3개월짜리 파일럿 프로젝트를 따라다녔다.
창고는 캘리포니아 치노에 있다. 이커머스 풀필먼트를 하는 3PL로, 연면적은 90,000제곱피트가 조금 넘고, 지게차 12대, 2교대제이며 야간은 오전 2시까지 돌아간다. 지난 가을, 도크 도어 앞에서 지게차가 야간 포장 작업자를 칠 뻔했다. 다친 사람은 없었지만, 포장 작업자가 쓴 불만 이메일이 대형 고객사에 그대로 전달됐다. 그 고객사는 큰 셀러였다. 12페이지짜리 안전 설문지가 돌아왔고, 사장은 마침내 결심했다. AI 영상 분석을 써보자, 지게차-보행자 니어미스에 특화된 걸로.
파일럿은 2026년 5월부터 8월까지 진행됐다. 결론의 절반을 먼저 말하자면: 된다 — 하지만 예상한 방식과는 다르다.
카메라를 어디에 둘 것인가
첫 번째 실수는 건물 전체를 뒤덮는 것이다. 소프트웨어는 카메라 위치당 과금되므로, 풀 커버리지는 금방 비싸진다 — 그리고 필요도 없다. 니어미스는 군집한다. 군집을 찾아라.
우리의 12개 위치: 사람과 트럭이 반드시 교차하는 출입구와 회전문, 지게차가 끊임없이 방향을 바꾸는 배터리 충전 구역, 스테이징에서 본 통로로 이어지는 교차로, 도어가 열리면 시야가 완전히 죽는 도크 도어, 그리고 랙 통로의 시야가 닿지 않는 끝자락. 이 5종류의 지점이 3개월간 잡힌 니어미스의 80% 이상을 차지했다.
높이도 교훈이었다. 첫 설치는 28피트, 머리 바로 위, 보안업체 직원의 발상 그대로였다. 알고리즘은 사람을 전혀 보지 못했다 — 보행자는 수십 픽셀에 불과했다. 18피트에서 20피트로 낮추고, 통로를 따라 15도에서 25도로 아래를 향하게 했다. 갑자기 AI가 일할 만큼의 픽셀을 확보했고, 오경보도 함께 줄었다.
한 가지 더: 다가오는 지게차를 정면에서 보지 마라. 도크 도어에서는 첫 버전이 도어를 정면으로 봤고, 낮의 역광이 화면 전체를 하얗게 날려버렸다. 옆으로 30도 틀자 문제가 해결됐다. 이런 시스템은 70%가 화질, 30%가 알고리즘이다 — 화질이 쓰레기면 결과도 쓰레기다.
돈 아끼는 팁 하나: 12개 위치 중 9개는 창고의 기존 돔 카메라를 재활용했고, 새로 단 건 3개뿐이었다. 하지만 보안용 화질과 AI용 화질은 다른 것이다. 재활용하기 전에 야간 녹화분을 하룻밤 통째로 뽑아서 역광, 진동, 시야 가림을 확인하라. 하나라도 나쁘면 그 카메라에는 아끼지 마라.
오경보 잡는 법
첫 주, 시스템은 하루에 40건이 넘는 알림을 밀어냈다. 이틀째 되던 날 안전관리자는 다 꺼버리고 싶어 했다. 이게 이런 프로젝트의 사망 원인 1위다. 오경보.
3가지 수정, 모두 뼈아프게 배웠다.
첫째, 이벤트 정의를 돌에 새겨라. 사람-차량 거리 3미터 미만, 지게차 속도 시속 8킬로미터 이상 초과, 그리고 둘이 접근하거나 교차 — 세 조건이 동시에 충족되어야 니어미스로 친다. 거리만으로는 안 된다. 포장 스테이션 옆에서는 사람과 지게차가 하루 종일 가까이서 일한다. 그건 니어미스가 아니라 일이다.
둘째, 제외 구역을 그려라. 포장 스테이션, 충전 구역, 근접 접촉이 정당한 곳은 전부 — 화면에서 박스로 제외하고 카운트하지 마라. 제외 구역 6개를 그렸더니 오경보가 하룻밤 새 절반으로 줄었다.
셋째, 알림에 등급을 매겨라. 고속 근접만 안전관리자의 휴대폰으로 간다. 저속 통과는 통계용 주간 보고서로 묶는다. 사람들을 무디게 만들지 마라 — 양치기 소년을 세 번 외치면, 진짜인 네 번째에는 아무도 돌아보지 않는다.
또 다른 오경보 부류는 빈 지게차가 빨리 달리는 데서 왔다. 작고 빠르고, 먼 보행자와의 거리를 모델이 오판하기 쉽다. 수정책은 속도 상한이었다. 시속 15킬로미터를 넘는 것은 과속으로 로그에 기록한다 — 별개의 문제다 — 니어미스 통계에는 넣지 않는다. 둘을 섞지 마라.
3개월 후: 하루에 진짜 니어미스 5~8건이 전송되고, 오경보는 약 20%까지 줄었다. 여기서 솔직히 한마디: 벤더 슬라이드의 정확도 95%는 실험실 숫자다. 현장에서는 80%가 잘 조율된 시스템이다. 위의 숫자는 모두 우리 파일럿에서 측정한 것이지, 데모룸의 숫자가 아니다.
야간 근무가 나름의 함정을 가져왔다. 전력 절약을 위해 창고는 밤에 통로 조명의 절반을 껐는데, 야간 모드에서는 오경보가 두 배가 됐다. 통로 조명 4개를 추가하니 해결됐다 — 더 좋은 알고리즘보다 싸고 빨랐다.
돈 계산
먼저 비용부터, 솔직하게. 12개 위치의 위치당 소프트웨어 구독료, 서버실의 엣지 컴퓨트 박스 1대, 신규 돔 3대와 설치 인건비. 첫해 지출은 30,000달러에서 50,000달러 범위에 들어갔다 — 파일럿에서 측정한 근사치이지 견적이 아니다. 자사 숫자는 벤더에게서 받아라.
회수는 세 갈래였다.
하나: 사고 한 건을 막는 가치. OSHA 추정에 따르면 미국에서 지게차 관련 사망이 연간 약 85명, 중상이 34,900명이다. 계산에 필요한 숫자는 이거다: 보행자 충돌 사고에서 직접 의료비와 법률 비용은 작은 부분이다. 가동 중단, 조사, OSHA 벌금, 고객사 감사, 보험료 인상 — 간접 비용은 직접 비용의 몇 배에 달한다. 3년 안에 중간 정도의 부상 한 건을 막으면 시스템은 본전을 뽑는다.
둘: 보험. 갱신 때 니어미스 추세선을 보험사에 넘겼더니 보험료가 약 8% 내려갔다 — 파일럿에서 측정한 것이고 보험사마다 다르겠지만, 데이터는 악수보다 강하다.
셋: 교육. 안전 교육은 예전엔 슬라이드였다. 이제는 우리 창고의 니어미스 클립이다. 신입은 매일 걷게 될 바로 그 통로의 실제 영상을 본다. 정확한 ROI는 낼 수 없지만, 안전관리자는 주의 집중의 차이가 눈에 보인다고 한다.
3개월, 230건이 넘는 니어미스 포착 — 전년도 1년간 손으로 보고된 건수의 10배가 넘는다. 창고가 더 위험해진 게 아니다. 원래부터 이만큼 위험했다. 아무도 보고하지 않았을 뿐이다.
그러니 "막은 사고"를 재지 마라. "고치고 닫은 위험"을 재라. 3개월간 17건을 닫았다: 볼록거울 2개, 일방통행으로 전환한 통로 1개, 이전한 스테이징 구역 3곳, 나머지는 속도 표지판이나 반사 조끼 같은 자잘한 것들. 자잘한 게 중요하다 — 니어미스 분석의 가치는 전부 닫힌 루프에 있다.
할 만했나? 그랬다 — 하지만 AI가 뛰어나서가 아니다. 처음으로 니어미스가 셀 수 있고, 다시 볼 수 있고, 고칠 수 있는 데이터가 됐기 때문이다. 이 시스템 이전에는 니어미스가 베테랑들의 이야기에만 살았고, 실제로 뭔가 일어난 뒤에야 떠올려졌을 뿐이다.
시작 방법을 한 문장으로: 아직 소프트웨어를 사지 마라 — 2주를 들여 1년 치 사고·불만 기록을 파헤치고, 상위 3개 핫스팟에 표시한 뒤, 거기에 한 달간 카메라 3대를 두어라. 영상이 이야기를 들려줄 때만 확장하라.
영어판 번역본입니다. 내용이 다를 경우 영어판을 우선합니다.
