매년 수많은 생명이 산업현장에서 희생되고 직업병으로 고통받는 현실은 우리 사회에 ‘과연 충분히 안전한 사회를 만들기 위해 노력하고 있는가’라는 근본적인 질문을 던진다. 2023년 기준 약 13만 6천 명의 산업재해자와 2천 명에 달하는 사망자는 특정 업종이나 기업의 문제가 아닌, 산업 전반의 구조, 문화, 기술 환경이 복합적으로 얽힌 결과임을 보여준다. 이는 단순히 사고를 줄이는 기술적 과제를 넘어, 사회의 윤리적 성숙과 인문적 성찰을 요구하는 시대적 요청이다. 국제노동기구(ILO)에 따르면 전 세계적으로 매년 약 270만 명이 산업재해나 직업병으로 사망하며, 이는 매 15초마다 한 명이 일터에서 생명을 잃는 심각한 상황이다. 특히 개발도상국에서는 열악한 안전관리 체계와 인력 구조로 인해 사고 발생률이 높고 대응 역량도 부족한 실정이다.
이러한 심각한 문제 상황을 해결하기 위해 정부는 산업재해 대응 방식을 ‘예방’에서 ‘예측’으로 전환하는 정책적 시도를 본격화하고 있다. 2025년부터 추진되는 ‘제조안전고도화기술개발사업’은 이러한 전환의 핵심이다. 이 사업은 업종별 사고사례 데이터를 기반으로 AI 기술을 적용하여 사고 발생 가능성을 사전에 식별하고 조기에 대응할 수 있는 체계를 마련하는 것을 목표로 한다. 초기 적용 대상으로는 이차전지, 석유화학, 섬유 등 단일 사고 규모가 크고 반복되는 사고 유형이 뚜렷한 업종이 선정되었다. 이는 2024년 6월 화성시 리튬배터리 공장 화재와 같이 31명의 사상자를 낳은 사고와 같은 비극을 사전에 차단하려는 노력이다. 섬유산업의 경우, 수작업 공정이 많아 끼임, 절단, 넘어짐 등 인적 재해 발생 가능성이 높고 유해물질 사용도 빈번하기 때문에 예측 기반 시스템 도입의 필요성이 더욱 절실하다.
사고 유형별 누적 데이터를 기반으로 AI가 위험 상황을 실시간으로 감지하고 판단하도록 학습하는 시스템은 이제 이론을 넘어 실증 단계로 진입하고 있다. 이러한 기술은 예측과 판단의 공백을 메우는 중요한 수단이 될 수 있다. 또한, 정부는 ‘제조안전 얼라이언스’라는 협업 구조를 통해 기업, 연구기관, 지자체가 함께 데이터를 공유하고 현장에서 기술을 실증하는 체계를 마련하고 있다. 이는 기술의 현장 적합성을 높이고 제조 현장의 특수성을 반영하는 데 기여하며, 이미 조선업계에서는 AI 기반 안전 시스템이 해외 수출로 이어진 사례도 있다.
그러나 산업환경의 구조적 변화 속에서 기술의 역할만으로는 한계가 있다. 공정은 갈수록 복잡해지고 작업자는 다양해지며 작업 환경의 변화 속도 또한 빨라지고 있다. 이러한 변화하는 조건 속에서 안전은 숙련이나 경험만으로는 감당하기 어려운 영역이 되어가고 있다. 따라서 기술이 현장에 맞게 설계되기 위해서는 반드시 작업자의 목소리가 반영되어야 한다. 산업안전은 단순히 자동화 기기나 정교한 시스템으로 해결될 수 있는 문제가 아니라, 그것을 운영하고 적용하는 사람, 그리고 그 사람을 보호하려는 조직의 의지와 문화가 함께 만들어져야 진정한 안전이 가능하다. 결국 이 모든 기술적 진보의 중심에는 ‘사람’이 있어야 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 또한 반드시 포함되어야 한다. 아무리 정교한 시스템이 도입되더라도 현장 구성원의 인식과 조직 문화가 변화하지 않는다면 실효성을 담보하기 어렵기에, 기술, 정책, 사람의 세 요소가 유기적으로 맞물릴 때 비로소 변화는 현실이 될 수 있다. 산업재해는 더 이상 생명의 위험과 맞바꾸는 일이 되어서는 안 되며, 고도로 유기적으로 연결된 산업사회 속에서 우리의 작은 관심과 낯선 현장의 리스크에 대한 경청이 안전 문화를 이루는 첫걸음이 될 것이다. 안전은 비용이 아니라 책임이며, 예방은 선택이 아닌 필수다.
About the Author
