한국 사회는 반복되는 산업재해의 무게 앞에서 ‘충분히 안전한 사회’에 대한 근본적인 질문을 지속적으로 던져왔다. 산업안전은 단순한 기술적 과제를 넘어 사회의 윤리적 성숙과 인문적 성찰을 요구하는 시대적 요청으로 부상하고 있다. 2023년 한 해 동안 약 13만 6천 명의 산업재해자와 2천 명의 사망자가 발생했으며, 이는 광업, 건설업, 제조업 등 특정 업종뿐만 아니라 산업 전반의 구조, 문화, 기술 환경이 복합적으로 얽힌 결과다. 국제노동기구(ILO) 보고에 따르면, 전 세계적으로 매년 약 270만 명이 산업재해나 직업병으로 사망하며, 이는 15초마다 한 명의 노동자가 일터에서 생명을 잃는다는 심각한 현실을 보여준다. 선진국들이 AI 기반 예측 시스템과 디지털 전환을 통해 산업안전 수준을 체계적으로 향상시키려는 노력을 강화하는 가운데, 한국 정부 역시 산업재해 대응 방식을 ‘예방’에서 ‘예측’으로 전환하는 정책적 시도를 본격화하고 있다.
이러한 거시적 흐름 속에서, 정부가 2025년부터 추진하는 ‘제조안전고도화기술개발사업’은 주목할 만한 실천 사례로 평가받는다. 이 사업은 업종별 사고 사례 데이터에 기반하여 AI 기술을 활용, 사고 발생 가능성을 사전에 식별하고 조기에 대응할 수 있는 체계를 구축하는 데 목적을 두고 있다. 초기 적용 업종으로 이차전지, 석유화학, 섬유 등이 선정된 것은 이들 업종의 사고 규모가 크고 반복적인 사고 유형이 뚜렷하다는 공통점 때문이다. 예를 들어, 2024년 6월 화성시 리튬배터리 공장 화재와 같은 사건은 31명의 사상자를 낳으며 사회적 경각심을 고조시켰다. 섬유산업의 경우, 수작업 공정이 많아 끼임, 절단, 넘어짐 등 인적 재해가 빈번하며 유해물질 사용 또한 높은 비중을 차지한다.
산업안전의 기술적 접근 가능성은 분명히 존재한다. ‘2024 국토교통기술대전’에서 전시된 선로 안전 로봇과 같이, AI는 위험 상황을 실시간으로 감지하고 판단하도록 학습하는 시스템으로 이론을 넘어 실증 단계에 진입하고 있다. 2017년부터 2021년까지 총 3만 8584건에 달하는 끼임 사고 데이터와 같은 수년간 축적된 데이터는 AI 기반 예측 시스템의 가능성을 뒷받침한다. 정부는 ‘제조안전 얼라이언스’라는 협업 구조를 통해 기업, 연구기관, 지자체가 데이터를 공유하고 현장 실증을 진행하며 기술의 현장 적합성을 높이고 있다. 이러한 방식은 이미 조선업계에서 AI 기반 안전 시스템의 해외 수출로 이어지는 성과를 보이기도 했다.
이러한 기술적 진보와 더불어, 산업환경의 구조적 변화에 대한 이해도 중요하다. 공정의 복잡성 증대, 작업자의 다양화, 작업환경 변화 속도의 가속화는 숙련이나 경험만으로는 안전을 담보하기 어려운 시대를 만들고 있다. AI와 같은 기술은 예측과 판단의 공백을 메우는 핵심 수단이지만, 그 기술이 현장에 효과적으로 설계되고 적용되기 위해서는 작업자의 목소리가 반드시 반영되어야 한다. 산업안전은 단순히 자동화 기기나 정교한 시스템으로 완성되는 것이 아니라, 이를 운영하고 적용하는 사람, 그리고 그 사람을 보호하려는 조직의 의지와 문화가 유기적으로 결합될 때 비로소 진정한 안전이 실현될 수 있다. AI는 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. 결국 이 모든 기술적 진보의 중심에는 ‘사람’이 있으며, 기술, 정책, 사람이라는 세 요소가 맞물릴 때 산업안전 분야의 변화는 현실이 된다. 산업안전은 특정 업종의 과제가 아니며, 고도로 연결된 산업사회 속에서 단일 현장의 사고라도 국가 시스템 전반에 중대한 영향을 미칠 수 있기에, 작지만 꾸준한 관심과 낯선 현장의 리스크에 대한 경청하는 태도가 곧 이 시대의 안전 문화를 구축하는 첫걸음이 될 것이다. 안전은 비용이 아닌 책임이며, 예방은 선택이 아닌 필수라는 인식이 확산될 때, 산업재해는 더 이상 생명의 위험과 맞바꾸는 일이 되지 않을 것이다.