[논문]지능형 영상분석 시스템이 작업자 안전의식 및 행동에 미치는 영향

장현성

doi:10.12812/ksms.2015.17.3.143

문제 정의

문제 해결을 위하여 본 논문에서는 지능형 영상분석 시스템의 안전의식 및 안전행동과 관련된 구성 요인을 사용자 설문조사를 통하여 도출하고, 도출된 구성요인과 작업자 안전의식 및 안전행동 주요 요인 간에 어떤 관계가 있는지 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 Neal과 Griffin의 연구 모델을 활용하여 선행연구에서 밝혀진 안전지식, 안전동기 및 안전준수, 안전참여 요인을 활용하고, 지능형 영상분석 시스템 구성요인을 추가로 도출하여 도출된 인자들이 작업자 안전의식 및 안전행동에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 지능형 영상분석 시스템이 작업자 안전의식 및 안전행동에 어떤 영향을 미치는지 파악하기 위하여 설문조사를 통한 관련 요인의 도출 및 구조방정식 모델링 기반 경로분석을 통하여 도출된 요인 간의 영향을 분석하였다.
지능형 영상분석 시스템과 작업자 안전의식 및 안전행동 요인 간 분석에 앞서 지능형 영상분석 시스템 현황에 대해 설명하고자 한다. 전체적인 지능형 영상분석 시스템의 개념적인 구조는 [Fig.

가설 설정

H2. 안전지식과 안전동기는 안전준수와 안전참여에 영향을 미칠 것이다.
안전지식과 안전동기는 안전준수와 안전참여에 영향을 미칠 것이라는 H2 가설은 안전지식은 안전준수와 안전참여 모두에 영향을 미치지만, 안전동기는 안전준수에만 영향을 미치므로 부분 채택한다.
H3. 지능형 영상분석 시스템 구성요인은 안전지식과 안전동기를 통한 안전준수 및 안전참여에 영향을 미칠 것이다.
지능형 영상분석 시스템 구성요인은 안전지식과 안전동기를 통한 안전준수 및 안전참여에 유의한 영향을 미칠 것이라는 H3 가설은 지능형 영상분석 시스템 구성요인 중 기능특성과 인센티브가 안전지식과 안전동기를 통해 안전준수에 영향을 미치는 매개효과가 있고 특히 기능특성의 경우 안전지식을 통해 안전참여에 미치는 매개효과가 유의하므로 부분 채택한다.
H1. 지능형 영상분석 시스템 구성요인은 안전지식과 안전동기에 영향을 미칠 것이다.

제안 방법

Neal과 Griffin은 조직에서의 안전풍토와 안전의식, 안전행동 요인간의 관계를 안전수행모델(Safety Performance Model)을 개발하고 실증 분석하였다[3]. 그들이 제안한 안전수행모델은 여섯 개의 요인으로 구성되어 있는데 먼저 조직적 풍토(Organizational Climate) 요인은 선행 연구에서 밝혀진 요인으로 구성되었고, 조직 내 안전에 대한 풍토(Safety Climate) 요인을 조사하여 선행(Antecedents)요인으로 구분하였다. 안전지식(Safety Knowledge) 요인과 안전동기(Safety Motivation) 요인을 결정(Determinants) 요인으로 구분하였으며, 안전준수(Safety Compliance) 요인과 안전참여(Safety Participation) 요인을 구성(Components) 요인으로 구분하였다[Fig.
기존 연구에서 사용된 안전지식, 안전동기, 안전준수, 안전참여와 관련된 12개 설문 항목과 지능형 CCTV시스템의 구성요인을 도출하기 위 9개 설문 항목을 더하여 총 21개의 문항으로 이루어진 설문에 대해 5단계 리커드 척도로 응답된 설문에 대해 요인분석을 실시하였다.
그들이 제안한 안전수행모델은 여섯 개의 요인으로 구성되어 있는데 먼저 조직적 풍토(Organizational Climate) 요인은 선행 연구에서 밝혀진 요인으로 구성되었고, 조직 내 안전에 대한 풍토(Safety Climate) 요인을 조사하여 선행(Antecedents)요인으로 구분하였다. 안전지식(Safety Knowledge) 요인과 안전동기(Safety Motivation) 요인을 결정(Determinants) 요인으로 구분하였으며, 안전준수(Safety Compliance) 요인과 안전참여(Safety Participation) 요인을 구성(Components) 요인으로 구분하였다[Fig. 2].
연구가설을 검증하기 위하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 위험지역 안전작업과 관련 있는 사내 임직원 및 협력사 임직원 300명을 대상으로 배포되었으며, 그중 73명이 응답하여 24.
지능형 영상분석 시스템을 통하여 방독면 미착용 등의 안전행동 규정 위반이 감지되면 지능형 영상분석 시스템의 알람이 발생하면서 모니터링 요원이 방송을 통하여 현장의 위반사항을 시정하도록 조치하도록 하였다. 작업자 규정위반이 발생할 경우, 해당 작업자 및 위반사항을 파악하여 재발방지 서약서 징구, 교육, 출입정지 등의 페널티 프로그램이 연동되어 있어 작업자 인식 변화에 따른 사고 예방 효과도 기대된다.
추가로 지능형 영상분석 시스템의 구성요인을 파악하기 위하여 영상분석 시스템의 구성 요소, 즉 기능적인 측면과 인센티브와 페널티 등 프로세스와 관련된 질문을 추가하였다.

대상 데이터

본 사례는 세계적 규모의 디스플레이 생산라인의 Gas/Chemical Room 등 주요 위험지역에 지능형 영상분석 시스템으로 2013년 6월부터 구축하고 지속적으로 적용범위를 확대하고 있다.
연구가설을 검증하기 위하여 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 위험지역 안전작업과 관련 있는 사내 임직원 및 협력사 임직원 300명을 대상으로 배포되었으며, 그중 73명이 응답하여 24.3%의 회수율을 보였다. 설문지 질문 내용은 [Table.
73명의 응답자 중 성별은 남성 63명, 여성 10명으로 남성이 절대적으로 많았으며, 직급은 수석 1명, 차장 3명, 책임/과장 13명, 대리 9명, 사원 37명의 분포를 보였다. 응답자의 직무는 화학물질관리, 안전관리, 방재관리, 설비운영, 수질관리, 전력운영, 인프라 설비관리, 소방 등 다양한 부서에서 수집되었다.

데이터처리

요인분석으로부터 도출된 인자를 사용하여 구조방정식 모형분석(Structural equation modeling) 기반 경로분석(Path analysis)을 실시하였다. 구조방정식 모형분석은 AMOS를 사용하였으며 추정은 AMOS의 기본값인 최대우도법(Maximum Likelihood Estimates)을 사용하였다.
요인추출 방법으로는 SPSS의 주성분 분석(Principal component analysis)을 사용하였고 그 결과는 [Table. 2]와 같다.

이론/모형

요인분석으로부터 도출된 인자를 사용하여 구조방정식 모형분석(Structural equation modeling) 기반 경로분석(Path analysis)을 실시하였다. 구조방정식 모형분석은 AMOS를 사용하였으며 추정은 AMOS의 기본값인 최대우도법(Maximum Likelihood Estimates)을 사용하였다. 각 요인 간의 연관성 분석 결과는 [Table 3]과 같다.
지능형 영상분석 시스템은 기존 아날로그 CCTV 방식에서 볼 수 없었던 것으로 인공지능 기반 영상분석 기술을 활용하였다. 위험지역에서의 안전작업 시 작업자의 안전규정 위반이나 위험행동을 실시간으로 모니터링 하고 작업자 쓰러짐이나 달리기 등 위험상황 발생 시 사전 설정된 감지 알고리즘에 의해 알람을 발생시켜 방재센터나 중앙감시반에서 상황에 따라 즉각 대응할 수 있도록 구성된 시스템이다[1].

성능/효과

73명의 응답자 중 성별은 남성 63명, 여성 10명으로 남성이 절대적으로 많았으며, 직급은 수석 1명, 차장 3명, 책임/과장 13명, 대리 9명, 사원 37명의 분포를 보였다. 응답자의 직무는 화학물질관리, 안전관리, 방재관리, 설비운영, 수질관리, 전력운영, 인프라 설비관리, 소방 등 다양한 부서에서 수집되었다.
7 이하인 측정 항목은 제외하였으며, 가설에서 제시한 요인이 모두 도출되었다. 기존 연구에서 사용된 안전지식, 안전동기, 안전준수와 안전참여 요인은 물론, 지능형 영상분석 시스템 구성 요인으로 기능특성, 페널티와 인센티브 요인이 도출되었다.
도입 초기에는 작업자 행동 감지 알고리즘의 정확도 부족으로 인한 감지 오류의 발생, 모니터링 요원의 교육 부족, 작업자의 인식 부족, 표준 업무프로세스 부재 등의 원인으로 정착에 어려움이 많았다. 도입 후 오랜 기간 동안 행동 감지 알고리즘을 개선하고 관련 표준 및 업무 프로세스를 수립하여 작업자 교육을 실시하고 안전규정 위반자에 대해서는 철저한 사후관리를 하면서 가성도 많이 줄었고 업무 프로세스가 안정적으로 운영되면서 작업 현장의 모습도 많이 달라졌다.
방재센터나 중앙감시반에서 24시간 모니터링 하는 것은 기존 아날로그 CCTV 모니터링 방식과 같지만, 영상정보를 시스템에서 분석하여 상황발생시 자동으로 알람을 발생시켜 감시자가 현장을 즉각 제어할 수 있고, 조치 내용에 따라 시스템에 해당 내역을 입력하여 페널티나 인센티브를 관리할 수 있도록 개선되었다.
분석된 결과로 미루어 볼 때, 지능형 영상분석 시스템의 기능특성이 작업자의 안전의식 및 안전행동에 주요한 영향을 미치는 것으로 판단된다. 따라서 향후 지능형 영상분석 시스템의 보다 효과적인 결과를 위해서는 기능적인 특성을 강화하는 것이 필요해 보인다.
분석된 결과를 바탕으로 제시된 가설을 검증하면, 지능형 영상분석 시스템 구성요인은 안전지식과 안전동기에 영향을 미칠 것이라는 H1 가설은 지능형 영상분석 시스템 구성요인 중 기능특성과 인센티브는 영향을 미치지만 페널티는 영향을 미치지 않으므로 부분 채택한다.
안전지식은 안전준수나 안전참여에 매우 유의하게 영향을 미치는 반면(p<.009, p<.001), 안전동기가 안전준수에는 유의한 영향을 미치지만(p<.012) 안전참여에 미치는 영향은 유의하지 않은 것으로 분석되었다(p<.752).
제시된 구조모델 절대적합지수(Absolute fit index)는 CMIN/DF=1.315, GFI=0.824, RMR=0.42, RMSEA=0.066 으로 권장 수용기준을 충족하였으며[6], 중분적합지수 (Incremental fit index) NFI=0.829, CFI=0.951 역시 권장 수용기준을 충족하였다[7]. 간명적합지수(Parsimonious fit index) PCFI = 0.
지능형 영상분석 시스템의 구성요인이 안전지식이나 안전동기를 통하여 안전준수나 안전실천에 영향을 미치는 매개 효과는 일부만 있는 것으로 나타났다. 지능형 영상분석 시스템의 기능특성은 안전지식이나 안전동기를 통하여 안전준수와 안전실천 모두에 매개효과를 미치는 것으로 나타났으나, 페널티는 유의한 영향을 보이지 않았고 인센티브는 안전지식 및 안전동기를 통하여 안전준수에만 매개효과를 미치는 것으로 나타났다.
지능형 영상분석 시스템의 기능특성은 안전동기에도 유의한 영향을 미치며(p<.022), 인센티브 역시 안전지식 및 안전동기에 각각 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<.003, p<.021).
지능형 영상분석 시스템의 구성요인이 안전지식이나 안전동기를 통하여 안전준수나 안전실천에 영향을 미치는 매개 효과는 일부만 있는 것으로 나타났다. 지능형 영상분석 시스템의 기능특성은 안전지식이나 안전동기를 통하여 안전준수와 안전실천 모두에 매개효과를 미치는 것으로 나타났으나, 페널티는 유의한 영향을 보이지 않았고 인센티브는 안전지식 및 안전동기를 통하여 안전준수에만 매개효과를 미치는 것으로 나타났다.
총 10개의 경로 중 7개 경로가 95% 신뢰 수준에서 유의한 것으로 나타났으며, 특히 지능형 영상분석 시스템의 기능특성이 안전지식에 매우 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(p<.001).

후속연구

분석된 결과로 미루어 볼 때, 지능형 영상분석 시스템의 기능특성이 작업자의 안전의식 및 안전행동에 주요한 영향을 미치는 것으로 판단된다. 따라서 향후 지능형 영상분석 시스템의 보다 효과적인 결과를 위해서는 기능적인 특성을 강화하는 것이 필요해 보인다.
인센티브의 경우 안전의식이나 안전행동에 미치는 영향이 지능형 영상분석 시스템의 기능특성보다 영향과 유의도가 상대적으로 작은 것으로 나타났지만 페널티가 유의하게 나타나지 않음에 따라 향후 인센티브를 감안한 지능형 영상분석 시스템 확산 적용을 고려해야 할 것으로 판단된다.
지능형CCTV시스템 구축/운영으로 안전작업 규정 위반이 감소하는 등 긍정적인 효과로 향후에도 지속적으로 확대 예정이다. 이에 따라 경영진 설득을 위한 객관적 타당성 확보를 위하여 위험작업 지역에서의 안전작업 모니터링에 도입되어 효과를 보이고 있는 지능형 영상분석 시스템은 작업자의 안전의식과 행동에 어떤 방식으로 영향을 주는지 기존 연구를 찾아보았으나 지능형CCTV시스템의 구성요인에 대한 연구 및 작업자의 안전의식 및 안전행동 간 어떤 영향을 미치는지에 대한 기존 연구는 찾기 어려웠다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	지능형 영상분석 시스템이란 무엇인가?	지능형 영상분석 시스템은 기존 아날로그 CCTV 방식에서 볼 수 없었던 것으로 인공지능 기반 영상분석 기술을 활용하였다. 위험지역에서의 안전작업 시 작업자의 안전규정 위반이나 위험행동을 실시간으로 모니터링 하고 작업자 쓰러짐이나 달리기 등 위험상황 발생 시 사전 설정된 감지 알고리즘에 의해 알람을 발생시켜 방재센터나 중앙감시반에서 상황에 따라 즉각 대응할 수 있도록 구성된 시스템이다[1].
	안전작업과 관련된 동작감지 알고리즘의 구성은?	안전작업과 관련된 동작감지 알고리즘은 위험지역에서 작업자의 위급한 상황을 감지하기 위한 달리기, 쓰러짐과 작업규정 준수 여부를 감지하기 위한 방독면 미착용, 이종복장 그리고 위험물 굴리기와 밀기 동작을 감지하도록 구성되어 있다. 이종복장은 동일 작업 장소에서 위험도가 높은 작업 기준으로 보호구를 착용하기 위한 것이며, 위험물 굴리기와 밀기는 화학물질 저장용 용기를 작업 규정에 명시된 지게차나 대차를 이용하지 않고 작업자 임의로 부주의하게 운반하다 발생할 수 있는 사고를 예방하기 위한 것이다.
	지능형 영상분석 시스템은 주로 어느 지역에 설치되어 운영되고 있는가?	현재 지능형 영상분석 시스템으로 감지하는 안전작업 관련된 작업자 행동 감지 알고리즘은 위험지역에서의 달리기, 쓰러짐, 보호구 미착용, 이종복장, 위험물 굴리기, 위험물 던지기의 여섯 가지다. 주로 가스나 화학물질 등 유독물을 취급되고 있는 지역에 설치되어 운영하고 있으며 방재센터와 함께 환경안전/인프라 중앙감시반에서 24시간 모니터링하고 있다.

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