EHS에서 인공지능 AI의 역할 ... 사업장에서 AI가 활용된다면?
[세이프티퍼스트닷뉴스] 기본적으로 안전은 정보를 기반으로 구성된다. 이 정보는 선행 및 후행 안전 성과 지표, 배출 수치, 작업 현장에서 여러 번 관찰된 위험, 감사 결과 등 다양한 형태로 나타난다. 최근 EHS 리더들이 다양한 정보에 포함된 통찰력을 전략적으로 활용하기 위해 고민하는 시간보다 정보의 무결성, 완전성 및 포괄성에 대해 더 많은 시간을 소비하는 경우가 많다는 것이 문제점으로 부상되었다.
이러한 문제점을 해결하는 방법으로 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)이 주목을 받고 있다. AI를 통해 EHS 전문가는 안전에 관련된 업무에 더 많은 시간과 노력을 투자할 수 있다. 즉, 모든 근로자가 매일 안전하게 작업하고 귀가할 수 있도록 돕는 프로그램 및 프로세스를 사업장에 맞게 구현하는 것에 집중할 수 있다는 것이다.
효율적인 사업장 관찰
EHS 전문가가 동시에 모든 사업장을 관찰할 수는 없다. 하지만 근로자가 스스로 보고하는 경우에만 문서로 기록된다면 중대재해로 발전할 수 있는 중요한 문제를 놓칠 수 있다. AI를 사용하면 CCTV 카메라를 훈련시켜 아차 사고 및 부적절한 행동을 자동으로 관찰, 감지 및 보고할 수 있다. 여기에는 작업장 내 과속 차량, 개인 보호 장비(PPE)를 잘못 착용한 근로자, 출입 금지 구역 출입 등이 포함될 수 있다.
이를 통해 확인할 수 있는 AI의 장점은 EHS 리더가 원하는 것이 무엇이든 확인할 수 있다는 것이다. 안전 리더는 이전에는 불가능했던 새로운 방식으로 사실상 사업장 내 어디에나 존재할 수 있는 것이다.
대규모 데이터 세트에서 가치 찾기
수만 또는 수십만 명의 근로자를 보유한 대규모 조직에서는 많은 안전 데이터가 생성된다. 관찰, 보고서, 감사 결과, 검사 로그 등 데이터 저장이 지속적으로 발생된다. 노이즈를 필터링하는 것은 어렵지만 AI는 근로자가 필요로 하는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있다.
다양한 언어, 형식, 스타일로 작성된 1,000개의 안전 보고서를 클릭 한 번으로 10개의 상위 카테고리로 분류할 수 있다. 구조화되지 않은 수많은 관찰 내용을 몇 초 안에 몇 가지 핵심 주제로 요약할 수 있다. AI는 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있는 기회를 제공한다.
예측 및 해결방법 분석
AI는 데이터를 관찰하고 분석하는 것에 능숙하기 때문에 의미 있는 상관관계를 찾는 데 탁월하다. 즉, 이전에 부정적인 결과를 초래했던 상황이 다시 발생하면 AI가 자동으로 이를 감지하고 안내할 수 있다는 것이다. 이후 EHS 리더가 현재 위험 수준을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 조치를 권장할 수 있다.
예를 들어 손에 심각한 부상이 발생한 경우, AI는 작업 안전 분석을 통해 열상 위험이 포함된 작업과 관련된 모든 근로자에게 기계 보호 및 PPE에 대한 재교육 과정을 자동으로 제안할 수 있다. 이러한 혁신은 AI를 통해 더 많은 조직이 EHS 관리에 더 쉽게 접근할 수 있도록 한다.
규정 숙지
지속적으로 변화하는 규정을 준수하는 것은 조직에게 복잡한 작업이다. 기계 학습 알고리즘은 가능한 모든 소스의 규제 업데이트를 지속적으로 분석하여 EHS 관리 시스템이 항상 최신 상태인지 확인한다. AI는 한 단계 더 나아가 규정 준수 보고서 생성을 자동화하여 조직의 관리 부담을 더욱 줄이고 감독을 최소화할 수 있다.
AI의 과제
AI의 명백한 이점에도 불구하고 많은 조직에서는 성능을 향상하고 규정 준수를 보장하는 중요한 정보를 이해, 해석 및 구성하는 능력에 대해 회의적인 태도를 유지하고 있다. EHS 정보의 상당 부분은 다양한 이유로 매우 민감하기 때문에 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 일반적인 효율성에 대한 우려가 일반적이다.
변화에 적응하기 위해 중요한 것은 편견과 형평성에 대한 우려를 해결하는 것이다. AI 모델은 사람에 의해 만들어지며, 사람은 자신만의 사고 과정과 작업 방식을 가지고 있다. AI 모델의 편향을 식별하고 완화하여 성능을 최대한 향상시키려는 목표를 달성하는 결과를 보장하려면 사전 예방적인 노력이 필수적이다.
주의해야 할 문제는 많지만, EHS에서 AI를 활용하기 위한 사전 예방적 전략은 조직이 가진 제한된 자원을 최대한으로 활용하는 데 도움이 될 수 있다. AI 도구를 활용할 때 다음을 수행해야 한다:
▶ 출력 및 결과를 정기적으로 모니터링한다. AI 모델은 '학습'되어야 하므로 지속적으로 피드백해야 한다.
▶ AI의 선택 및 결정을 비판적으로 수용해야 한다. AI의 결정을 무조건적으로 수용했을 때 문제가 발생한다면, 이에 대한 책임을 가지는 주체를 찾기 어려울 것이다.
▶ 책임을 평가한다. 규제 사용 사례에서 특히 중요한 것은 실제 규정 준수를 위해 AI를 사용하기 전에 제한 사항과 법적 책임을 검토하는 것이다.
▶ 사용하기로 결정한 도구를 이해해야 한다. 모든 AI가 동일하게 만들어지는 것은 아니다. 서로 다른 기본 방법론, 보안 프로필, 그리고 성능 매개변수를 가지게 된다. 특히 사업장에 새롭게 AI 도구를 도입할 때 무엇을 얻을 수 있는지, 그리고 어떻게 작동하는지 숙지해야 한다.
▶ IT 팀과 소통해야 한다. 기술적으로 AI에 대한 지식이 가장 풍부한 사람들과 소통하여 지속적으로 발전시켜야 한다.
EHS에 AI를 활용하면서 작업장 안전 환경이 재편되고 있다. AI 기반 EHS 솔루션은 더 나은 위험 완화, 실시간 모니터링 및 간소화된 규정 준수 프로세스를 지원하여 조직이 더욱 적극적으로 대응할 수 있도록 지원한다. AI는 안전한 사업장을 향한 끝없는 탐구의 파트너가 될 것이다.
※ 본 기사는 EHS Today의 기사 'The Role of Artificial Intelligence in EHS'를 참고하여 작성하였음.