산업 현장, ‘예방’ 넘어 ‘예측’으로… AI 기술로 안전 앞당긴다

산업 현장의 안전 패러다임이 ‘예방’ 중심에서 ‘예측’ 중심으로 전환되고 있다. 정부는 2025년부터 ‘제조안전고도화기술개발사업’을 본격 추진하며, AI 기술을 활용해 사고 발생 가능성을 사전에 식별하고 조기에 대응하는 체계를 구축한다. 이는 단순히 사고를 줄이는 것을 넘어, 한 사람의 생명을 지키고 공동체에 미치는 영향을 최소화하려는 노력의 일환이다.

이러한 변화는 산업 현장의 안전 수준을 한 단계 끌어올릴 것으로 기대된다. AI 기반의 예측 시스템은 위험 상황을 실시간으로 감지하고 판단함으로써, 지금까지 예측하기 어려웠던 사고 공백을 메울 수 있을 것으로 보인다. 특히 이차전지, 석유화학, 섬유와 같이 단일 사고의 규모가 크거나 반복적인 사고 유형이 뚜렷한 업종에 우선적으로 적용될 예정이다. 예를 들어, 2024년 6월 화성시의 리튬배터리 공장 화재와 같이 대규모 인명 피해를 야기할 수 있는 사고를 사전에 예방하는 데 기여할 수 있다. 섬유 산업에서 빈번하게 발생하는 끼임, 절단, 넘어짐 등의 인적 재해 역시 AI 분석을 통해 위험 요소를 미리 파악하고 대비하는 것이 가능해진다.

AI 기술을 활용한 안전 시스템은 이미 실증 단계를 넘어 현장에 적용되고 있다. 수년간 누적된 사고 데이터를 바탕으로 AI가 위험 상황을 실시간으로 감지하도록 학습시키는 시스템 개발이 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 2017년부터 2021년까지 3만 8584건에 달하는 끼임 사고 데이터는 AI가 위험 요소를 학습하는 데 중요한 기반이 된다. 정부는 ‘제조안전 얼라이언스’를 통해 기업, 연구기관, 지자체가 협력하여 데이터를 공유하고 현장에서 기술을 실증하는 체계를 마련하고 있다. 이러한 협력은 기술의 현장 적합성을 높이고, 각 산업 현장의 특수성을 반영하는 데 중요한 역할을 한다. 이미 조선업계에서는 AI 기반 안전 시스템이 해외 수출로 이어지는 성공 사례도 있다.

하지만 기술의 발전만으로는 완벽한 안전을 보장할 수 없다. 산업 현장은 점점 더 복잡해지고, 작업자는 다양해지며, 작업 환경의 변화 속도 또한 빨라지고 있다. 이러한 변화 속에서 안전은 단순히 숙련이나 경험만으로는 감당하기 어려운 영역이 되고 있다. AI와 같은 기술은 예측과 판단의 공백을 메우는 중요한 수단이지만, 그 기술이 현장에 효과적으로 적용되기 위해서는 작업자의 목소리가 반드시 반영되어야 한다. 즉, 기술만으로는 해결될 수 없는 문제이며, 기술을 운영하고 적용하는 사람, 그리고 그 사람을 보호하려는 조직의 의지와 문화가 함께 뒷받침될 때 진정한 안전이 가능해진다.

결론적으로, 산업 안전 기술의 발전은 궁극적으로 ‘사람’을 위한 것이다. AI 기술은 작업자의 스트레스, 행동 이상, 피로도 등을 감지하고 대응하는 방향으로 설계되어야 한다. 또한 고령자, 외국인 근로자, 신규 인력 등 다양한 취약계층을 고려한 포용적 기술 개발 또한 필수적이다. 아무리 정교한 시스템이 도입되더라도 현장 구성원의 인식과 조직 문화가 변화하지 않으면 실효성을 담보하기 어렵다. 기술, 정책, 사람이라는 세 가지 요소가 유기적으로 결합될 때 비로소 산업 현장의 안전은 현실이 된다. 반복되는 산업 현장의 노동이 더 이상 생명의 위험과 맞바뀌는 일이 되어서는 안 된다. 산업 안전은 특정 업종의 과제가 아니라, 고도로 연결된 우리 사회 전체의 과제이며, 작은 관심과 낯선 현장의 리스크에도 귀 기울이는 태도가 안전 문화의 첫걸음이 될 것이다.