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재단법인 피플, '산업안전보건의 달 포럼'…AI기반 선제적 위험관리 전략 논의

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AI 핵심 요약

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  • 재단법인 피플은 9일 킨텍스서 안전포럼을 열었다.
  • 참석자들은 Physical AI 시대 위험 대응책을 논의했다.
  • AI 안전관리와 인력 재교육 필요성도 강조했다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

"피지컬 AI 시대, 안전도 사람이 설계해야"…산업안전 패러다임 전환 제시

[서울=뉴스핌] 정태선 기자 = "AI가 공장을 움직이고, 휴머노이드가 사람과 함께 일하는 시대가 시작됐다. 이제 안전관리도 근본적으로 달라져야 한다."

인공지능(AI)이 가상공간을 넘어 실제 산업현장으로 확산되면서 새로운 산업안전보건 패러다임을 모색하기 위한 논의가 본격화되고 있다.

재단법인 피플은 9일 경기 고양시 킨텍스에서 'Physical AI 시대의 안전보건 대응전략'을 주제로 포럼을 열고 AI 기반 산업환경 변화에 대응하기 위한 안전관리 전략과 정책 방향을 논의했다. 이번 행사는 2026 산업안전보건의 달을 맞아 마련됐으며 산업계와 학계, 연구기관 전문가들이 참석해 Physical AI 시대의 새로운 위험요인과 대응 방안을 공유했다.

김태옥 포럼 공동대표는 개회사에서 "우리 사회는 인공지능이 정보를 분석하는 디지털 단계를 넘어 실제 공간에서 인간과 함께 움직이고 작업하는 Physical AI 시대로 진입하고 있다"며 "기술 발전과 함께 안전과 인간 중심의 원칙을 확립하고 AI를 활용해 새로운 위험을 예측·차단하는 선제적 대응체계를 구축해야 한다"고 말했다.

7월 9일 킨텍스에서 'Physical AI 시대의 안전보건 대응전략'을 주제로 포럼이 열리고 있다. [재단법인 피플 제공]

첫 번째 발표에 나선 이강돈 한샘 CSO는 Physical AI가 제조·물류·유통 등 고위험 작업을 대체하는 장점이 있는 반면 예상하지 못한 이상행동 등 새로운 위험도 함께 가져올 수 있다고 진단했다.

그는 "기업은 기존의 정적인 안전관리에서 벗어나 실시간 센서 데이터를 활용한 동적 안전관리 체계로 전환해야 한다"며 "AI는 반복적이고 위험한 작업을 수행하고 인간은 최종 의사결정을 담당하는 역할 분담이 중요하다"고 설명했다.

이어 "디지털 트윈 기반의 선제적 위험 제어 전략을 적극 도입하고 현장 인력 재교육을 통해 인간과 AI가 협업할 수 있는 역량을 확보해야 한다"고 강조했다.

최영호 리스크제로 대표는 현재 스마트 안전기술의 한계를 지적하며 데이터 중심의 학습체계 구축 필요성을 제시했다.

최 대표는 "현재 대부분의 스마트 안전기술은 이미 정의된 위험만 탐지하고 경고하는 사후 대응형 시스템에 머물러 있다"며 "사고와 안전 데이터를 지속적으로 축적하고 현장 조치 결과를 다시 AI 학습 데이터로 활용하는 선순환 구조가 필요하다"고 말했다.

이어 "근로자 위험도 예측 알고리즘과 사고예측 모델 등 핵심 데이터를 기반으로 AI 기술 발전에 맞춘 탐지·분석·대응 아키텍처를 구축해야 한다"고 덧붙였다.

오정일 명지대 교수는 기술보다 사람의 역량이 더욱 중요하다고 강조했다. 오 교수는 "안전보건의 성패는 AI 도입 자체보다 AI가 제공하는 정보를 실무자가 얼마나 정확하게 해석하고 통제하느냐에 달려 있다"며 "AI 이해 능력, 데이터 해석, 알고리즘 검증, 자동화 편향 통제, 작업중지 판단, 윤리와 심리 관리 등 복합적인 역량을 갖춘 안전 전문가 양성이 필요하다"고 말했다.

이어진 패널토론에서는 산업현장에서 추진 중인 다양한 AI 기반 안전관리 사례가 소개됐다. 조지훈 SK에너지 PM은 AI 에이전트를 활용한 안전관리 체계인 'SHE Risk to Zero'를 소개했다. 그는 위험 탐지부터 판단, 알림, 조치 지원까지 하나의 체계로 연결해 중대재해를 사전에 차단하는 것이 목표라고 설명했다.

유기성 포항산업과학연구원 그룹장은 "재해 원인 분석을 위해 기술분류와 안전기술 성숙도를 반영한 스마트 안전기술맵을 구축하고 있다"며 "AI 기반 사전 위험예측 기술과 현장 맞춤형 안전기술 개발을 병행하고 있다"고 밝혔다.

윤석준 한국안전문화진흥원 대표는 "AI는 인간을 대체하기 위한 기술이 아니라 인간을 보완하는 기술"이라며 "성공적인 현장 적용을 위해서는 윤리적 신뢰성과 투명성을 확보하고 안전 담당자의 역할도 위험을 더 빠르게 발견하고 정확하게 판단하는 방향으로 변화해야 한다"고 말했다.

서용윤 동국대 교수는 "산업안전 분야에서 인간과 AI의 협력체계를 확산하려면 과학적 검증과 지속적인 피드백이 가능한 연구개발 체계가 먼저 구축돼야 한다"며 "작업행동 데이터를 기반으로 현장 중심의 안전기준을 마련해 실효성 있는 AI 안전기술을 확보해야 한다"고 강조했다.

참석자들은 Physical AI 시대에는 단순히 자동화를 확대하는 것을 넘어 인간과 AI가 함께 안전을 관리하는 새로운 산업안전 체계를 구축하는 것이 핵심 과제가 될 것이라는 데 의견을 같이했다. 특히 AI가 산업현장의 위험을 줄이는 강력한 도구가 될 수 있지만, 이를 안전하게 활용하기 위한 데이터 축적과 제도 정비, 현장 인력의 전문성 강화가 병행돼야 한다는 점을 공통적으로 강조했다.

windy@newspim.com

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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