중대재해처벌법이 시행된 이후, 기업은 단순한 사고 대응이 아닌 사전 예방 체계 구축에 집중하고 있습니다. 그 중심에는 AI 모니터링, IoT 센서, 수동 점검 같은 예방기술이 있으며, 각각은 비용, 정확도, 실현 가능성 면에서 차이를 보입니다. 이 글에서는 세 가지 기술을 비교 분석하여 실제 현장에 어떤 기술이 적합한지 판단할 수 있도록 돕습니다.
AI 모니터링: 데이터 기반 예측과 자동 경고
AI 기반 안전 모니터링 기술은 최근 몇 년간 가장 급속도로 발전한 분야입니다. 카메라, 센서, 환경 데이터를 실시간 수집하고, AI 알고리즘이 위험을 자동 감지하고 경고하는 방식입니다.
예를 들어, 건설현장에서 안전모 미착용을 AI가 자동 인식하거나, 공장 내 기계 동작 중 작업자의 위험 행동을 감지해 알람을 울리는 시스템이 대표적입니다.
장점:
- 24시간 무휴 감시 가능
- 즉시 경고 기능
- 과거 데이터를 학습하여 반복 위험 예측
단점:
- 초기 비용이 높음
- AI 오인식 가능성
- 전문 유지보수 필요
IoT 센서: 환경 변화 중심의 자동 감지
IoT(사물인터넷) 센서는 온도, 습도, 가스, 진동, 압력 등 물리적 환경요소를 실시간 감지하여 정해진 수치를 초과할 경우 자동으로 관리자에게 알람을 전송합니다.
대표적인 사례:
- 질식 위험 밀폐 공간의 유해가스 센서
- 중장비 주변 근로자 접근 경고 시스템
- 전기 화재 예방 온도 센서
장점:
- 설치 용이
- 저렴한 비용
- 미세한 환경 변화 감지 가능
단점:
- 센서 고장 시 오류 발생
- 데이터 해석 시스템 필요
- 행동 분석 기능은 없음
수동 점검: 인력 중심의 현장 감수 체계
AI나 IoT가 주목받는 시대에도 많은 현장에서는 전통적인 수동 점검이 가장 널리 사용되고 있습니다. 안전관리자나 현장 책임자가 체크리스트 기반으로 위험요소를 직접 확인하는 방식입니다.
장점:
- 즉각 대응 가능
- 현장 맞춤 판단 가능
- 커뮤니케이션 강화
단점:
- 시간, 인력 소모
- 점검자 숙련도 편차
- 기록 누락 위험
결론: 기술은 도구일 뿐, 핵심은 조합과 실행
AI, IoT, 수동 점검은 각각의 특성과 한계가 존재합니다. 예산, 조직 규모, 산업군, 작업환경에 따라 적합한 기술이 달라질 수 있습니다.
중요한 것은 하나의 기술만으로 예방이 완성되지 않는다는 점입니다. 가장 이상적인 것은 “AI + IoT + 수동 점검”의 하이브리드 방식이며, 이는 기계의 정확성과 인간의 직관을 동시에 활용하는 방식입니다.
정확한 정보, 실시간 감지, 경험 기반 판단의 조화가 가장 강력한 예방책이 될 수 있습니다.