산업재해 예방을 위한 AI와 디지털 트윈 활용방안

A Systematic Approach to Industrial Safety Accident Prevention using AI and Digital Twin Technology

김동오1*

1. 개요

건설산업은 산업재해율과 사망률이 가장 높은 업종 중 하나로, 2023년 기준 전체 산업재해의 약 25%를 차지하고 있다(고용노동부, 2023). 이는 건설현장의 고유한 특성인 작업환경의 지속적 변화, 다양한 공종의 동시 진행, 외부환경에 대한 높은 의존성 등에 기인한다. 전통적인 안전관리 방식은 주로 현장 감독자의 경험과 직관에 의존하며, 문서 기반의 관리체계를 따르고 있어 급변하는 현대 건설환경에서의 효과적인 대응에 한계를 보이고 있다.

디지털 전환(Digital Transformation)이 산업 전반에 걸쳐 가속화되는 가운데, 안전 분야에서도 새로운 기술의 도입이 시급한 과제로 대두되고 있다. 특히 AI 기술의 발전과 디지털 트윈의 융합 및 실용화는 건설안전 관리에 있어 혁신적인 변화를 가져올 수 있는 잠재력을 보유하고 있다. 본 연구는 이러한 디지털 기술들을 산업안전 관리에 효과적으로 통합하는 방안을 모색하고, 실용적 사례를 제시하는 것을 목적으로 한다.

2. 안전관리의 패러다임 변화

2.1 전통적 안전관리의 한계와 과제

산업안전관리는 지난 수십 년간 법적 규제 강화와 안전보건경영시스템의 도입을 통해 발전해왔다(고용노동부, 2021). 그러나 기존의 관리 방식만으로는 더 이상 효과적인 재해 예방이 어렵다는 인식이 확산되고 있다. 전통적 안전관리의 주요 한계점은 다음과 같이 분석된다. 첫째, 사후 대응적 성격이 강하다. 대부분의 안전관리 활동이 사고 발생 후의 조치나 정기 점검에 집중되어 있어, 실질적인 예방 효과가 제한적이다. 둘째, 데이터 기반의 의사결정이 부족하다. 안전관리자의 경험과 직관에 과도하게 의존하며, 객관적 데이터의 수집과 분석이 미흡하다. 셋째, 현장 상황의 실시간 반영이 어렵다. 작업환경의 급격한 변화나 복합적인 위험 요인을 즉각적으로 파악하고 대응하는 데 한계가 있다.

2.2 스마트 안전관리로의 전환

디지털 전환은 산업안전관리 분야에도 큰 변화를 가져오고 있다. IoT, 빅데이터, AI 등의 최신 디지털 기술이 안전관리의 새로운 가능성을 제시하고 있기 때문이다. 국토교통부의 발표(안전저널, 2024)에 따르면, 스마트 안전관리의 특징은 다음과 같이 정리된다. 첫째, 예측적 안전관리가 가능해진다. AI 기술을 활용하여 사고 위험을 사전에 예측하고, 선제적 대응이 가능하다. 둘째, 데이터 기반의 의사결정이 이루어진다. 다양한 센서와 모니터링 시스템을 통해 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여, 객관적이고 과학적인 안전관리가 가능하다. 셋째, 통합적 안전관리가 실현된다. 현장의 모든 안전 관련 정보가 하나의 플랫폼에서 통합적으로 관리되며, 이를 통해 보다 효과적인 의사결정과 조치가 가능하다.

2.3 디지털 트윈의 역할과 안전관리 패러다임의 전환

공학저널(2024.3)에서는 디지털 트윈이 스마트 안전관리의 핵심 기술로 부상하고 있다고 분석했다. 디지털 트윈은 단순한 기술적 도구를 넘어 안전관리의 패러다임을 전환하는 촉매제 역할을 한다. Sidney Dekker(2019)가 주장하는 "안전은 실패의 부재가 아닌 성공의 존재"라는 관점에서, 디지털 트윈은 다음과 같은 혁신적 변화를 가능하게 한다.

첫째, 작업자를 문제의 원인이 아닌 해결책의 일부로 인식하는 접근이 가능해진다. 디지털 트윈 환경에서 작업자들은 수동적인 규칙 준수자가 아닌, 능동적인 안전 관리의 주체로 참여할 수 있다. 작업자들의 현장 경험과 노하우가 디지털 트윈 시스템에 실시간으로 반영되며, 이는 시스템의 지속적인 개선으로 이어진다. 둘째, 안전을 '무엇을 하지 말아야 하는가'가 아닌 '무엇을 해야 하는가'의 관점에서 접근할 수 있게 된다. 디지털 트윈은 1)작업자의 성공적인 작업 수행 패턴 분석, 2)안전한 작업 수행을 위한 실시간 지원, 3)현장 상황에 따른 최적의 작업 방식 제안, 4)작업자 간 협업과 소통 강화와 같은 능동적 안전관리를 가능하게 한다. 셋째, Dekker의 '복잡적응시스템(Complex Adaptive System)' 관점이 실제 현장에서 구현될 수 있다. 디지털 트윈을 통해 1)현장의 동적 특성을 실시간으로 반영한 적응적 안전관리, 2)예기치 않은 상황에 대한 시스템의 자가학습, 3)다양한 이해관계자들 간의 유기적 상호작용 지원, 4)현장 조직의 회복탄력성(Resilience) 강화 등 시스템적 접근이 가능하다. 넷째, 'Safety-II' 개념에 부합하는 선제적 안전관리가 가능해진다. 디지털 트윈은 1)일상적 작업의 변동성 분석과 이해, 2)성공적인 작업 수행의 조건 식별, 3)작업자의 적응적 대응 능력 강화, 4)시스템의 유연성과 적응성 향상과 같은 Safety-II 기반의 안전관리를 지원한다.

이러한 새로운 패러다임하에서 디지털 트윈은 단순한 모니터링 도구를 넘어, 산업현장의 안전문화를 근본적으로 변화시키는 플랫폼으로 진화하고 있다. 이러한 접근은 전통적인 안전관리 방식 대비 사고 예방 효과가 획기적으로 높일 수 있다. 결과적으로, AI와 디지털 트윈 기술의 결합을 통해 Sidney Dekker의 안전 철학을 실현할 수 있는 새로운 지평이 열리고 있는 것이다. 이는 단순한 기술적 혁신을 넘어, 안전에 대한 근본적인 인식이 ‘리스크 최소화’로부터 ‘안전역량을 최대화’하는 쪽으로 패러다임 전환을 가속화하고, 이를 산업현장에서 직접 실천하는 방식으로 근본적 변화를 촉진하고 있다.

                                                                           
                                                                                            그림 1. 산업안전 패러다임의 변화

3. AI와 디지털 트윈 융합 프레임워크

3.1 AI와 디지털 트윈 융합 시스템

실질적 안전역량을 최대로 끌어올리는 ‘Safety Max’ 패러다임 변화를 수용하기 위해서는 AI와 디지털 트윈 기술을 융합하여 산업시설의 설계, 시공, 운영 및 유지관리로 이어지는 생애주기 전 단계에 걸쳐 활용할 수 있는 안전시스템 개발이 요구된다. 이렇게 함으로써 기술용역과 공사, 운영 및 유지관리가 연계되는 안전관리 선순환을 구현할 수 있으며, 산업 인프라 수명주기에 따른 안전관리 데이터를 동기화하게 된다. 그림 2에 이러한 개념을 기초로 BIM과 디지털 트윈, AI 비전과 생성형 AI 기술을 융합하여 현장근로자와 실무자의 안전관리 지능을 증강하기 위한 안전시스템 개발 방향을 도식화하였다.

                                                                            
                                                             그림 2. 산업시설 생애주기 통합 지원용 AI 디지털 트윈 융합 안전시스템 

3.2 AI와 디지털 트윈 융합 안전시스템 구현 방안

현대 산업현장에서 안전은 그 어떤 가치보다도 최우선으로 고려되어야 할 핵심 요소이다. AI와 디지털 트윈 기술의 융합은 산업 안전 시스템을 한 차원 높은 수준으로 끌어올릴 수 있는 혁신적인 접근 방식이다(LH토지주택연구원, 2020). 이러한 첨단 안전시스템을 성공적으로 구현하기 위해서는 체계적이고 단계적인 접근이 필수적이다. 각 단계별 구현 전략을 상세히 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 견고한 기초를 다지는 인프라 구축 단계이다. 이는 전체 시스템의 성공을 좌우하는 가장 중요한 기반이 된다. 우선 센서 네트워크의 설치 및 최적화를 통해 온도, 습도, 진동, 소음 등 다양한 환경 데이터를 측정할 수 있는 고성능 센서를 설치하고, 센서 간 네트워크 구성을 통한 안정적인 데이터 전송 체계를 확립한다. 또한 센서의 정확도와 신뢰성 검증을 위한 주기적 캘리브레이션 시스템을 구축한다. 데이터 수집 시스템 구축 측면에서는 실시간 데이터 수집 및 저장을 위한 데이터베이스 설계, 데이터 품질 관리를 위한 전처리 시스템 구현, 빅데이터 처리를 위한 확장 가능한 스토리지 시스템을 구축한다. 더불어 현장의 물리적 특성을 반영한 3D 모델링과 기본적인 시뮬레이션 기능 구현을 통해 기초적인 디지털 트윈 모델을 개발하며, 위험도 분석을 통한 핵심 모니터링 지점 선정과 센서 간 상호 간섭 최소화를 위한 최적 배치 설계를 수행한다.

둘째, 수집된 데이터를 지능적으로 분석하고 활용하기 위한 AI 시스템 통합 단계이다. 이 단계에서는 패턴 인식을 통한 이상 징후 감지 모델과 예측적 유지보수를 위한 고장 예측 모델을 구현하고, 지속적인 모델 성능 개선을 위한 학습 체계를 구축한다. 컴퓨터 비전 시스템 개발을 통해 실시간 영상 분석으로 안전 위협 요소를 감지하고, 작업자 행동 분석 및 위험 동작을 식별하며, 보호구 착용 상태를 모니터링한다. 또한 기존 안전 관리 시스템과의 원활한 연동과 표준화된 보고 체계를 구축하고, 다양한 위험 상황에 대한 시나리오 기반 예측 모델을 개발하여 실시간 위험도 평가 시스템을 구축한다.

셋째, 시스템의 완성도를 높이고 실제 현장에서의 활용성을 극대화하는 디지털 트윈 고도화 단계이다. 다양한 데이터 소스의 완벽한 통합과 실시간 데이터 처리 및 분석 능력을 강화하여 데이터 기반 의사결정 지원 시스템을 구축한다. 다양한 위험 상황에 대한 가상 시뮬레이션을 구현하고 작업자 훈련을 위한 시뮬레이터를 개발하며, 시나리오 기반 위험 대응 훈련 시스템을 구축한다. 사용자 인터페이스 측면에서는 직관적이고 사용하기 쉬운 대시보드를 개발하고 모바일 기기 지원을 통한 접근성을 향상시키며, 실시간 알림 및 보고 시스템을 구축한다. 마지막으로 다양한 비상 상황에 대한 대응 매뉴얼 디지털화와 자동화된 비상 대응 체계를 구현하고, 비상 상황 발생 시 유관기관과의 신속한 정보 공유 체계를 구축한다.

각 단계는 이전 단계의 성공적인 구현을 기반으로 하며, 지속적인 모니터링과 개선을 통해 시스템의 효율성과 신뢰성을 높여나가야 한다.

4. 사례 연구

4.1 사례 연구 1: Y케미칼 첨단소재 공장

Y케미칼은 클린룸 환경의 제조현장에서 다음과 같은 안전 관리 체계를 구축하였다.

4.2 사례 연구 2: D건강 기능식품 공장

D건강은 식품 생산 시설에서 다음과 같은 안전 관리 체계를 구축하였다.

첫째, 디지털 트윈 기반 안전 통합 대시보드를 구축하여 컨베이어 룸 도어 추락방지, 유틸리티 상태 정보 등을 통합 관리하고 있다. 이를 통해 분산된 시설의 장애를 조기에 확인하고 조치할 수 있게 되었으며, 업무 관련자와 안전 관리자의 생산성이 향상되었다.

둘째, 재난 및 화학물질 누출 사고에 대응하는 AI 자동안내 서비스를 구현하였다. 디지털 트윈 기술을 기반으로 IoT 대피안내기기, 추락 위험 구역 도어 개폐 감지, 화학물질 누출 감지 센서를 통합 모니터링하고 있다. 이러한 피난유도서비스 적용을 통해 D건강 기능식품 제조공장에서도 Y케미칼 첨단소재 공장에서와 같이 대피소요시간이 20% 이상 감축되는 효과를 달성하였다.

셋째, AI 머신비전과 디지털 트윈 기술을 결합한 물류창고 위험상황 인지 모니터링 서비스를 구축하였다. AI 머신비전을 통해 지게차, 근로자, 카트 등의 객체를 감지하고 위치 정보를 파악하여 위험상황을 판단하며, 현장 근로자와 지게차 운전자에게 사고 위험을 실시간으로 안내한다. 이를 통해 사고 유발 행동을 예방하고 안전관리자의 사고 예방 활동을 효과적으로 지원하고 있다.

5. 맺음말

본 기고를 통해 AI와 디지털 트윈 기술의 통합이 산업안전 관리에 획기적인 개선을 가져올 수 있음을 확인하였다. 사례를 통해 본 AI와 디지털 트윈 기술 융합 안전시스템 실증의 주요 성과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 예방적 안전관리의 실현이다. AI 기반의 위험 예측 시스템과 디지털 트윈을 통한 시뮬레이션으로 사고 위험을 사전에 파악하고 대응할 수 있게 되었다. 기존 산업안전관리 방식과 비교할 때, 새로운 접근방식은 약 20%이상 높은 산업재해 예방 효과를 보여주었다. 둘째, 실시간 통합 관리체계의 구축이다. 현장의 모든 안전 관련 정보가 하나의 플랫폼에서 통합적으로 관리되며, 이를 통해 즉각적인 의사결정과 조치가 가능해졌다. 이는 기존 안전관리체계 운영 방식 대비 안전관리 업무 실행에 있어 20% 이상 향상된 효율성을 보여준다. 셋째, 데이터 기반의 과학적 안전관리 실현이다. AI와 디지털 트윈을 융합한 시스템은 기존 방식 대비 월등히 향상된 정확도로 위험 요소를 식별하고 평가할 수 있다.

AI와 디지털 트윈을 융합한 산업안전관리 시스템은 기술개발 초기 단계라는 점에서 1)중소규모 산업현장에 대한 적용성 검증 필요, 2)장기적 효과성에 대한 검증 데이터 부족, 3)다양한 안전혁신에 대한 적용성 검증 필요 등의 한계를 지닌다.

향후에는 첫째, 정교한 위험예측 모델을 개발하여 AI 알고리즘의 고도화하고자 한다. 둘째, 실시간 데이터의 동기화 성능을 개선하고 현장 상황 반영의 정확도를 향상하여 디지털 트윈의 정확도를 향상하려고 한다. 셋째, 다양한 현장조건에 대한 적용성을 확보하고 비용 효율적인 적용 방안을 도출함과 아울러 표준화 프레임워크를 개발하여 산업 표준으로써의 확장성을 지원하고자 한다.

참고문헌

1. 고용노동부, “2022년 산업재해 현황 부가통계”, 2023.1.

2. 고용노동부, “산업재해 예방을 위한 안전보건체계 가이드북”, 2021.8.

3. 안전저널, “국토교통부, 스마트 건설기술로 안전관리 나서”, 2024.8.27.

4. 공학저널, “건설 안전관리의 새로운 패러다임, 디지털 트윈이 제시하다”, 2024.3.29.

5. Sidney Dekker, “Foundations of Safety Science”, 2019. 6.

6. LH토지주택연구원, “AI기반 건설기술 현황 및 연구전략”, 2020

7. 김동오. 인공지능을 활용한 피난유도시스템 디지털 전환. 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 23권 1호 403-404p. 2023