AI를 활용한 위험성평가

[대한안전기술연구원]

AI를 활용한 위험성평가는 산업현장의 안전관리를 수작업 중심에서 데이터 기반의 지능형 시스템으로 전환하는 핵심기술에 해당됩니다.

기존에는 안전업무 담당자의 경험과 가진 지식에 의존해 실시하던 방식에서 벗어나 AI를 통해 더 빠르게 정확하고 객관적인 위험셩가의 실시가 가능해지고 있습니다.

물론 AI 를 활용한 평가기법에 있어 데이터의 축적 및 분석이 무엇보다 중요하지요!

A1위험성 평가 기법은 다음과 같은 영역에서 위험성평가의 효율성을 극대화 할수 있습니다.

위험성평가우수사례

1. 위험요소에 대한 자동식별 : 작업현장 사진이나 영상을 AI가 분석하여 유해,위험요인과 불안전한 상태를 실시간으로 자동 감지합니다.

2. 데이터 기반 위험예측 : 방대한 사고사례,산업안전보건법령,도메인 지식을 학습한 생성형 AI가 특정 곶엉이나 장비의 도입시 발생가능한 위험을 미리 예측할 수 있습니다.

3. 보고서 자동생성 : 입력된 키워드나 현장 정보를 바탕으로 고용노동부 가이드라인에 부합하는 위험성평가서의 ,안전보건계획서,TBM일지등을 자동으로 작성합니다.

4. 데이터 시각화 및 통게 : 현장별 위험지수를 통계형태로 제공하여,관리자가 직곽적으로 안전현황을 파악하고 개선 또는 위험의 우선순위를 정할 수 있도록 도움을 줍니다.

5. 다국어 지원 : 외국인 근로자를 위해 안전수칙이나 위험안내를 실시간으로 해당국가의 다국어로 통역하여 전달함으로써 위험의 사각지대를 최소화 할수 있습니다.

AI위험성평가의 주요 활동 프로세스 예시를 들면 아래와 같습니다.

1. 현장촬영 : 작업환경이나 장비를 모바일기기등으로 촬영.

2. AI자동분석 : 촬영된 이미지를 AI가 인식하게끔 하여 위험요인의 분석 및 법령 위반 가능성 체크

3. 결과산출 : AI가 제시한 위험도(빈도/가동 또는 3단계법등 택일에 따라 다를수 있음)예측 및 감소대책의 확인

4. 문서화 및 공유 : 위험성평가 보호거 자동생성 및 현장 근로자/협력업체와 공유.

5. 모니터링 : 지속적인 테이터 축적을 통한 모델 정확도 향상 및 사후관리로 지속적인 확인 가능.

AI도입의 효과는 다음과 같습니다.

1.업무효율성 향상 : 문서작업시간 단축 및 수작업으로 인한 누락/형식미비 해소 가능

2. 객관성 확보 : 개인의 경험 차이에 따른 편차를 줄이고 표준화된 안준수준 유지 가능.

3. 사고예방 : 실시간 모니터링과 선제적인 위험분석을 통한 중대재해 예방 가능.

현재 국내에서는 생성형AI를 활용한 AI 안전함 또는SAFETY SNAP등 다양한 솔루션이 개발되어 현장에 도입도ㅗ고 있으며 ,중소기업에서도 쉽게 활용할 수 있도록 지원하는 공공,민간 서비스가 확대되는 추세입니다.

여기서 가장 중요한 것은 막대한 데이터의 확보 및 명확한 분류가 필요한바 실질적인 평가반원의 구성 및 근로자의 적극적인 참여를 통한 위험성평가만이 그 효과를 기대할 수 있습니다.

무엇보다 불안정행동요소에 대해서는 근로자의 경험에 의한 의견이 반영되어야 놓칠수 있는 위험요인의 발굴 및 예방대책 강구가 가능하다는 얘기입니다.

즉 위험성평가는 예측되는 다양성에 대한 예방대책까지 강구되어야 실질적 사고예방의 효과가 있다고 할수 있겠습니다.

AI 위험성평가예시