장비 운영 중의 충돌, 끼임, 추락 등의 원인으로 발생하게 된다. 사고방지를 위해 물류센터 내 안전요원 배치, 차량 규정 속도 준수, 시야 확보, 센터 내 보호구 착용을 의무화하는 경우도 많다.

또한, 적재 화물의 하중 균형 확인을 위해 적재 및 고정(쇼링) 상태를 담당자와 운전자가 교차 점검하는 등 현장의 안전관리 수칙을 강화, 운영하는 사업장이 있기도 하다. 안전매뉴얼을 준비하고, 작업 중 안전 원칙을 공유하고, 작업자들에게 사전에 교육하는 과정이 원칙으로는 되어 있다.

물류현장 중에서 택배현장은 높은 노동강도, 장시간 노동환경, 이로 인한 과로사/심근경색 같은 산업재해에 노출되어 있는 것으로 알려져 있다.

50%가 넘는 물류노동자들은 10시간 이상 근무, 67.2%는 타업종보다 더 높은 노동강도를 호소하는 등 고강도 노동에 의한 피로, 부주의 발생은 사고로 직결될 가능성을 높여준다.

실제로 사고건수는 해마다 증가추세에 있고 열악한 근무환경, 빈번한 작업사고는 물류현장 기피현상을 낳고, 이로 인해 물류기업은 인력수급에 어려움을 겪는 악순환 과정이 발생하고 있다.

< 생활물류현장 종사자 사고·질병 추이 (단위: 명) >

[출처=국가인권위원회, 생활물류현장 종사자 노동인권상황 실태조사(2021)]

• CCTV, 물류센터의 사고 예방할 수 있을까?

많은 물류현장에서 안전사고 예방을 위해 안전교육 실시, 안전요원 배치 등을 실행하고 있으나, 사고를 예방하기에는 역부족일 수밖에 없다. 작업자가 안전수칙을 숙지해도 피로나 부주의로 실수가 발생하고, 안전관리자가 모든 구역을 감시한다는 것은 불가능하다.

CCTV가 설치되지만 실시간으로 모든 화면을 주시할 인력은 부족하고, 녹화 영상은 사고 이후 원인분석용으로만 활용되는 것이 현실이다.

특히 물량처리 피크시간대가 오후 8시에서 그 다음날 새벽 6시까지로 야간작업이 불가피한 허브 물류센터의 경우는 운전자 혹은 작업자의 피로나 부주의로 인한 사고 발생 가능성은 커질 수밖에 없다.

사각지대가 많은 물류현장 특성상 안전관리자의 육안 점검만으로 동시다발적으로 발생하는 위험가능 상황을 모두 통제한다는 것은 불가능에 가깝다.

물류 작업 현장 곳곳에 설치된 IoT 센서에서 실시간 데이터를 수집하고, AI가 이들 수집된 데이터를 분석해서 위험요소를 자동으로 감지하고 위험 알람을 실시간으로 전파하는 과학적 수단·방법이 이런 현장 상황을 극복할 수 있는 대안이 될 수 있다.

이번 대구 공장의 화재 상황도 보안·감시 목적의 사후 증거보전용 CCTV 대신 능동적 대응이 가능한 IoT & AI 환경이었다면 인명손실의 피해를 크게 줄이지 않았을까 하는 아쉬움이 짙게 남는다.

• AI와 디지털트윈 기술 활용한 물류센터 안전사고 방지

2023년 전세계 안전산업 시장규모는 약 5376억달러(714조원)로 10년 전과 대비해서 91.4% 증가한 것으로 알려져 있다. 재난안전의 성장에서 흥미로운 점은 디지털트윈 기술을 활용한 재난안전 시장규모도 약 4000억달러로 알려져 큰 성장세를 보이고 있다는 점이다.

참고로 한국의 디지털트윈시장은 스마트시티 및 디지털정부 이니셔티브를 통한 공공부문의 지원에 의해 예측분석 및 실시간 최적화 도구 수요로 큰 성장(2024년 기준 12억달러, Verified Market Research)을 기록하고 있다.

해외의 경우 CCTV 영상을 AI로 분석해 안전위험을 예방하는 사례가 글로벌 선진 물류사업자들에 의해 발표되고 있다. 예로는 CCTV 영상의 AI 분석을 통해 보호구 미착용, 지게차 위험행동, 위험구역 진입, 낙상/충돌/끼임 등을 인지하는 것 등이 있다.

하지만 CCTV 기반 대용량 영상 AI 분석에는 관련된 네트워크 및 서버에 대한 대규모 투자가 수반되어야 하는 한계가 존재한다. 즉, 비용이 현장 확대에 걸림돌이란 뜻이다. 또한, AI 학습을 위한 다수의 사고 영상 확보가 어렵다는 점, 2차원 CCTV 영상의 3차원 거리 왜곡 같은 기술적 이슈도 문제점으로 지적되고 있다.

최근에 필자는 엣지 AI 비전센서단에서 딥러닝을 통해 객체(차량, 지게차, 작업자, 팔레트, 도크장, 번호판 등)를 인식하고, 경량화된 객체 정보의 실시간 통신으로 서버단의 3D 디지털 가상현실에서 객체 간의 충돌/끼임/추락 등 사고상황을 예측하는 시뮬레이터 개발연구를 준비 중이다.

이를 ‘뉴로-심볼릭 AI(Neuro-Symbolic AI)’라고 부르는데, 딥러닝 같은 뉴로(신경망) AI는 대량의 데이터를 대상으로 패턴을 파악하는 AI로서, 객체를 인식하는데 효과적이지만 결정에 대한 이유를 설명하기 어렵다는 단점이 있다. 반면에 심볼릭 즉 기호, 규칙에 기반한 AI는 논리적인 로직, 룰에 의한 판단을 한다는 측면에서 설명가능한(Explainble) AI로 알려져 있다.

이 둘의 장점을 결합한 접근이 뉴로-심볼릭 AI이며, 가장 대표적인 예가 자율주행이다. 자율주행 차량은 신경망에 의해 차량, 사람 등의 객체를 인식하고, 주행의 결정은 교통규칙에 따라 이루어지는 로직을 갖고 있다.

연구의 또하나의 특징은 엣지 컴퓨팅 개념에 기반한 AI와 디지털트윈을 융합한다는 점인데, 다른 CCTV 영상의 전송 대신 소량의 객체정보(위치, 객체식별자)만 서버단에 전송하는 방식인데, 이로 인해 영상분석에 소요되는 높은 네트워크/서버 인프라비용을 50% 이상 절감할 수 있다는 장점을 갖고 있다.

비용에 민감한 민간 물류산업 확산을 위해서는 비용절감이 필수적인데, 결국 표준화를 통한 보급형 안전위험예방 AI-디지털트윈 서비스 개발의 전제조건을 충족한다는 점에서 의미 있는 연구라 판단하고 있다.

이미 와 버린 AX(AI transformation) 세상에서 물류센터의 안전위험예방 분야도 실질적인 혜택을 볼 수 있는 가시적인 성과 출현이 임박해 있다. 미래에는 더 이상 끔찍한 인명사고가 발생하지 않는 보다 안전한 세상이 오기를 간절히 기원해 본다.

◀ 김승한(Seunghan Kim) ▶

서울대 산업공학 박사 / (주)JNDK 본부장 / 경기대 SW경영대학 겸직교수 / (전) 전국화물자동차운송사업연합회 단장 / (전) (주)화물맨 부사장 / (전) (주)포테닛 사장 / (전) SK 융합물류본부장(상무) / (전) 삼성SDS 물류BPO 그룹장