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매일 아침, 작업 시작 전 — 어딘가의 안전관리자나 작업반장은 작업자들 앞에 섭니다.
오늘 어디서 무슨 작업을 할지, 어떤 위험이 있는지, 어떻게 막을지 — 5~15분 동안 함께 이야기하고 일지에 기록합니다. 이게 TBM (Tool Box Meeting, 툴박스 미팅)입니다.
이 글은 — 그 회의에 들어가는 "자료 한 세트"를 AI가 1분 30초 안에 만들어내는 시도에 대한 이야기입니다.
TBM과 법적 의무 — KOSHA 표준 7항목
법령은 TBM이라는 용어를 직접 명시하지 않지만, 다음 조항들이 사실상 TBM 실시를 요구합니다.
- 산업안전보건법 §38, §39 — 사업주의 안전·보건 조치 의무
- 시행규칙 별표 5 다목 7번 — 작업개시 전 점검
- 중대재해처벌법 시행령 §4 ②7호 — 안전보건 관계 법령 의무 이행 점검
중대재해처벌법이 5인 이상 모든 사업장으로 확대된 2024년 1월 이후 — TBM 일지는 노무 감독·검찰 수사 시 제출하는 사실상 표준 서류입니다. 기록은 최소 3년 보관합니다.
KOSHA가 권장하는 표준 7항목은 — ① 작업 내용 ② 위험요인 ③ 위험도 평가 ④ 안전대책 ⑤ 필수 PPE ⑥ 비상시 행동요령 ⑦ 참석자 서명입니다.
매일 새 자료를 만든다는 것
여기서 — 현장의 한 가지 현실을 짚고 가겠습니다.
TBM이 형식적으로만 흘러가는 사업장이 적지 않습니다. 어제 양식 그대로 — 위험요인도, 안전대책도 — 복사·붙여넣기로 일지를 채우는 경우가 많습니다.
이유는 단순합니다. 매일 새 자료를 만들 시간이 없기 때문입니다.
어제는 옥상 방수, 오늘은 지하 펌프실 — 작업이 다르면 위험요인이 다릅니다. 안전모만 있으면 됐던 어제와, 방독마스크가 필수인 오늘은 PPE가 다릅니다. 비슷한 사고사례·법령을 매일 직접 찾기도 어렵습니다.
직원 30~100명 규모 사업장에서 — 안전관리자가 TBM 자료 작성에 매일 30분~2시간을 씁니다. 1년이면 200~700시간. 이게 한국 산업안전 현장의 한 가지 약한 고리입니다.
작업 한 줄 입력 → 5단계 자동 처리
Heinrich TBM 자동 생성 페이지 — 입력 폼
사용자가 입력하는 것은 단순합니다. 작업 종류·장소·인원·환경·장비, 그리고 선택적 메모.
이 정보가 백엔드로 전달되면, 5단계가 자동으로 돌아갑니다.
① 시스템 초기화 (약 1초)
② 사고·법령 검색 (약 2~3초) — 자체 사고사례 DB + 법령 DB에서 유사 사례·조문 매칭
③ 위험 브리핑 생성 (약 10~15초) — KOSHA 표준 7항목을 LLM이 자동 작성
④ 사고 시나리오 3건 생성 (약 15~25초) — 매칭된 사례를 오늘 작업 맥락으로 재합성
⑤ 안전 포스터 + 4컷 만화 생성 (약 60~90초) — Nano Banana 2 이미지 모델 동시 호출
총 1분 30초~2분. 각 단계의 진행 상황은 실시간으로 화면에 표시됩니다.
생성된 TBM 결과 — 4컷 만화 + 작업 개요 + 위험요인 카드
결과 화면에는 7항목 + 사고 시나리오 3건 + 유사 사고사례 Top 3 + 안전 포스터 + 4컷 만화가 차례로 표시됩니다. 위험도(상/중/하)는 색상으로 구분됩니다.
자체 라벨링 사고사례 DB
여기서 한 가지 차별 요소를 짚고 가겠습니다.
Heinrich는 한국 KOSHA + 미국 OSHA·MSHA의 산업재해 사례를 자체적으로 수집·라벨링한 데이터베이스를 보유하고 있습니다. 작업 설명 한 줄을 입력하면 — 의미 기반 + 키워드 검색을 융합한 하이브리드 검색으로 — 가장 유사한 사례 Top 3가 매칭됩니다.
"오늘 작업과 의미적으로 가장 가까운 실제 사고"가 매일 다른 사례로 TBM 자료에 들어갑니다.
안전 포스터 + 4컷 만화 — 한글 정확 렌더링
TBM 자료에서 가장 시각적 임팩트가 큰 부분은 — 안전 포스터와 4컷 만화입니다.
핵심은 한글 텍스트 정확 렌더링입니다. AI 이미지 모델은 영어는 잘 그리지만 한글은 깨지기 쉽습니다.
Heinrich는 프롬프트를 2단계로 분리합니다. 1단계 — 텍스트 LLM이 포스터 카피 3종(메인 타이틀·경고 문구·행동 지침)을 먼저 합의. 2단계 — 카피 + 위치·색상까지 명시한 최종 프롬프트가 이미지 모델로 전달.
LLM이 "텍스트 내용"을 먼저 결정하고, 이미지 모델은 "그 텍스트를 렌더링"만 담당하는 구조라 한글 오타·영문 변환 위험이 줄어듭니다. 4컷 만화도 같은 방식으로, 시나리오 4문단이 4개 패널에 매핑됩니다.
외부 API 호출 직전에는 로컬 LLM + 정규식 2단 마스킹으로 — 회사명·설비코드·위치 같은 민감 정보를 placeholder로 치환합니다. 마스킹된 결과만 외부 모델로 전송되어 회사 보안 정책과 충돌하지 않습니다.
KOSHA 표준 Excel — 인쇄해서 그대로
생성된 KOSHA 표준 Excel 회의록 — 상단
[Excel 다운로드] 버튼으로 KOSHA 표준 양식 .xlsx를 받을 수 있습니다. 위험도 색상 코딩, 사고 시나리오·유사 사례, 안전 포스터·4컷 만화 임베드, 참석자 서명란까지 포함됩니다.
Excel 회의록 — 하단 (시나리오 + 서명란)
그대로 인쇄해 회의 시 작업자들에게 배포하고, 서명만 받으면 노무 감독 제출 가능한 정식 일지가 됩니다.
(이 글 하단에 — 실제 생성된 TBM 회의록 Excel을 첨부합니다. "TBM_2026-06-02.xlsx" — 옥상 작업 추락 시나리오로 만들어진 한 회분 자료입니다.)
4가지 방법 비교
- 안전관리자 직접 작성 — 30~120분, 4컷 만화 X
- 외부 컨설팅 위탁 — 1~2일, 비용 부담
- KOSHA 무료 양식 — 30~60분, 일반 사례 인용
- Heinrich TBM 자동 생성 — 약 1~2분, 자체 DB 매칭 + 4컷 만화 + Excel
AI가 못하는 부분
정직하게 짚고 가겠습니다. AI가 모든 것을 대체할 수는 없습니다.
AI가 자동화하는 영역은 — 자료 작성·사고사례 매칭·법령 인용·표준 양식 변환입니다. AI가 자동화하지 못하는 영역은 — 실제 회의 진행, 현장 특수 상황 반영, 위험요인 누락 점검, 작업자 합의·서명입니다. 여기에 사람의 역할이 남습니다.
AI가 자료를 만들면 — 안전관리자와 작업반장은 자료 만드는 시간을 줄이고 작업자들과 실제로 이야기하는 시간에 집중할 수 있게 됩니다. 둘은 대체 관계가 아니라 보완 관계에 가깝습니다.
마무리
TBM은 매일 아침 5~15분의 짧은 회의입니다. 하지만 그 회의에 들어가는 자료를 매일 새로 한 세트씩 만든다는 일은 작은 부담이 아닙니다.
작업 설명 한 줄에서 — 위험 브리핑 + 사고 시나리오 + 안전 포스터 + 4컷 만화 + 법령 인용 + KOSHA 표준 Excel까지 — 약 1분 30초에 만들어지는 흐름은, 그 부담을 줄이고 실제 회의에 집중할 수 있도록 하기 위한 한 가지 시도입니다.
이것이 — Heinrich TBM 자동 생성 기능이 — 시도해본 방향입니다.
읽어주셔서 감사합니다.
[첨부 파일] TBM_2026-06-02.xlsx
▶ 옥상 작업 추락 시나리오로 실제 생성된 KOSHA 표준 TBM 회의록
Heinrich와 함께 안전관리 업무를 자동화하세요
Heinrich 무료로 시작하기 →참고 자료
- 산업안전보건법 §29·§38·§39
- 산업안전보건법 시행규칙 별표 5 다목 7번
- 중대재해처벌법 시행령 §4 ②7호
- KOSHA 산업안전포털 (edu.kosha.or.kr)
- OSHA Job Hazard Analysis
- Google Gemini API 공식 문서 — Image Generation Best Practices