이제 산업 현장의 사고를 단순히 막는 것을 넘어 미리 예측하고 대비할 수 있게 된다. 정부가 산업재해 대응 방식을 ‘예방’에서 ‘예측’으로 전환하는 정책을 본격화하면서, 위험 상황을 실시간으로 감지하고 판단하는 AI 기반 시스템이 현장에 도입된다. 이는 작업자의 안전을 더욱 강화하고, 예상치 못한 사고로 인한 피해를 최소화하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.
이번 정책 전환의 핵심에는 AI 기술의 발전이 있다. AI는 사고 발생 가능성을 사전에 식별하고 조기에 대응할 수 있는 체계를 마련하는 데 중요한 역할을 한다. 특히, ‘제조안전고도화기술개발사업’이 2025년부터 추진될 예정이며, 이는 업종별 사고사례를 기반으로 AI 기술을 적용하는 것을 목표로 한다. 초기 적용 업종으로는 이차전지, 석유화학, 섬유 등이 선정되었는데, 이들 업종은 사고 규모가 크거나 반복되는 유형이 뚜렷하다는 공통점을 가지고 있다. 예를 들어, 2024년 6월 발생한 화성시 리튬배터리 공장 화재는 31명의 사상자를 내며 산업 현장의 안전에 대한 경각심을 다시 한번 일깨웠다. 섬유 산업에서는 수작업 공정이 많아 끼임, 절단, 넘어짐 등 인적 재해가 빈번하게 발생하며 유해물질 사용도 잦은 편이다.
AI 기술은 과거 데이터 축적을 통해 학습되며, 이제 이론을 넘어 실증 단계에 이르렀다. 끼임 사고의 경우 2017년부터 2021년까지 총 3만 8,584건이 발생하는 등 사고 유형별로 누적된 데이터를 AI가 실시간으로 분석하여 위험을 감지하게 된다. 이러한 기술은 해외에서도 시스템 중심의 대응 체계를 갖추는 데 활용되고 있으며, 일부 선진국은 이미 AI 기반 예측 시스템과 디지털 전환을 통해 산업 안전 수준을 체계적으로 끌어올리고 있다.
이러한 기술의 현장 적용을 돕기 위해 정부는 ‘제조안전 얼라이언스’라는 협업 구조를 마련했다. 이 구조를 통해 기업, 연구기관, 지자체가 함께 데이터를 공유하고 현장에서 기술을 실증하며, 기술의 현장 적합성을 높이고 제조 현장의 특수성을 반영할 수 있다. 실제로 조선업계에서는 이미 실증된 AI 기반 안전 시스템이 해외 수출로 이어지는 성과를 거두기도 했다.
하지만 기술만으로는 모든 것이 해결되지 않는다. 산업 환경은 점점 더 복잡해지고, 작업자는 더욱 다양해지며, 작업 환경의 변화 속도도 빨라지고 있다. 이러한 변화 속에서 안전은 단순히 숙련이나 경험만으로는 감당하기 어려운 영역이 되고 있다. AI와 같은 기술은 이러한 예측과 판단의 공백을 메우는 중요한 수단이지만, 그 기술이 현장에 제대로 적용되기 위해서는 무엇보다 작업자의 목소리가 반영되어야 한다. 결국 산업 안전은 자동화 기기나 정교한 시스템만으로 완성되는 것이 아니라, 그것을 운영하고 적용하는 사람, 그리고 그 사람을 보호하려는 조직의 의지와 문화가 함께 만들어질 때 비로소 진정한 안전이 가능해진다.
결론적으로, 이 모든 기술 발전의 중심에는 ‘사람’이 있다. AI 기술은 작업자의 스트레스, 행동 이상, 피로도 등을 감지하고 대응하는 방향으로 설계되어야 하며, 고령자, 외국인 근로자, 신규 인력 등 다양한 취약 계층을 고려한 포용적 기술도 반드시 포함되어야 한다. 또한, 아무리 정교한 시스템이 도입되더라도 현장 구성원의 인식과 조직 문화가 변화하지 않는다면 실효성을 담보하기 어렵다. 기술, 정책, 사람이라는 세 가지 요소가 유기적으로 맞물릴 때 비로소 산업 현장의 변화는 현실이 될 것이다.
산업재해는 특정 업종만의 문제가 아니다. 우리는 고도로 연결된 산업 사회에 살고 있으며, 단일 현장의 사고라도 국가 시스템 전반에 중대한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 산업 현장의 안전에 대한 꾸준한 관심과 낯선 현장의 위험에도 귀를 기울이는 태도가 이 시대의 안전 문화를 만드는 첫걸음이 될 것이다. 산업재해는 사회의 기술 역량뿐만 아니라 윤리적 성숙도를 보여주는 거울이며, 안전은 비용이 아닌 책임이고 예방은 선택이 아닌 필수다.
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