한국산업안전보건공단의 AI 예측시스템이 전국 사업장 약 39만곳을 산재 고위험사업장으로 분류했지만, 올해 재해 사전예방 사업의 연간 목표는 고위험사업장 수의 23.6% 수준에 그쳤다. /사진=환경일보DB
[환경일보] 산업재해 위험을 사전에 예측하는 시스템이 구축됐지만, 분석 결과가 예방사업의 대상과 규모에 충분히 반영되지 않은 것으로 나타났다.
한국산업안전보건공단이 인공지능(AI) 예측시스템으로 전국 사업장 약 39만곳을 고위험사업장으로 분류했지만, 올해 재해 사전예방을 위한 지도·점검성 사업의 연간 목표는 그 수의 4분의 1에도 미치지 못하는 것으로 나타났다. 고위험사업장을 파악한 만큼 예측 결과를 예방사업에 적극 반영하고 사업 규모를 확대해야 한다는 지적이 나온다.
국회 기후에너지환경노동위원회 소속 박정 의원이 한국산업안전보건공단으로부터 제출받은 자료에 따르면, 공단의 고위험사업장 예측시스템은 전국 약 308만개 사업장 가운데 39만3789곳을 고위험사업장으로 분류했다. 전체 사업장의 12.78%에 해당한다.
그러나 올해 공단이 추진하는 재해 사전예방 사업 규모는 고위험사업장 수에 크게 미치지 못했다. 위험성평가 컨설팅, 중상해 발생 사업장 기술지원, 패트롤 현장점검 등 16개 지도·점검성 사업의 연간 목표는 총 9만2835건으로 집계됐다. 고위험사업장 39만3789곳의 23.6% 수준이다.
AI 예측모델의 분석 결과와 실제 예방사업 대상 사이에도 차이가 나타났다. 예측 결과에서는 사업장 규모가 커질수록 고위험군 비율이 높아지는 경향을 보였다. 반면 올해 재해 사전예방 사업 목표 9만2835건 가운데 중소사업장 대상 사업은 5만1200건으로 전체의 약 55%를 차지했다.
이에 따라 AI 예측시스템으로 파악한 고위험사업장의 특성을 예방사업 대상 선정에 반영하고, 사고 위험이 높은 사업장에 대한 지도·점검을 확대할 필요성이 제기됐다. 예방사업의 실효성을 높이려면 사업 대상과 규모를 명확히 설정하고, 이를 뒷받침할 조직과 인력도 확보해야 한다는 지적이다.
박정 의원은 “시스템을 구축한 만큼 실제 사고 예방으로 이어질 수 있도록 사전예방 사업 규모를 확대하고 대상을 명확히 해야 한다”며 “이를 위해 필요한 조직과 인력을 확충하고, 예측모델의 결과도 예방사업 대상 선정에 적극 반영해야 한다”고 강조했다.
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