PRISM

계획이 완벽해도,
사람은 다칩니다.

그래서 AI가 먼저 보고,
우리는 서로를 지킵니다.

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배전 현장 AI 안전관리 앱 · 실서버 시범운영 중 · 사고사례 731건

PRISM 앱 홈 화면
01

감시가 아니라, 보살핌.

PRISM이 가장 먼저 묻는 것은 "누가 잘못했나"가 아니라 "오늘 모두 무사히 돌아올 수 있나"입니다. 경고는 사람을 통제하기 위한 기록이 아니라, 동료의 안부를 묻고 현장의 경험을 다음 사람에게 전하는 돌봄이어야 합니다. 그래서 입력은 짧게 줄이고, 분석은 "오늘, 이것만은 이렇게 하세요"라는 한마디로 건넵니다.

다치지 말고, 죽지 맙시다.
만든 사람

배전 현장의 현직자들이 직접 만들었습니다. 동료가 다치고 떠나는 일을 곁에서 겪은 사람들에게 안전은 통계나 규정이 아닙니다. 아침에 함께 나간 동료가 무사히 돌아오는 문제입니다. 그래서 책상이 아니라 현장에서 필요한 것을 담았습니다.

02

현장의 세 가지 문제

배전 현장에는 감전·추락 같은 중대재해 위험이 늘 있습니다. 데이터는 있는데, 사고가 나는 순간에는 쓰이지 않습니다.

①잠자는 사고 데이터

쌓아 온 사고사례가 교육장 스크린에만 있고, 정작 작업하는 순간엔 쓰이지 않습니다.

감전 55% · 사망 49.8% 수집 731건 내 비중
②비어 있는 하인리히 300

다칠 뻔한 순간(아찔순간)은 보고 부담 때문에 제대로 기록되지 않습니다. 내 실수가 드러날까 하는 걱정이 벽입니다.

기록 공백
③형식이 된 안전서류

TBM·체크리스트·계획도를 손으로 쓰다 보면 작성 부담이 안전에 쏟을 주의를 빼앗습니다.

작성 > 안전
1 29 300

하인리히의 관찰 — 중대재해 1건 뒤에는 경상 약 29건, 그 아래 아찔한 순간 수백 건이 있다는 경험적 경향입니다(고정된 비율은 아닙니다). PRISM은 1·29(사고 데이터)와 300(아찔순간)을 함께 씁니다. 작업자의 안전의식 탓이 아니라, 일하는 구조를 바꿔야 풀리는 문제이기 때문입니다.

KICK 1 · AI 위험성분석잠자는 사고 데이터

1과 29를,
오늘의 예측으로.

교육 자료로만 쌓여 있던 사고사례를 작업하기 전에 꺼냅니다. 오늘 작업과 가장 닮은 실제 사고를 골라, 무엇을 해야 하는지와 함께 알려줍니다.

“… 반드시 검전기로 직접 활선 여부를 확인한 뒤 작업에 임하세요. 2018년 전주 승주 후 인입선 작업 중 보안등 접속 불량부에 접촉되어 …”▶ 오른쪽 화면 ‘오늘 현장 위험 분석’에 AI가 실제로 쓴 문장
AI 위험분석 — 작업·날씨·컨디션·사고사례를 엮어 경고유사사고 매칭: 규칙으로 후보를 좁히고 AI가 의미로 선별
AI 위험분석 화면 — 오늘 현장 위험 분석
KICK 2 · 아찔순간비어 있는 하인리히 300

아찔했던 30초를,
모두의 교훈으로.

아찔했던 순간을 탓하지 않고, 다음 동료를 지키는 이야기로 바꿉니다. 말로 남기면 AI가 정리하며, 공유 화면에는 작성자와 날짜를 표시하지 않습니다. 본인 조회용 연결정보는 별도 보관하고, 보관·조회 범위를 안내합니다.

오늘 내가 남긴 30초가, 내일 동료의 안부가 됩니다.

암묵지의 자산화 — 한 사람에게만 있던 현장 경험을 기록으로 남겨, 다음 사람에게 끊김 없이 이어줍니다.

아찔순간 제보 화면
KICK 3 · 디지털 자동화형식이 된 안전서류

서류는 앱이,
사람은 안전에.

TBM 회의록·작업안전 체크리스트·작업계획도를 앱이 자동으로 만듭니다. 서류에 쓰던 시간을 안전에 돌려드립니다.

작업계획도는 정해진 양식이 아니라 카카오맵 위에 직접 그립니다. 현장 구조를 눈으로 익히니 위험성 평가가 형식에 그치지 않습니다.
통보서 사진 자동 인식지도 기반 작업계획도전자서명·증빙 일괄 저장
작업계획도 지도 화면
AI

계산은 코드가, 해석은 AI가

AI에게 전부 맡기지 않았습니다. 세 층이 순서대로 일합니다.

규칙 코드계산 · 판정

위험점수 계산, 풍속 14㎧ 작업중지 같은 기준 판정은 코드가 합니다.
AI가 무엇이라 말해도 이 판정은 바뀌지 않습니다.

AI해석 · 설명

"이런 사고가 있었으니 이렇게 하세요" — 사람의 말로 풀어내는 일을 맡습니다.
아래는 사용자 관점으로 묶은 여섯 기능군입니다.

AI 위험분석유사 사고매칭아찔순간 구조화 회의록·전달사항이해 퀴즈문서·음성 입출력
안전 관문검사 · 보호

모든 AI 호출이 한 관문을 지납니다.
개인정보를 가리고, 기록을 남기고, 필요하면 AI를 통째로 끕니다.

▶

개념이 아니라, 지금 돌아가는 앱

Google Play 배포본을 실제 기기에서 촬영했습니다.

AI 위험성분석
AI 나만의 안전리포트
아찔순간 공유
300

흘려보내기 쉬운 경험, 아찔순간.

기록으로 남지 않은 현장 경험을, 다음 작업을 위한 교훈으로 모읍니다.

기록의 문턱

"내 실수가 드러날까."이런 걱정은 기록을 망설이게 합니다.짧게 남기고, 공유 전에 내용을 확인하도록 설계했습니다.

그래서 모으는 방법부터 다시 설계했습니다.

1
1분 미만 음성

다칠 뻔한 순간을 말하듯 짧게 남깁니다. 타이핑도, 보고서도 없습니다.

2
음성 인식·정리

Google STT로 원음을 전달해 글로 바꿉니다. 앱의 처리·보관 범위는 안내에서 확인하세요.

3
사람·장소 정제

이름·전주번호·회선·장소를 지우고 아찔한 상황과 교훈만 남깁니다.

4
사용자가 확인

무엇이 지워지고 무엇이 남는지 보고자가 직접 확인합니다. 그래서 안심하고 남깁니다.

설계로 푼 방법

두려움을 없애야, 데이터가 모입니다.

공유할 내용과 지운 식별정보를 본인이 눈으로 확인하도록 했습니다. 모인 교훈은 유사 작업의 경고에 활용합니다. 보고 부담과 경고 품질의 개선 정도는 현장 검증이 필요합니다.

垓

현장 경험을, 지속적인 강점으로.

해자垓子MOAT

성을 둘러싼 물길. 경영에서 '해자'는 경쟁자가 따라오기 어려운 구조적 강점을 뜻합니다. PRISM은 현장 경험의 축적과 활용을 그런 강점으로 키우고자 합니다. 데이터 독점이나 경쟁 우위가 입증됐다는 뜻은 아닙니다.

성을 둘러싼 물길로 방어되는 성 — 해자
코카콜라
해자의 정체

130여 년 비밀로 지켜 온 제조법. 돈으로도 기술로도 살 수 없는 독점 자산입니다.

PRISM의 접근

사고사례와 현장 교훈을 작업 조건에 맞춰 다시 활용합니다. 데이터의 독점성을 전제하지 않습니다.

구글 검색
해자의 정체

쓸수록 데이터가 쌓여 더 똑똑해지는 '데이터 플라이휠'. 후발주자는 그 축적을 따라잡기 어렵습니다.

PRISM의 접근

아찔순간을 유사 작업의 경고로 되돌립니다. 축적에 따른 정확도 향상은 별도 평가가 필요합니다.

04

얼마나 막을 수 있을까

아래는 실적이 아니라 가정에 기반한 몬테카를로 시뮬레이션입니다. 하인리히 1:29:300 관계를 가정하고, 슬라이더로 가정을 바꿔 예방 잠재력의 규모감과 민감도를 봅니다.

몬테카를로 시뮬레이션가정 시나리오 · 민감도 탐색 · 200회 시행 · 36개월 · 하인리히 1:29:300 기반
100%50%0% 누적 아찔순간 ↑ 사고 위험 ↓ 도입6개월1년2년3년
누적 아찔순간(건)
사고 위험(%)
음영 = 가정 모델 아래 시뮬레이션 중앙 80% 구간
3년 후 누적 아찔순간—
사고 위험 (초기 100 대비)—
위험 감소—
모델·가정 — 하인리히 1:29:300 기반. 작업자당 월 0.6회 아찔상황 발생, 신뢰가 쌓이며 참여율이 로지스틱으로 상승, 보고가 누적되면 위험 시나리오 커버리지가 포화형으로 증가, 커버리지 × 예방전환율만큼 사고 위험이 감소. 포아송·이항 확률과정을 200회 몬테카를로로 시행(음영 = 가정 모델 아래 시뮬레이션 중앙 80% 구간). 슬라이더로 가정을 바꿔 민감도를 직접 탐색할 수 있습니다.

※ 하인리히 법칙 기반 — 실측이 아니라 가정 하의 확률모델 출력이며, 방향성·민감도를 보기 위한 것입니다.

현장의 경험을 모아,
다음 작업에 전합니다.

안부

오늘의 작업과 몸 상태를 먼저 살펴, 무사히 돌아올 준비를 합니다.

돌봄

아찔했던 경험을 탓하지 않고, 다음 사람을 지키는 교훈으로 바꿉니다.

연결

내가 남긴 한마디가 보이지 않는 동료의 내일을 지킵니다.

안전은 혼자 지키는 규칙이 아니라,
서로를 무사히 돌아오게 하는 문화입니다.