산업안전은 이제 사회적 이슈를 넘어서 정치적 이슈일 뿐 아니라 경제적 이슈입니다. 지금까지 기업들은 소비자 만족 내지 사용자 경험 (user experience)에 온갖 투자와 시간을 쏟았지만, 이제는 직원 만족 (employee experience)에 대한 기업간 경쟁이 불가피하게 되었습니다. 팬데믹 이후 피고용자들은 자신의 생명과 안전이 월급이나 복지 처우보다 중요하다는 사실을 깨닫기에 이르렀기 때문에, 고용안정을 위해서는 원만한 노사관계보다 오히려 직원의 건강과 안전을 중시하지 않을 수 없는 상황에 이르렀습니다.

이제 우리에게 ESG란 개념은 더 이상 낫 설지 않습니다. 환경(environment)-사회적 책임(social responsibility)-거버넌스(governance)의 ESG는 그렇지만 여전히 너무 광범위할 뿐 아니라, 기업의 사회적 책임과 투명성을 지나치게 강조하다 보면 기업인의 정치적 발언권이 너무 강하게 되고 역으로 외부의 기업경영에 대한 간섭이 심화될 수 있습니다. 역사적으로 유래 없는 팬데믹 현상을 겪은 우리에게 보다 현실적이고 다급한 것은 EHS, 즉 환경(environment)-H(health)-S(safety)를 통한 지속가능성(sustainability)입니다. 국가이건 기업이건 지속가능성은 대단히 중요하지만 ‘친환경=지속가능성’으로 지나치게 한쪽으로 치우쳐 이해된 듯한 느낌을 줍니다. 건강과 안전은 피고용자이건 고객에게 당장 어필할 부분이며 동시에 기업의 지속가능성을 위한 필수불가결한 요소입니다.

특히 우리나라 기업의 입장에서 직원의 건강과 안전을 위해 투자할 수밖에 없는 또 다른 이유는 중대재해특별법입니다. 공식 명칭은 ‘중대재해 처벌 등에 관한 법률’입니다. 금년 1월부터 50인 이상 사업장에 적용됩니다. 이제 산재 사고로 노동자가 사망하면 해당 업체 사업주나 최고경영자(CEO)에게 1년 이상 징역이나 10억원 이하 벌금을 부과하는 처벌이 가능합니다. 노동자가 다치거나 질병에 걸릴 경우에도 7년 이하 징역 또는 1억원 이하 벌금이 부과됩니다

이렇듯 처벌이 엄격해졌을 뿐 아니라 하청 업체 뿐 아니라 원청업체 그것도 사업주나 최고경영자를 처벌한다는 측면에서 획기적입니다. 그만큼 산업현장에서의 희생이 많았기 때문입니다. 매년 800명 이상이 산재로 사망하고, 부상으로 고통 받는 사람은 엄청나게 많습니다. 당사자 뿐 아니라 가족들의 경제적, 정신적인 고통은 이루 헤아릴 수 없습니다.

중대재해특별법과 관련한 찬반론자 모두 법만으로 부족하다는 사실에 동의합니다. 이미 이전에 우리나라는 산업재해에 대한 엄격한 법률이 없었던 것이 아니었기 때문입니다. 예를 들어, 산업안전법도 만만치 않게 엄격한 법률이었습니다. 지금까지보다 엄한 법률로서 실제적 문제를 해결할 수 있을까 여전히 의문인 이유이기도 합니다.

산업재해의 해결 방안으로 거론되는 것이 인공지능이며, 특히 비전AI입니다. 이미 우리 나라 업체들이 인공지능 특히 비전AI를 사용하여 산업안전을 향상시키고 있다고 주장하고 있습니다만, 우리 나라의 비전AI 기술력 수준 전반을 고려할 때 무늬만 AI라는 느낌을 지울 수 없습니다. 특히 RGB 카메라에 불과한 CCTV가 촬영하는 영상을 AI가 분석하여 위험도를 알려준다고 주장하는데, 과연 예방적 기능을 수행할 수 있을지 의문입니다. 무엇보다도 딥러닝 인공지능의 특별한 기능은 사후 추적이 아니라 사전 예방이기 때문입니다.

더욱 노골적으로 표현한다면, ‘box치기’로 표현한다고 작업현장 사고에 대한 사전 예방 기능이 실현되는 증거가 될 수 없습니다. “bounding box”라고 부른 ‘박스치기’는 ‘bbox’라고 약칭하기도 하는데, 비전AI의 일부인 사물인식(object detection)에서 사물의 공간적 위치를 표기하기 위해 사용하는 직사각형으로 왼쪽상단 코너와 오른쪽 하단 코너에 의해 그 위치가 결정됩니다. ‘박스치기’는 결국 인식 타겟사물의 위치(location)을 표시합니다.

안전장구 (personal protective equipment: PPE), 즉 안전모, 안전 조끼, 그리고 안전화 뿐 아니라 장갑이나 마스크 등 작업현장에 따라 구체적인 안전장구는 달라질 수 있습니다. 작업장에 입장할 때 일일이 안전장구 착용을 확인하고 실제 작업 중일 때 계속 착용하는지를 확인하여야 하는데, 이때 비전AI가 사용될 수 있습니다. 그렇다면 누가 착용하고 누가 착용하지 않았는지를 식별하는 것도 중요하며, 이때 실시간(real time)으로 경고(warning)를 보내야 합니다. 만약 특정 장소에서 감지하면 스피커 등으로 알려야 하는데 작업장의 분위기 뿐 아니라 개인의 프라이버시에 문제를 야기할 수 있습니다. 다시 말해, 어떻게 경고를 보내느냐도 실시간 감지만큼 중요한 기술입니다. 또한 현실적으로 동적인 상태에서 감지하는 것은 물론 위반자가 누구인지 인식하는 일도 대단히 어렵습니다.

직접 감지하고 인식하는 방식 외에도 이른바 가상경계 (virtual boundary), 가상 파라미터 (virtual parameter), 지오펜싱(geofencing) 등으로 불리우는 접근금지의 가상의 경계를 설정하고 그 안에 진입하거나 그 안의 기계나 설비에 손이나 발이 들어가는 것을 실시간으로 감지하고 경보를 보내는 방식이 있습니다. 예를 들어, 지게차나 중장비가 다니거나 작업하는 경로나 지역에 작업자가 진입하면 실시간으로 경고하여 충돌사고를 예방하거나 동작 중인 기계에 손이나 발이 가까이 접근하면 실시간으로 경고하여 끼임사고를 예방할 수 있습니다.

산업재해는 사고 예방 못지 않게 사고 발생 즉시 구급하는 것도 중요합니다. 사고 발생 후 얼마나 빠른 시간에 응급조처가 취해지고 또한 얼마나 빨리 구급차로 병원에 도달할 수 있는가 여부가 생명은 물론 사고 이후 회복이나 건강상태에 결정적인 요인으로 작용하기 때문입니다. 일종의 생명과 건강을 지킬 수 있는 골든타임을 확보하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위해 사전에 데이터로 훈련된 알고리즘에 의해 사고 발생을 실시간으로 발견하고 동시에 SOS호출이 이루어져, 신속하게 응급조처가 취해질 수 있는 시스템이 필요한 것입니다.

물론 화재도 비전AI를 통해 빠르게 발견하고 진화할 수 있습니다. 지금까지 불꽃의 연기를 감지하는 센서를 이용했지만, 층고가 높고 면적이 넓으면 연기감지가 즉각 이뤄지지 않습니다. 어느 정도 불이 번진 다음에야 감지되기 일쑤입니다. 만약 물류센터 같은 곳에 화재가 발생하면 워낙 인화물질이 많이 쌓였기 때문에, 순식간에 불이 번지고 사람들은 대피할 시간을 확보하지 못하여 대형 인명사고로까지 발전하기 십상입니다. 이제 사람의 눈처럼 비전AI의 기능으로 AI칩이 탑재된 카메라에서 실시간에 화염을 감지(detect)한다면, 그 같은 대형화제를 조기에 진화하고 인명피해를 방지할 수 있습니다.

마지막으로, 건설현장의 산업재해를 언급하지 않을 수 없습니다. 건설 현장에서는 ‘운이 좋아야 살아남는다’는 자조적인 목소리도 나올 정도로 심각합니다. 매년 400명 이상의 사망자가 발생하며, 전체 산업재해 사고사망자 중 절반이 넘습니다. 주로 추락, 부딪힘 그리고 끼임이 많습니다. 지금까지 언급한 비전AI 기술이 가장 절실한 분야야말로 건설업입니다.

건설현장이나 일반 작업장이나 비전AI의 역할은 비슷합니다. 안전장구를 착용하였는지 여부를 실시간으로 감지하고 경고하며 필요에 따라 미착용자의 신분을 파악하며, 가상경계를 통해 위험지역, 위험시설물, 작동중인 기기에 대한 접근을 사전에 차단하고, 화재 뿐 아니라 중장비의 안전상태를 감지하여 사전에 사고발생을 예방하며, 만약 재해가 발생하면 신속하게 구급요원을 호출하여 응급조처가 이뤄지도록 작동하는 것은 마찬가지입니다. 단지 감지대상 면적이 넓고 실내와 실외가 함께 섞여서 다양하며, 층별로 작업장이 분산되고 자동차와 같은 움직이는 물체의 접근과 이동이 내부의 개별 존(zone)에 따라 다르다는 특성이 있습니다. 쉽게 말해, 건설현장은 안전의 측면에서 넓고 다양하며 복잡합니다.

사정이 그럼에도 불구하고, 건설현장의 안전 문제는 결코 포기할 수 없으며, 비전AI는 그 솔루션을 제공하리라 믿습니다. 현재 메일랩은 풀필먼트센터나 제조공장 내부의 안전을 다루는 비전AI의 하드웨어-소프트웨어를 개발하였을 뿐 아니라, 건설현장에서의 안전문제를 해결할 수 있는 인공지능 기술도 연구하고 있습니다. 가장 큰 문제는 데이터의 확보임을 고백하지 않을 수 없습니다. 결국 건설회사 등과 협업은 반드시 필요합니다.

산업재해와 관련하여 교육을 빼놓을 수 없습니다. 이제까지 단순히 과거의 체험에 기반한 교육이었다면 빅데이터에 기반한 그리고 그래픽 분석에 의한 가시화(visualization), 한 걸음 더 나아가 예측(prediction)하는 인공지능 기술이 활용되어야 마땅합니다. 특히 비전AI에 기반하려면 많은 카메라 센서가 필요하기 때문에, 사고의 빈도가 높을 지역에 선택하여 집중할 수밖에 없습니다. 다시 말해, 비용 때문이라도 인공지능의 분석과 예측 기능은 반드시 필요합니다.

결국 비용과 안전AI와의 관계에 대해 고민하지 않을 수 없습니다. 특히 비전AI와 에지(edge)AI의 발전으로 에지 디바이스인 하드웨어에 대한 투자가 불가피하며, 따라서 비용문제가 뒤따릅니다. 앞에서 잠깐 언급한대로 선택과 집중의 지혜로 해결할 수 있을지 몰라도, 근본적인 대책으로서는 미흡합니다. 이에 대한 대안은 멀티기능입니다. 예를 들어, 단순히 안전만 아니라 보안이나 방역을 함께 기능하는 하드웨어-소프트웨어-서비스를 구축하는 것입니다. 바로 메일랩의 QSS(quarantine-security-safety) 통합 AI 솔루션이 그렇습니다. 기술적으로도 단순 기능의 Narrow AI에서 멀티 기능의 General AI로 업그레이드된 것입니다.

산업재해가 법률이나 문화 또는 의식으로서 해결될 수 없습니다. 이제 그 해결의 수단으로 인공지능이 이미 우리의 생활 속에 들어 왔습니다. 문제는 최첨단의 기술이면서 동시에 가성비가 높아, 기업이나 정부가 적극적으로 활용하려는 생각을 고취시켜 주어야 좋습니다. 이 역시 기술의 문제이며, 이 같이 지극히 단순한 사실을 적극적으로 알려야 합니다. 아울러 산업재해만 해결하지 않고 동시에 인공지능의 시대로 진입하는 시간을 단축한다면 일석이조(一石二鳥)임을 적극 알리는 것 역시 기업의 역사적 책임이라고 생각됩니다.

지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현 한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄 기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년 MAILab 메일랩 설립 CEO.

MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brain과 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic Intelligent Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.

산업안전, 법만으로 해결 못한다. 역시 안전AI!

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