[현장취재] 산업안전보건의 달, '빅데이터, BI 그리고 산업보건' 세미나 현장을 가다

[세이프티퍼스트닷뉴스] (사)한국산업보건학회(회장 정지연)가 지난 6일 산업안전보건강조의 달을 맞아 '빅데이터, BI. 그리고 산업보건'이라는 주제로 킨텍스에서 세미나를 개최했다. 

이날 세미나는 빅데이터와 이를 분석하는 도구인 BI, 그리고 산업안전에 대한 탐구내용을 담은 주제로 이뤄졌으며, 변혁의 시대를 맞아 쌓여가는 빅데이터들에 대한 기회와 도전의 영역에 대해 논의됐다.

한국산업보건학회 정지연 회장은 인사말을 통해 “ 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 산업보건 영역에서 끊임없이 축적되고 있는 다양한 데이터의 증가가 산업보건 전문가에게 큰 기회와 도전을 안겨주고 있다. 이를 적극적으로 활용한다면 직업성질병 예방 및 작업환경 개선에 큰 역할을 할 수 있을 것이라 기대한다"고 말했다. 

이어 정 회장은 "오늘 이 자리가 빅데이터와 비즈니스 인텔리전스(BI)의 힘을 효과적으로 활용하여 산업보건 영역에서 활용할 수 있는 지식과 방법론을 공유하는 소중한 자리가 될 것이다. 학회는 쾌적한 작업환경관리와 질병예방을 위해 BI기술을 활용한 다양한 안전보건 빅데이터의 효과적인 분석과 활용에 대하여 지속적으로 전파하는데 노력해 나갈 것"이라고 전했다.

 첫번째 발표를 맡은 가톨릭대학교 보건의료경영대학원의 최상준 교수는 안전보건관련 빅데이터에 관한 연구를 10년동안 진행중으로, 이날 세미나에서는 '안전보건 데이터를 활용한 노출감시체계 구축'에 대해 발표했다.

최상준 교수는 중대재해처벌법 시행 이후 직업성 질환과 관련된 제1호 위반 사업장이라고 하는 '두성산업' 사례를 언급하며 “트리클로로메탄에 노출 가능한 다른 직종, 업종은 무엇이 있으며 그 규모는 어떻게 알 수 있나, 사고 발생 5분 이내에 동일한 성분의 화학물질을 사용하는 업종과 직종의 규모를 빠르게 뽑아낼 수 있는 시스템이 필요하지 않을까?" 라며,  "안전보건에 관한 국가적인 정책을 매년 수립해 나가야 하며, 이를 위해  안전 보건의 수준이 어떤지를 알 수 있는 지표가 필요하다. 국가 차원의 안전보건 정보관리체계에 대한 개선이 필요하다"고 지적했다. 

우리나라에 감시체계가 없었던 것은 아니다. 실제 1998년 석유화학공단에 대한 질병 감시체계 구축을 시작으로 2012년까지 무수히 많은 감시체계 연구가 진행되고 있다. 다만 우리나라의 감시체계 대부분은 질병 감시 위주로 이루어져 왔으며, 데이터베이스의 활용이 부족하다는 것이다.

독일의 경우 메가라 칭하는 데이터 베이스가 있으며 2022년 기준으로 약 376만 개의 데이터를 보유하고 있다. 하지만 국내의 경우 1년에 10만 개의 사업장을 측정하고 1개의 사업장에서 시료를 10개 채취하고 20년 동안 측정을 했다는 가정한다면 kosha가 보유하는 데이터의 개수는 독일의 5배 이상이 될 것으로 추측된다. 고용노동부의 2021년 통계로만 봐도 7만 5천개 정도의 사업장에서 64만개의 공정이 측정되고 있으니 이는 세계적인 어마어마한 데이터 베이스일테지만 이를 제대로 활용할 수 없는 실정이다.

최 교수는 " 한 번의 측정으로 노출 기준과 대비하여 비교할 것이 아니라, 데이터의 경향을 확인해야 한다. 문제는 사업장이 데이터가 공개되어 있지 않아 접근이 어려우며, 여러 절차를 통해 확인하더라도 표준화가 되어 있지 않아 의미있는 데이터 결과를 얻기 힘들다"면서, "단위 작업 장소는 정보에 존재하지 않아 불가하지만, 공통점을 통한 분류를 통해 공정과 부서 정도는 연결 지을 수 있다. 기존에 막대하게 분류된 데이터들을 입력 단계에서 새로운 표준공정 코드로 입력하고, 기존에 있던 데이터에 역으로 새롭게 만든 코드를 적용하여 분석이 필요하다" 고 주장했다. 

두번째 발제자로 연세대학교의 윤진하 교수는 '직업병 지도: 빅데이터를 활용한 산업보건 취약성 발굴'에 대한 내용을 발표했다. 윤 교수는 청중들에게 기존의 보건학 연구의 상당 부분은 근거를 기반으로 원인과 결과를 검증하여 통합하여 수행하는 ‘근거중심의 보건학’이었는데, 직업병에서도 이것이 효과적으로 작용될 수 있을까라는 질문을 던졌다.

윤진하 교수는 ‘정보의 불평등’을 언급하며, "특정 유해물질에 노출된 사람이 직업병에 관한 전문적인 정보가 부재한 경우 업무상 질병 인정이 늦어지거나 퇴직 혹은 사망 이후 사실을 발견하게 될 수도 있다. 소득수준에 따라서도 질병 진단율 차이가 발생할 수 있다"고 지적했다.

또한, 윤진하 교수는 기존의 빅데이터의 분석방법을 통해 근거를 찾을 뿐 아니라 취약성을 발굴하는 방법으로 사용되어야 한다고 설명하며, 다양한 공공자료의 연계 분석의 필요성을 강조하였다.

윤 교수는 "다양한 정보를 취합하는 과정에서 필요한 것이 직종별 직업병 정보인데, 현재 건강보험공단에서 업종별 직업병 자료는 제공하지만 직종별 직업병 진단에 대한 자료는 제공하고 있지 않고 있다. 직종별 직업병 데이터를 이용해 연계분석을 한다면 하청에 대한 손상 파악과 안전 연구 및 산재 은폐에 대한 연구를 더욱 원활히 할 수 있다"고 주장했다.
 

더불어 산업안전보건 연구원과 건강보험공단이 2017년부터 빅데이터로 직업성 질병을 찾고 있는 것을 언급하며, 다양한 공공자료를 연계하여 노동자 중심의 직업병 지도를 만들 것을 제언하기도 했다.  그는 "작업환경측정 자료, 전 국민 산업재해 신청자료, 전국민 의료이용자료 등 여러 빅데이터를 활용하여 하나의 커다란 맵을 구축한다면 다양한 직업병 질병에 대한 정확한 로드맵을 만들수 있을 것으로 기대할 수 있다"고 제언했다. 

SK하이닉스(주) 이지애 박사는 ‘사업장 내 직무노출매트릭스(JEM) 구축 및 운영 사례’를 주제로 발표했는데, 그녀는 "이전에 반도체 백혈병 이슈 등 안전보건관리의 문제가 대두되고, 건강관리 패러다임이 기존의 사후관리의 접근 방법에서 사전 예방관리의 접근 방법으로 전환되었다"라며 JEM 시스템의 추진 배경에 대해 언급했다.

SK하이닉스(주)의 JEM 시스템는 국내 반도체 업계에서 최초로 도입된 빅데이터(Big Data) 기반 작업환경 노출정보 관리 시스템이다. 사업장 내 구성원의 노출관점 직무 유형과 근무 이력, 공정별 화학물질 정보 등을 데이터베이스화해, 구성원의 건강관리와 직업병 예방, 화학물질 위험성평가에 활용되고 있다. 

이 박사는 "JEM 시스템을 구축시에 시스템에 필요한 데이터의 기준과 각 기준의 필요 기능을 확립하고, 그와 연계할 수 있는 시스템이 있는지를 파악하는 과정을 거쳐 데이터 기준 카테고리를 단위공정, 근무자, 그리고 유해인자 정보로 분류했다. 이후 근무자는 조직, 직무, 노출 관점 직무와 같은 분류를 총 3단계를 거쳐 Grouping을 하고 현재는 JEG(Job Exposure Group)으로 노출관전직무를 4군으로 재분류하고 있다"라며 시스템을 소개했다. 

이지애 박사는 "JEM도 하나의 살아있는 생명과 같아서 지속적으로 물을 주고 거름을 주는 등 고도화를 추진을 해야 한다"며, JEM 시스템의 변경관리와 주요 고도화에 관해 "2018년부터 2022년까지, JEM 시스템은 Data 이력 관리 도입, 물리적 인자 도입, 유관시스템 연계 강화 등의 고도화를 거쳐왔다. EM 시스템은 더 나은 사업장을 위해 꼭 필요한 시스템이라고 자부한다"고 전하며 발표를 마쳤다.

이 밖에 플랜잇파트너스의 심우열 매니저는 'Tableau 및 Self-Service BI'에 관한 내용을 소개했고, 서울사이버대학교의 강태선 교수는 '아픔이 길이 되는 안전보건 정보공개'를 주제로 발표를 진행했다. 

한편, 고용노동부와 안전보건공단이 2023 산업안전보건의 달 행사를 맞이하여 진행한 국제안전보건전시회 및 안전보건 세미나 우수사례 발표대회는 7월 3일부터 7월 7일까지 5일간 킨텍스에서 진행되었다. 세미나 및 발표는 위험성 평가, 스마트 안전기술, 안전 문화 확산 등 올해 본격 시행하는 중대재해 감축 로드맵 추진과제를 중심으로 구성되었다. 

※ 본 기사는 세이프티퍼스트닷뉴스 3기 기자단으로 활동중인 ▲함형민 대학생 기자(고려대 보건환경융합과학부), ▲김유리 대학생 기자(고려대 보건환경융합과학부), ▲박유 대학생 기자(고려대 보건환경융합과학부)가 공동으로 취재후 작성된 기사임.