이제 산업 현장에서 발생하는 안타까운 사고들을 더 이상 ‘사후 처리’가 아닌 ‘사전 예방’으로 막을 수 있게 된다. 정부가 산업재해 대응 방식을 ‘예방’에서 ‘예측’으로 전환하는 정책을 본격화하면서, 인공지능(AI) 기술을 활용한 안전 시스템이 실질적인 도움을 주기 시작했기 때문이다. 이는 곧 산업 현장에서 일하는 모든 사람들에게 더 안전한 환경을 제공하는 것을 목표로 한다.

**AI가 위험을 감지하고 사고 발생 가능성을 미리 알려준다.**

기존에는 사고 발생 후 원인을 분석하고 재발을 방지하는 방식에 머물렀다면, 이제는 AI 기술을 통해 사고가 일어나기 전에 위험 요소를 미리 감지하고 판단하는 시스템이 구축되고 있다. 특히 ‘제조안전고도화기술개발사업'(2025년부터 추진)은 이러한 예측 안전 시스템의 핵심이다. 이 사업은 각 업종에서 실제로 발생했던 사고 사례들을 AI 기술로 학습시켜, 사고 발생 가능성이 높은 상황을 사전에 식별하고 조기에 대응할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

**어떤 업종이 혜택을 받을 수 있나?**

이 새로운 안전 시스템은 사고 규모가 크고 반복되는 사고 유형이 뚜렷한 업종을 중심으로 우선 적용된다. 현재로서는 이차전지, 석유화학, 섬유 업종이 초기 대상 업종으로 선정됐다. 예를 들어, 2024년 6월 화성시의 리튬배터리 공장에서 발생한 화재 사고와 같이 큰 인명 피해를 낳는 사건을 예방하는 데 집중할 것으로 보인다. 섬유 산업처럼 수작업 공정이 많아 끼임, 절단, 넘어짐 등의 인적 재해가 잦고 유해 물질 사용도 빈번한 현장에서도 AI 예측 시스템은 큰 도움을 줄 수 있다.

**AI 안전 시스템, 어떻게 작동하고 적용되나?**

AI 기반 안전 시스템은 수년간 축적된 사고 데이터를 기반으로 작동한다. 끼임 사고가 2017년부터 2021년까지 총 3만 8584건이 발생했다는 통계처럼, 다양한 사고 유형에 대한 데이터를 AI가 학습하여 실시간으로 위험 상황을 감지하고 판단하는 능력을 키운다. 이는 단순히 이론적인 구상이 아니라, 이미 실증 단계에 진입하고 있다.

정부는 ‘제조안전 얼라이언스’라는 협업 구조를 통해 기업, 연구기관, 지자체가 함께 데이터를 공유하고 현장에서 기술을 실증하는 체계를 마련하고 있다. 이러한 협력 방식은 AI 기술이 실제 현장의 특수성을 반영하고 적합성을 높이는 데 기여한다. 실제로 조선업계에서는 이미 실증된 AI 기반 안전 시스템이 해외 수출로 이어지는 성과를 보이기도 했다.

**안전 시스템, 기술만으로는 부족하다 – 사람 중심의 접근이 중요하다.**

하지만 아무리 뛰어난 기술이라도 현장에서 일하는 사람들의 목소리가 반영되지 않으면 실효성을 거두기 어렵다. 산업 현장은 점점 더 복잡해지고 작업 환경의 변화 속도도 빨라지고 있어, 숙련이나 경험만으로는 안전을 완벽하게 책임지기 어려운 영역이 되고 있다. AI는 이러한 예측과 판단의 공백을 메우는 중요한 수단이지만, 그 기술이 현장에 맞게 설계되기 위해서는 작업자의 경험과 의견이 필수적으로 반영되어야 한다.

결론적으로, AI 안전 기술은 설비 자체를 위한 것이 아니라, 결국 현장에서 일하는 ‘사람’을 위한 것이다. AI 기술은 작업자의 스트레스, 이상 행동, 피로도 등을 감지하고 이에 대응하는 방향으로 설계되어야 한다. 또한 고령자, 외국인 근로자, 신규 인력 등 다양한 취약계층을 고려한 포용적인 기술 설계 또한 반드시 포함되어야 한다.

**진정한 안전을 위한 모두의 노력과 관심이 필요하다.**

산업재해는 더 이상 특정 업종만의 문제가 아니다. 우리는 매우 유기적으로 연결된 산업 사회에 살고 있으며, 한 현장에서 발생하는 사고가 국가 시스템 전반에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 AI 기반 예측 안전 시스템의 도입과 더불어, 현장 구성원의 인식 변화와 조직 문화 개선이 함께 이루어질 때 비로소 진정한 안전이 가능해진다. 기술, 정책, 그리고 사람의 노력이 하나로 어우러질 때, 매일 반복되는 노동이 더 이상 생명의 위험과 맞바꾸는 일이 되지 않을 것이다. 산업 현장의 작은 관심과 낯선 현장의 위험에도 귀 기울이는 태도가 이 시대의 안전 문화를 만들어가는 첫걸음이 될 것이다. 안전은 비용이 아닌 책임이며, 예방은 선택이 아닌 필수다.