매년 반복되는 산업현장의 사고는 우리 사회에 ‘충분히 안전한 사회를 만들기 위해 노력하고 있는가’라는 근본적인 질문을 던진다. 산업재해는 단순히 통계 수치나 업무상 변수로 치부될 수 없는, 한 개인의 생애와 공동체에 깊은 상흔을 남기는 사건이다. 고용노동부 통계에 따르면 2023년 한 해 동안 약 13만 6천 명의 산업재해자와 2천 명의 사망자가 발생했으며, 이는 광업, 건설업, 제조업에서 특히 두드러졌다. 이는 특정 업종의 문제가 아닌 산업 전반의 구조, 문화, 기술 환경이 복합적으로 얽힌 결과다. 국제노동기구(ILO) 또한 전 세계적으로 매년 약 270만 명이 산업재해나 직업병으로 사망한다고 보고하며, 이는 매 15초마다 한 명이 일터에서 생명을 잃는 심각한 현실을 보여준다.
이러한 산업재해의 심각성을 인식하고, 정부는 최근 산업재해 대응 방식을 ‘예방’에서 ‘예측’으로 전환하는 정책적 시도를 본격화하고 있다. 2025년부터 추진되는 ‘제조안전고도화기술개발사업’이 그 대표적인 예다. 이 사업은 업종별 사고 사례 데이터를 기반으로 인공지능(AI) 기술을 활용하여 사고 발생 가능성을 사전에 식별하고 조기에 대응할 수 있는 체계를 마련하는 것을 목표로 한다. 초기 적용 업종으로는 사고 규모가 크고 반복적인 사고 유형이 뚜렷한 이차전지, 석유화학, 섬유 등이 선정되었다. 예를 들어, 2024년 6월 화성시 리튬배터리 공장 화재는 31명의 사상자를 내며 사회적 경각심을 불러일으켰으며, 섬유 산업에서는 수작업 공정과 유해물질 사용으로 인한 끼임, 절단, 넘어짐 등의 인적 재해 발생 가능성이 높다.
산업안전 분야에서의 기술적 접근 가능성은 분명히 존재한다. 수년간 누적된 사고 데이터(예컨대 끼임 사고는 2017~2021년 사이 총 3만 8584건 발생)를 기반으로, AI가 위험 상황을 실시간으로 감지하고 판단하도록 학습하는 시스템은 이미 이론을 넘어 실증 단계에 진입하고 있다. 정부는 ‘제조안전 얼라이언스’라는 협업 구조를 통해 기업, 연구기관, 지자체가 데이터를 공유하고 현장에서 기술을 실증하는 체계를 구축하며 기술의 현장 적합성을 높이고자 한다. 실제로 조선업계에서는 AI 기반 안전 시스템이 해외 수출로 이어진 성공 사례도 있다.
하지만 산업안전의 궁극적인 해결은 기술만으로는 달성될 수 없다. 공정이 갈수록 복잡해지고 작업자와 작업 환경의 변화 속도가 빨라지는 현 상황에서, 안전은 더 이상 숙련이나 경험만으로 감당하기 어려운 영역이 되고 있다. 기술은 예측과 판단의 공백을 메우는 중요한 수단이지만, 그 기술이 현장에 맞게 성공적으로 설계되고 적용되기 위해서는 작업자의 목소리가 반드시 반영되어야 한다. 산업안전 기술은 단순히 설비를 위한 것이 아니라, 현장에서 실제로 기술을 운영하고 적용하는 ‘사람’을 위한 것이어야 한다. AI 기술은 작업자의 스트레스, 행동 이상, 피로도 등을 감지하고 대응하는 방향으로 설계되어야 하며, 고령자, 외국인 근로자, 신규 인력 등 다양한 취약계층을 고려한 포용적 기술 개발 또한 필수적이다.
아무리 정교한 시스템이 도입되더라도, 현장 구성원의 인식 변화와 조직 문화의 성숙 없이는 실효성을 담보하기 어렵다. 결국 기술, 정책, 그리고 사람이라는 세 요소가 유기적으로 맞물릴 때 비로소 산업안전 분야에서의 진정한 변화는 현실이 된다. 매일 반복되는 산업현장의 노동이 더 이상 생명의 위험과 맞바꾸는 일이 되지 않도록, 우리는 기술이라는 수단을 통해 그 바람을 실현해야 한다. 산업안전은 특정 업종의 과제가 아니라, 고도로 유기적으로 연결된 산업사회 전체의 책임이다. 작은 관심과 낯선 현장의 리스크에 대한 귀 기울임이 이 시대 안전 문화를 이루는 첫걸음이 될 것이다. 산업재해는 사회의 기술 역량뿐만 아니라 윤리적 성숙도를 비추는 거울이며, 안전은 비용이 아닌 책임이자 선택이 아닌 필수라는 점을 기억해야 한다.
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