01서론

지난 호에 스마트 공장의 산업보건업무에 적용하게 될 인공지능(Artificial Intelligence, AI)에 대하여 소개하였다. 이어서 이번 호에도 스마트 산업보건의 핵심 기술요소인 인공지능을 소개하고자 한다.
인공지능(AI)은 직업보건안전에서 비교적 새로운 개념이다. 인공지능의 막대한 잠재력은 쾌적한 작업환경 조성과 근로자의 건강보호와 같은 문제를 해결하는 데 적용하여 직업보건안전의 발전에 기여할 것으로 기대된다.

02인공지능과 직업보건

사업장 운영에 인공지능(AI)을 사용하는 것은 점점 더 보편화되고 있으며 다양한 운영 및 작업에 사용되고 있다. 빅 데이터와 머신러닝 플랫폼에 의해 지원되는 인공지능은 일반 사업장에 침투하기 시작했다. 효과적으로 구현하면 운영비용을 절감하고 생산량과 생산성을 개선하며, 많은 기계적이고 바람직하지 않은 작업을 사람대신 하게 되어 직원 만족도를 높일 수 있다.

직원은 기업의 가장 큰 자산이다. 기술을 사용하여 직원을 보호하는 방안이 강구되어야 한다. 그럼에도 불구하고 건강과 안전은 지금까지 혁신의 대상으로 여기지 못하고 있던 영역이다. 인공지능(AI), 기계 학습(ML) 및 사물 인터넷(IoT) 지원은 직원의 건강과 안전을 개선할 수 있는 중요한 기회를 제공한다.

효과적인 건강, 안전 및 환경(HSE / Health, Safety and Environment)관리가 그 어느 때보다 중요하다. 입법 준수의 필요성이 더욱 엄격해지고 있으며 대중의 기대가 높아지고 있다. 또한, 단일 HSE(보건, 안전 및 환경) 사고로도 비즈니스 운영이 중단되거나 회사 평판이 손상될 수 있음을 확인할 수 있다. 따라서 모든 사업장은 점점 더 강력한 HSE 관리시스템과 공정 보건안전의 지속적인 개선과 발전을 가져올 계획에 막대한 투자를 하고 있다.

앞으로 HSE 관리는 디지털화와 새로운 기술의 출현으로 인한 복잡성 증가로 인해 주요 과제에 직면하게 될 것이다. 이러한 변화의 상황은 기존의 HSE 관리시스템이 더 이상 위험을 식별하고 평가하는 수단으로 적합하지 않을 수 있음을 의미한다. HSE 문제를 관리하기 위한 별도의 도구와 시스템이 수년에 걸쳐 발전해 왔으며, 이제는 중요한 HSE 위험을 효과적으로 기록하고 관리할 수 ​​있도록 보장하기 위해 구조화된 방식으로 기업경영(비즈니스)에 통합되고 있다. 이로 인하여 HSE 관련한 방대한 양의 보고서가 작성되고 있으며, 관련 자료와 정보의 양도 급격하게 증대되고 있다. 사업장에서는 이들 모두를 검토하고 분석해야 한다. 그런데 대부분의 사업장에는 거의 통합되지 않은 광범위한 데이터 세트가 있으므로 작업 허가, 작업 위험 분석, 감사 및 검사 결과, 관찰 및 앗차사고 보고서가 다양한 형식과 내용을 포함하고 있다. 또한, 사고나 질병을 보고할 때 직원은 사고와 질병 유형을 분류할 때 해당 범주를 정확하게 적용하기 보다는 "기타" 범주를 선택하여 보고 내용을 이해하기 어렵다. 그리고 이러한 분류는 사고와 질병의 유형은 물론 발생상황과 사후조치 경향을 분석하여 통찰력을 얻는 것을 어렵게 한다.

이러한 시스템 중 일부의 구현에는 사고 기록을 캡처하고 향후 유사한 사고를 방지하기 위해 통찰력을 사용하는 사고보고 및 기록이 포함된다. 이 광범위한 관행으로 많은 과거 안전 데이터가 생겨났다. 이는 현재 대부분의 조직이 기존의 종이 기반 HSE 프로세스에서 디지털화된 HSE 날짜 캡처 시스템으로 전환하는 과도기 성숙도 수준에 있음을 의미한다.

따라서 계속 증가하는 이 안전 데이터로 무엇을 할 수 있으며 기존 데이터를 어떻게 사용할 수 있는가? 기존 또는 과도기적 HSE 시스템이 최첨단 시스템으로 발전할 수 있도록 더 큰 통찰력을 추출할 수 있는가?

그러한 상황에서 하나의 마이닝 가능 리포지토리(mineable repository)를 생성하기가 어렵다. 종종 가장 유용한 정보는 사건에 대해 자유롭게 기술한 텍스트 설명에 담겨져 있어 사건의 핵심 사항을 표시하고 근본 원인이 되는 단서가 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 데이터들은 중요한 위험을 감지하고 모니터링하기 위해 종종 올바르고 정확하게 타겟팅되어 있지 않다. 동시에 생산 시설은 많은 양의 데이터를 생성하고 있지만 현재 우리는 그 데이터의 일부만 활용하고 있으며, 이는 직업보건안전의 향상기회를 놓치고 있는 것이다. 우리는 공정 보건안전을 최적화하기 위해 해당 데이터를 사용할 수 있는지 그렇다면 어떻게 이를 달성할 수 있는지 도구와 방법이 필요하다.

따라서 데이터 과학을 사용하여 위험을 익히고 분석하는 것과 함께 주요 위험에 대한 실시간 모니터링이 중요하다. 이러한 복잡한 상황을 분석하고 이해하여 향후 사고를 예방하는 데에 활용할 수 있는 교훈과 지식 및 지혜를 도출하기 위해서 인공지능을 직업보건안전에 활용되고 있다.

최근 연구에 따르면 충분한 데이터를 사용할 수 있는 경우 인공지능(AI) 및 기계 학습(ML) 기술은 다양한 유형의 사고와 위험을 성공적으로 분류하고 사고의 원인에 존재하는 패턴을 식별할 수 있음을 보여준다. AI와 ML을 사용하여 보건안전 데이터 세트에서 숨겨진 패턴을 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하고 있다. 현재의 HSE관리 방법으로서는 이러한 패턴을 경영진이나 작업자가 식별할 수 없다. 따라서 직업안전보건의 목표로 하는 것은 인공지능을 활용한 예측 모델을 개발하는 것이다.

인공지능(AI)을 사용한 기존의 관련 데이터를 활용한 예측 모델링은 사업장의 보건안전을 더욱 강화할 수 있는 추가 기회를 제공할 것이라고 확신한다. 사업장에서 현재 HSE 경영진은 주로 사건이 발생한 후 사건이 발생한 방법과 이유를 설명하는 데 중점을 두고 있다. 그리고 예방이 사후조치보다 항상 좋지만 사업장에서 이를 예측하는 것은 어렵다.

결론적으로 인공지능은 사업장에서 발생되고 수집되는 대규모 보건안전에 대한 데이터를 익히고 분석하여 사건이 발생한 후에 설명하기보다는 미리 예측하여 예방할 수 있도록 하는 도구와 방법이 필요하며, 인공지능은 이를 가능하게 하는 잠재력을 가지고 있기 때문에 관심이 점점 커지고 있는 것이다. 아직까지는 사고와 직업병이 어떻게 또는 언제 발생할지 평가하는 것은 확실히 어렵다. 이를 위해서 AI를 이용한 혁신적인 모델이 개발되고 있다. 이 모델들은 기존의 직업보건안전 데이터를 가지고 이 안에 숨겨진 사고와 위험 패턴을 조사하고 있다. 직업안전보건 관리시스템의 새로운 혁신모델이 해야 할 일은 예측을 형성하는 수단으로서 데이터가 얼마나 중요한지 단계별로 학습하는 것이다. 지금 당장은 모델에 여러 가지를 가르쳐야 하지만, 모델이 사업장에서 위험요인들이 어떻게 작동하는지 알게 되면 실제로 사고와 직업병이 발생하지 않고도 사건으로부터 배우는 데 도움이 될 것이다. 공정 보건안전에 대한 예측 모델의 개발은 이미 인공지능 및 기계 학습의 지원을 받아서 모델링을 통해 사업장에서 상당한 보건안전 개선을 가능하게 할 기회를 제공할 것이다.

03직업보건안전 인공지능 비서관(HSE AI Assistant)

인공지능(AI) 시스템은 사업장에서 다양한 비서로서 활용되고 있다. 인공지능을 이용한 업무용 비서(assist)의 사례로 다음과 같은 것들이 예시되고 있다.

• Work Assist

  직원의 일상적인 업무, 고급 활동, 지원 문의를 어디서든 도와주는 기업 가상 비서 및 원격 지원 에이전트이다.

• IT Assist

  IT 직원이 중요한 문제와 우선순위가 높은 과제를 해결할 수 있도록 하면서 직원의 이슈도 해결하는 지능형 비서이다.

• HR Assist

  인사 직원이 더 생산적인 업무를 수행하도록 하면서 직원의 HR 문의를 해결하는 비서이다.

이와 같이 인공지능(AI) 시스템은 다양한 기술을 활용하여 건강, 안전 및 환경 (HSE) 전문가가 일상 활동에서 사용할 수 있는 포괄적이고 사용하기 쉬운 도구를 생성할 수 있다. 이러한 도구 중 하나로 소위 직업보건 AI 비서(AI Assistant)를 검토한다.
이 도구는 직업보건, 안전 및 환경 보호의 다양한 규제 주제에 대한 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공할 수 있어서 HSE 전문가를 지원하는 도구이다. 이 AI 도구는 최신 자연언어처리(Natural Language Processing, 이하 NLP) 기술을 활용하여 최신 HSE 규정 및 관련 자료의 표준자료은행에서 데이터를 검색하고 필요한 질문에 대한 답변을 제공한다. NLP는 컴퓨터와 인간 언어 사이에서 상호 작용하는 기술로 인공지능의 핵심 기능 중 하나이다.
따라서 AI 시스템은 사람의 질문을 이해하고, 표준자료은행의 속성 파일에서 해당 데이터를 검색하고, 질문에 가장 관련성 높은 답변을 찾아서 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있기 때문에 이 도구는 기존 검색 엔진 및 비공개 인트라넷 데이터 검색에 비하여 훨씬 효율적인 대안이다. 이 시스템은 최신 머신러닝 기술을 활용하며 지속적인 학습 및 진화 기능을 갖추고 있다. 이는 법과 제도의 변경 및 HSE 규정 업데이트 측면에서 특히 유용하다.

HSE AI Assistant에는 HSE 전문가가 유해 물질을 분류하는 데 도움을 주고 유해 물질이 사용 및 폐기되는 지역에서 정기적인 HSE 감사를 수행할 수 있는 기능을 제공할 수 있다.
HSE AI Assistant는 HSE 및 IT 전문가팀에 의해 개발되어 직업보건안전 감사 및 환경 영향 평가에 종사하는 HSE 전문가를 위한 매우 쉽게 접근할 수 있고 유지 관리하기 쉬운 참조 및 솔루션 도구가 될 수 있다. HSE AI Assistant는 또한 창고에서 화학물질을 관리하고 폐기 장소(disposal sites)에서 유해 폐기물(hazardous waste)을 관리하는 사람들을 지원할 수 있다.

이와 같이 HSE AI Assistant는 대화를 개인화하고 셀프서비스 자동화함으로써 최신 직원 경험을 제공한다. HSE AI Assistant는 HSE 전문가와 실무자들이 비생산적인 업무로부터 해방되어 중요한 문제에 집중할 수 있게 한다.

인공지능(AI) 시스템은 HSE 관리시스템 혁신을 일으키는 동력이다. 이 시스템으로 최적화된 프로세스 및 매개변수와 함께 스마트 공장의 직업보건안전 솔루션은 IoT 및 AI를 훈련된 HSE 전문가와 결합하여 사업장 사고와 위험을 감지 및 예방하고 안전을 크게 개선하기 위한 실시간 조치를 취할 수 있게 할 것이다.