○ 일본에서는 노동자 고령화, 숙련공 급감 등으로 제조·건설업 안전사고가 급증하고 있으며, 이에 따라 관련 기업들은 첨단 기술을 이용해 직장 안전 환경 개선을 시도하는 중임
- ’22년 일본의 산업재해로 인한 사상자는 13만2355명으로, 20년 만에 최대치를 기록했으며 발생 빈도도 30년 사이 최고 수준을 보임
- 특히, 日 전역의 근로자 중 22%를 차지하는 만 60세 이상 고령자의 경우, 최소 4일 이상의 휴직을 필요로 하는 전체 산업재해 피해자 중 28.7%를 차지하며 비율이 가파르게 상승함
* 사진. 일본의 산업재해 발생 건수 추이 및 피해자 중 고령자의 비율
* 출처: 후생노동성, 2022 고령 노동자의 노동재해 발생 현황
- 한편, 적절한 작업 방식을 지도할 베테랑 작업원이 줄어들면서 상대적으로 젊은 인력에게도
산업재해 발생 위험이 상존함
• 日 후생노동성 조사 결과, 5인 이상의 근로자를 고용한 기업 중 기술 전승 관련 어려움을
겪는 곳이 80.2%에 달하며, 이 중 '작업 지도 인력 부족'이 58.5%로 가장 높은 비율을 차지
- 고령의 작업자일수록 일반 작업자와 동일한 동작을 수행할 때도 신체에 큰 부담이 가해지고,
작업 숙련도가 낮을수록 무리한 동작으로 인한 사고 위험을 예측하기 어려움. 이에 산업재해
방지 대책으로 신체 활동 측정 및 맞춤형 안전 지도가 가능한 IT 기술 활용이 증가하고 있음
[제조업(JFE스틸)]
○ JFE스틸의 동일본제철소 케이힌 지구에는 ’23년 현재 약 2000명이 근무하며, 이 중 10%인
약 200명이 만 60세 이상으로 집계됨
- 동 지구의 임직원 평균연령은 43세로, 해마다 상승하고 있음
- ’21년 동사는 산업 안전 담당 부서인 ‘안전 건강실’ 주도로, 10개 항으로 구성된 ‘안전 기본
행동집’을 만들어 작업자들에게 배부함. 한편, 작업 환경이나 장비 등의 위험 요소를 1년에
10가지씩 찾아 개선하는 ‘워스트 10’ 활동을 전개 중
[‘워스트 10’ 활동으로 개선된 작업 환경 및 장비]
• 길 옆에 LED 조명을 설치해 밤에도 어둡지 않게 하고, 넘어지는 등 낙상 사고를 방지
• 울퉁불퉁하고 배수 상태가 나쁜 야외 도로는 평평하게 포장하고, 소내의 경사가 심한
통행로는 완만하게 정비함
• 미끄럼 방지 안전화 지급. 해당 안전화는 앞코가 바닥에 밀착돼 있고, 접지력이 우수해
낙상 사고를 막아줌
○ 올해부터 동사는 케이힌 지구 곳곳의 계단에 AI 카메라를 설치해 낙상 위험을 감지하는
시스템을 시범 운영하고 있음
- 동 지구에서 지난 3년간(’20~’22년) 일어난 전체 산업재해(83건) 가운데, 무리한 동작을
취하다 다치거나 넘어져 낙상하는 ‘부주의 안전사고’ 비율이 36%(22건)였음. 이 가운데
낙상 사고의 비율이 68%(15건)로 발생 빈도가 특히 높았음
- 계단 위에서 난간을 잡지 않고 이동하던 작업자가 발을 헛디뎌 1.2m가량 미끄러지는
사고를 계기로, 동사는 올해 6월 지구 내 각 계단에 AI 카메라를 설치함
- 작업자가 계단을 오가는 도중 ’난간을 잡지 않음’ ‘곁눈질하고 있음’ ‘두 칸씩 오르내림’
‘달려서 오르내림’ 등 위험한 행동을 하면 AI 카메라가 감지해 음성으로 즉시 경고함
• 통행 장면은 영상으로 촬영되기에, 작업자들이 안전 기준을 잘 준수하는지 관리자가
주기적으로 확인 가능
- 관리 부서는 6월 AI 카메라를 최초 도입한 후 1개월 만에 현장의 안전 행동 실천율이
약 20% 향상됐다고 보고함
* 사진. 동일본제철소 케이힌 지구 계단에 설치된 AI 카메라
○ 10월 말까지는 소내를 오가는 지게차 40대에 후방 AI 카메라를 설치 완료함. 이는 중장비
운전자의 사각지대를 보완하고 작업자와의 접촉 사고를 막기 위한 조치임
- JFE상사 일렉트로닉스가 개발한 중장비 전용 후방 AI 카메라 'EagleEye II'를 이용함. 해당
장치는 2대의 카메라 및 AI 영상 처리 시스템으로 구성
- 카메라와 피사체의 거리를 자동 측정하여, 미리 설정한 1m부터 10m 사이의 위험 영역에
작업자가 침입했을 경우 경보 신호와 빛으로 운전자에게 경고함.
• 기존 후방카메라는 사람 이외의 사물에도 반응하거나, 반응 속도 및 범위의 한계가 있어
운전자가 인식하기 전 충돌이 일어나는 문제가 있었음
* 사진. 동사가 설치한 중장비 전용 후방카메라 
- 동사는 ’24년까지 제철소 등 작업 현장의 안전 설비 구축, 안전 교육 관련 투자금을 연
100억 엔으로 책정할 예정. 이는 ’20년 대비 30% 늘어난 금액임
[종합 건설사(제네콘)]
○ 카지마 건설은 日 IoT 솔루션 스타트업 UBiteq와 함께 구축한 작업 안전 보호 서비스에
작업자의 주의력 결핍 등을 감지하는 AI 알고리즘을 추가함
- 동사는 현장 작업자에게 스마트 워치 'Work Mate'를 나눠주고, 심박수 등 신체 반응을
실시간 측정해 열사병 발병을 방지하는 시스템을 '21년부터 운용하고 있음
- 신규 추가된 알고리즘은 작업자의 과로, 수면 부족 등으로 인해 작업 중에도 심박수가
지속적으로 낮게 유지될 경우 ‘주의력 결핍’으로 판단하고, 휴식 알림을 전송함
• 신체 활동에 따른 심박수 변화는 개인별, 상황별로 차이가 있어 일반화하기 어려움.
따라서 동사는 스마트 워치 내부 AI가 개개인의 컨디션과 작업 환경을 학습하도록
설계함. 데이터가 쌓일수록 측정 정밀도가 올라가게 됨
- 올해 2.17일부터 진행한 현장 실증 실험 결과, 70% 이상 확률로 작업자의 주의력 결핍
현상을 포착해낸 것으로 알려짐
* 사진. 카지마 건설이 작업자들에게 배부한 AI 스마트 워치 'Work Mate'
○ 종합건설사 오쿠무라구미는 히타치 솔루션즈와 공동으로, 이미지 인식 AI 기술을 활용해
안전띠를 착용하지 않은 사용자를 자동 감지하는 AI 모델을 구축
- 건설현장 내에서 촬영된 6000건 이상의 카메라 영상을 AI에 학습시켜, 안전띠나 후크 등
안전 설비의 형태를 인식시킴. 이후 실제 현장 작업자를 촬영하여 안전띠 미착용 여부를
자동 감지함
- 안전띠 미착용 상태가 일정 시간 지속될 경우, 메일이나 경보기로 작업 관리자 혹은 작업자
본인에게 통지함
• 철골조 건설 현장에서 실시된 정밀도 검증 실험에서는 카메라와 작업원의 거리가 15m
이내, 사람이나 물건이 겹치지 않는 조건 하에서 안전띠 미착용자를 90% 이상의 정확도로
인식함
○ 마에다 건설은 스타트업 SOLIZE와 공동으로, 디지털 기기와 이미지를 활용한 AI 위험 예측
시스템 ‘SpectA KY-Tool’을 개발
- '22년 개발된 해당 시스템은 작업자가 태블릿과 스마트폰 등에 오늘의 작업 내용을 간단히
입력하면, AI가 과거의 연관 재해 사례 10건을 임의 선정해 보여주고, 안전사고 예방 대책을
제공하는 시스템임
- 동 시스템은 작업 숙련도에 관계없이, 그림과 사진을 통해 안전 관련 지시사항을 누구나
쉽게 이해할 수 있게 구성한 것이 특징임
• 작업 당일 날씨나 작업자 건강 상태 등을 입력하면, 그에 맞춘 위험 예방 대책 및 적절한
작업 방식까지 안내함
* 사진. 시스템 활용 장면(좌) 및 디지털 기기 화면(우)
