AI를 활용한 산업안전교육 프로그램 개발 요구조사
Needs for AI-based Program Development to Enhance Industrial Safety Education
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Trans Abstract
Objectives
This study aimed to identify workplace demands and necessities for the development of AI·VR-based program to enhance the effectiveness of industrial safety education. The research particularly examined differences by business size and factors influencing workers’ willingness to adopt such systems.
Methods
A structured survey was conducted with 107 employees from various industries nationwide. The questionnaire covered general characteristics, current safety education status, and the necessity of digital safety education systems. Data analysis included frequency distribution, cross-tabulation with chi-square and Fisher's exact tests, and logistic regression to determine predictors of willingness to participate in AI-based program.
Results
Workplaces with fewer than 50 employees, despite weak digital infrastructure, showed high expectations for accident reduction and demand for training focused on critical risks, while those with over 300 employees emphasized data-driven evaluation and training optimization. Work experience, digital technology use, and recognition of the need for digital safety training were significant predictors of adoption intention. However, AI·VR training remains in an early stage of adoption, with technical limitations and workplace acceptance issues identified as barriers.
Conclusions
The findings highlight the importance of differentiated strategies tailored to workplace size. Small businesses require support for digital infrastructure and practical training modules, while large organizations need advanced systems for evaluation and optimization. This study provides foundational insights for the design of AI·VR-based education Program contributes to policy and institutional improvements for industrial accident prevention.
서 론
산업현장에서의 안전사고는 근로자 개인의 생명과 건강을 위협할 뿐만 아니라 기업의 지속가능성을 낮추고 사회 전체의 경제적 손실로 직결되는 중대한 문제이다. 2023년 기준 산업재해자 수는 136,796명, 사망자 수는 2,016명에 이르며[1], 2023년 업무상 사고 사망 만인율은 0.39%로 통계를 발표한 이후 최초로 0.3% 대로 떨어졌으나, 경제협력개발기구(Organization for Economic Cooperation and Development, OECD) 평균(0.29%)보다 여전히 훨씬 높다[2]. 이는 산업안전 제도와 교육의 지속적 개선에도 불구하고, 산업재해 발생률 감소에는 한계가 있음을 보여준다.
산업안전교육은 산업재해를 예방하고 근로자의 생명과 기업의 지속가능성을 보호하기 위한 핵심 수단으로 중대재해처벌법 시행 이후 그 중요성은 더욱 강조되고 있다[3]. 현재 산업안전교육은 관계 법령 강의, 사고 사례 영상, 퀴즈 등 이론 위주의 콘텐츠가 주류를 이루고 있다[4]. 그러나 실제 현장에서는 교육의 형식성, 콘텐츠의 반복성, 전달 방식의 비효율성 등으로 인해 실효성 있는 안전교육이 이뤄지지 않는다는 지적이 이어지고 있다[5].
최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술이 다양한 산업 분야에서 적극 활용되면서, 산업안전교육 분야에서도 AI 기반 교육 시스템의 가능성이 주목받고 있다. 예를 들어, Zensai [6]와 같은 AI 학습 플랫폼은 산업안전 규정 문서를 기반으로, 자동으로 교육 콘텐츠와 퀴즈를 생성하며, 학습자의 수준에 따라 개인화된 학습 경로를 제공한다. 또한 iSafeTrainer는 virtual reality (VR) 기술과 대형언어모델(Large Language Model, LLM)을 결합해 건설 현장의 사고 예방을 위한 몰입형 훈련 환경을 구현하고 있다[7]. 이러한 기술들은 교육의 효율성과 실효성을 동시에 높일 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 현재까지는 일부 사례에 국한되어 있으며 지속적인 실증 연구가 필요하다.
이처럼 AI 기반 산업안전교육 프로그램의 가능성과 효용성에 대한 관심은 높아지고 있지만, 도입에 대한 실제 산업현장에서의 인식, 수요, 기대효과 등에 대한 체계적인 조사는 부족한 실정이다. 이에 따라 본 연구는 효과적인 산업안전교육을 위한 AI 기반 프로그램 개발에 대한 현장의 요구와 기대를 파악하고 이를 바탕으로 실효성 있는 프로그램 개발 방향을 제시하는 데 목적이 있다. 이는 향후 AI 기술을 접목한 산업안전교육 프로그램의 설계와 확산을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 뿐 아니라, 산업재해 예방을 위한 정책적·제도적 개선에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
연구 방법
연구설계 및 자료수집
본 연구는 산업현장에서 효과적인 안전교육을 위한 AI 기반 프로그램 개발 요구를 파악하기 위해 구조화된 설문조사를 실시하였다. 자료수집은 2025년 6월 13일부터 26일까지 14일간 다양한 산업군에 종사하는 근로자를 대상으로 대면 및 온라인 설문을 통해 이루어졌다. 총 107부의 설문이 수집되었으며, 모든 응답은 최종 분석에 활용하였다. 설문지는 총 3개의 영역으로 구분되었으며, (1) 응답자 기본 정보(6문항), (2) 현행 산업안전교육 진단(8문항), (3) AI 기반 교육 프로그램 도입 필요성 및 수요(9문항)로 총 23문항이다.
자료분석
본 연구에서는 107명의 연구대상자를 대상으로 분석을 진행하였다. 먼저 연구대상자의 일반적 특성을 파악하기 위해 빈도분석을 실시하였다. 또한 사업장 규모별 인구사회학적 특성, 산업안전교육 실시 현황 및 AI 기반 프로그램에 대한 인식 차이를 비교하기 위해 교차분석을 실시하였다. 이 과정에서 기대빈도가 충분한 경우에는 카이제곱 검정을 사용하였으며, 기대빈도가 5 미만인 셀이 20% 이상인 경우에는 Fisher 의 정확검정을 적용하였다. 더 나아가 AI 기반 프로그램 참여 의향에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위해 이분형 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 한편, 본 연구에서 사용된 설문 도구의 내적 일관성을 확인하기 위해 신뢰도 분석을 실시하였으며, Cronbach's α 계수는 0.749로 나타나 수용 가능한 수준의 신뢰도가 확보되었음을 확인하였다. 모든 통계분석은 SPSS 27.0 (IBM Corp., Armonk, NY, USA) 프로그램을 사용하였으며, 통계적 유의수준은 p <0.05로 설정하였다.
연구 결과
연구대상자의 일반적 특성
연구대상자의 일반적 특성은 Table 1과 같다. 성별은 ‘남성’이 75.7%로 대다수를 차지하였으며, ‘여성’은 24.3%이었다. 경력의 경우, 3년 이상 근무자가 89.7%로 대부분이었다. 사업장 규모는 ‘50인 미만’이 55.1%로 절반 이상을 차지하였으며, ‘300인 이상’은 32.7%, ‘50-299’인은 12.1%로 나타났다. 디지털 기술 활용 업무 경험에서는 ‘많음’으로 응답한 비율은 41.1%이었고, ‘적음’은 58.9%로 상대적으로 높게 나타났다. 디지털 인프라 수준에 대해서는 ‘도입됨’이 61.7%로 ‘미도입됨’ 38.3%보다 많았다. 산업안전교육 관련 항목에서는 정기적 산업안전교육 실시 여부의 경우, ‘예’가 83.2%로 대다수를 차지하였으며, 디지털 산업안전교육의 필요성에 대해서도 66.4%가 ‘예’로 응답하였다. 마지막으로 AI 기반 프로그램 참여 의향은 ‘예’가 65.4%로, 절반 이상이 긍정적인 태도를 보였다.
General characteristics of participants (n=107)
사업장 규모에 따른 인구사회학적 특성
Table 2는 사업장 규모에 따른 인구사회학적 특성을 보여준다. 성별, 연령, 디지털 기술 활용 업무 경험, 디지털 인프라 수준에서 유의한 차이가 확인되었다. 먼저 성별의 경우, 300인 이상 사업장에서 여성 비율이 61.5%로 가장 높았던 반면, 50인 미만 사업장에서는 남성 비율이 61.7%로 가장 높게 나타났다(p =0.001). 연령은 50세 이상이 50인 미만 사업장에서 69.2%로 집중된 반면, 20-49세는 300인 이상 사업장에서 47.6%로 가장 높은 비율을 보였다(p =0.001). 디지털 기술 활용 업무 경험에서는 ‘많음’으로 응답한 비율은 50인 미만 사업장에서 70.5%로 가장 높게 나타났다(p =0.027). 또한 디지털 인프라 수준에서도 유의한 차이가 확인되었는데 ‘도입됨’이라고 응답한 비율은 300인 이상 사업장에서 48.8%로 가장 높았던 반면, ‘미도입됨’으로 응답한 비율은 50인 미만 사업장에서 68.2%로 가장 높았다(p =0.003).
Sociodemographic characteristics by business size
사업장 규모에 따른 산업안전교육 실시 현황과 AI 기반
프로그램에 대한 인식
Table 3은 사업장 규모별 산업안전교육 실시 현황과 AI 기반 프로그램에 대한 인식을 보여준다. 분석 결과, 정기적 산업안전교육 실시 여부, 산업안전교육 현장 반영 여부, 그리고 AI 기반 프로그램 도입 기대효과에서 사업장 규모에 따라 유의한 차이가 나타났다. 먼저 정기적 산업안전교육 실시 여부에서는 50인 미만 사업장에서 ‘아니오’가 83.3%로 가장 높은 비율을 차지하였으며(p =0.028), 산업안전교육 현장 반영 여부의 경우, 50인 미만 사업장에서 ‘아니오’가 59.0%로 가장 높았다(p =0.030).
Safety training status and AI-based system perceptions by business size
AI 기반 프로그램의 기대효과에 대해서도 유의한 차이가 확인되었다. 기대효과 중 ‘재해율 감소’는 50인 미만 사업장에서 71.4%로 가장 높게 나타났으며, ‘데이터 기반 효과 측정’은 300인 이상 사업장에서 62.5%로 가장 높게 나타났다(p =0.008). 한편, AI 기반 프로그램 참여 의향은 ‘아니오’라고 응답한 비율은 50인 미만 사업장에서 67.6%로 가장 높았으나 통계적으로 유의하지 않았다(p =0.119).
AI 기반 프로그램 참여 의향에 영향을 미치는 요인
Table 4는 AI 기반 프로그램 참여 의향에 영향을 미치는 요인을 보여주는 표이다. 로지스틱 회귀분석 결과, 경력, 디지털 기술 활용 업무 경험, 디지털 산업안전교육 확대 필요성이 주요 영향요인으로 확인되었다. 먼저, 경력이 3년 이상인 근로자는 3년 미만인 근로자보다 참여 의향이 8.09배 높은 것으로 나타났다(odds ratio, OR=8.09, 95% confidence smartphone, CI=1.19-54.86). 또한 디지털 기술 활용 업무 경험이 높은 근로자는 그렇지 않은 근로자보다 참여 의향이 3.37배 높은 것으로 나타났다(OR=3.37, 95% CI=1.14-9.96). 또한 정기적으로 안전교육을 실시하는 사업장 근로자일수록 그렇지 않은 경우보다 참여 의향이 3.44배 높은 것으로 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다(OR=3.44, 95% CI=0.92-12.89). 반면, 디지털 산업안전교육 확대의 필요성을 인식한 근로자는 그렇지 않은 근로자보다 참여 의향이 15.25배 높은 것으로 나타나 가장 강력한 영향 요인으로 나타났다(OR=15.25, 95% CI=4.79-48.50).
Factors influencing willingness to participate in AI-based system (n=107)
디지털 기술 전환 시 산업안전교육 콘텐츠 우선순위
Figure 1은 AI 및 VR과 같은 디지털 기술 전환 상황에서 효과적이라고 인식되는 산업안전교육 콘텐츠의 우선순위를 보여준다. 분석 결과, 가장 높은 응답을 보인 항목은 화재 대피 절차로 전체의 46.7%를 차지하였다. 그다음으로 고소 작업 안전이 25.2%로 나타났으며 이어 전기·기계 안전(8.4%), 끼임·협착 사고 예방(7.5%), 사례 기반 사고 예방(4.7%) 순으로 나타났다. 반면, 개인 보호구 착용과 작업 전 위험성 평가는 각각 3.7%에 불과해 상대적으로 낮은 응답률을 보였다.
Priorities of industrial safety training content in the context of digital transformation.
고 찰
본 연구는 산업안전교육의 현황과 AI기반 교육 프로그램 도입 필요성을 사업장 규모별로 분석하고, 참여 의향에 영향을 미치는 요인을 규명함으로써 기존 산업안전교육의 한계와 개선 방향을 구체적으로 제시하고자 하였다. 주요 논의 사항은 다음과 같다.
첫째, 사업장 규모에 따라 디지털 인프라 수준과 교육 수요가 뚜렷한 차이를 보였다. 50인 미만 사업장은 디지털 인프라가 취약함에도 불구하고 AI·VR 교육의 필요성과 AI 시스템 도입에 따른 사고율 감소에 대한 기대가 높았다. 이는 기존 안전교육의 접근성 부족과 낮은 효과성에 대한 불만이 누적된 결과로 해석할 수 있다. 실제 선행연구에서도 소규모 사업장은 자원 부족으로 인해 체계적 안전교육 제공이 어렵다는 점이 지적된 바 있다[8]. 반면, 300인 이상 사업장은 교육 효과의 데이터화 및 정량적 측정을 강조하였는데, 이는 대규모 조직의 복잡한 구조와 관리체계의 특수성에서 비롯된 것으로 해석된다. 대규모 조직은 직무와 인력이 다양하여 교육 효과를 체계적으로 측정하고 분석해 부서별로 최적화할 필요성이 있으며, 동시에 대규모 사업장에서 발생하는 사고는 규모와 파급력이 크기 때문에 교육 효과를 수치화하여 재발 방지 전략에 활용하는 것이 중요하다. 따라서 향후 산업안전교육은 소규모 사업장에는 인프라 강화와 핵심 위험요소 중심의 콘텐츠를 지원하고 대규모 사업장에서는 효과성 검증과 데이터 기반 관리체계를 강화하는 방식으로의 맞춤형 전략이 필요하다.
둘째, 디지털 산업안전교육의 필요성 인식은 AI 기반 프로그램 참여 의향에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이는 교육에 대한 필요성 인식이 실제 참여 행동을 결정하는 핵심 요소임을 보여준다. 선행 연구에서도 학습자의 요구와 필요가 반영될 때, 교육의 효과가 증대된다고 보고된 바 있다[9]. 이와 관련, 근로자들은 화재 대피 절차와 고소 작업 안전을 주요 교육 필요 항목으로 꼽았으며, 이는 법령이나 이론 중심의 교육보다는 현장에서 즉시 활용 가능한 실질적 대응 역량을 중시하고 있음을 시사한다. 또한 “교육 내용이 현장을 제대로 반영하지 못한다”는 응답이 다수 확인된 점은 기존 교육의 한계를 보여주며[10] 체험적, 상호작용적 학습 방식의 필요성을 뒷받침한다[11]. 실제로 AI 및 VR 기반 안전교육은 몰입감과 흥미 요소가 결합될수록 안전 행동 개선과 사고 예방 효과가 크다는 연구결과가 보고되었다[12]. 따라서 향후 AI·VR 기반 교육 설계는 단순한 기술 도입을 넘어 근로자가 실제로 필요하다고 인식되는 콘텐츠를 중심으로 맞춤형 학습 모듈을 개발해야 한다. 즉, 근로자가 인식하는 교육의 필요성과 현재 제공되는 교육 내용 간의 간극을 해소하는 것이 AI 기반 산업안전교육의 실효성을 높이는 핵심 과제라고 할 수 있다. 이는 학습자의 인식 변화가 행동 변화를 이끈다는 범이론적 변화모형[13]의 관점에서도 설명된다. 따라서 기술적 몰입감과 함께 인식 전환을 유도하는 행동심리적 요소를 병행하는 것이 실효성 높은 교육 설계의 핵심이다.
셋째, AI·VR 기술이 산업안전교육의 참여도와 효과성을 높일 잠재력이 있으나, 아직 도입 초기 단계에 머물러 있다는 점에서 한계가 존재한다. 기존 연구에서도 VR 기반 산업안전교육은 높은 몰입감과 학습 효과를 제공할 수 있지만, 기술적 제약과 현장 적용성 부족을 극복해야 한다고 지적된 바 있다[4]. 본 연구 결과에서도 50인 미만 사업장은 도입 기대는 높았으나 실제 활용 경험은 제한적이었다. 이러한 괴리는 초기 투자 비용, 기술 숙련도의 격차, 그리고 현장의 수용성 부족 등 복합적 요인에서 기인한다[14]. 따라서 향후 AI·VR 안전교육이 확산되기 위해서는 기술적 완성도 제고와 함께, 비용 지원, 사용자 친화적 설계, 교육 담당자와 근로자를 대상으로 한 활용 역량 강화가 병행되어야 한다.
마지막으로, 본 연구는 산업안전교육에서 AI·VR 기술의 필요성과 도입 가능성을 중심으로 분석하였으나, 향후 연구에서는 기술적 구현 방안에 대한 구체적인 논의가 필요하다. 특히 대형언어모델을 활용한 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 생성[15], 센서 기반 위험행동 예측[16], AI 챗봇을 통한 실시간 피드백 제공[17] 등은 차세대 산업안전교육 시스템의 핵심 기술 요소로 고려될 수 있다. 이러한 기술적 접근을 반영한 시제품 개발 연구가 수행된다면, 본 연구의 실무적 함의와 정책적 활용성이 더욱 강화될 것이다.
본 연구는 몇 가지 제한점을 지닌다. 첫째, 표본의 크기가 제한적이며, 설문의 주요 응답자가 관리자 및 임원에 국한되어 산업현장 전반의 의견을 충분히 대표하지 못할 수 있다. 둘째, 연구의 초점이 AI 시스템 도입의 필요성과 긍정적 효과에 치중되어 있어, AI 기술의 한계나 잠재적 부작용에 대한 심층적인 논의가 부족할 수 있다. 마지막으로, AI 시스템 도입에 대한 현장 인식이 아직 초기 단계에 머물러 있어, 실제 도입 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 문제점은 향후 추가적인 실증 연구를 통해 보완할 필요가 있다.
그럼에도 불구하고 본 연구는 산업안전교육의 문제점을 진단하고 AI 기반 교육 시스템 도입의 타당성을 검증하였다는 점에서 중요한 의의를 갖는다.
결 론
본 연구 결과를 종합하면, 산업안전교육의 실효성을 높이기 위해서는 사업장 규모별 특성과 AI 기반 프로그램 참여 의향을 반영한 맞춤형 교육체제 구축이 필요하다. 50인 미만 사업장은 디지털 인프라가 부족하지만 교육에 대한 필요성과 사고율 감소에 대한 기대가 높았던 만큼, 핵심 위험 요소를 중심으로 한 디지털 교육 콘텐츠 개발과 프로그램 지원이 우선되어야 한다. 반면 300인 이상 사업장은 데이터 기반 효과 측정과 교육 최적화를 중시하므로, 실시간 평가 · 분석 기능을 갖춘 AI 프로그램 도입이 효과적일 것이다. 아울러 근로자의 요구와 실제 산업안전교육 간의 간극을 해소하는 노력이 병행되어야 한다. 다만 현재 AI·VR 기반 산업안전교육은 아직 현장에서의 수용성 부족, 기존 인프라의 한계, 기술적 제약으로 인해 적용에 제약이 있다. 따라서 향후에는 기술적 완성도와 현장 적용성을 높일 수 있는 지원이 필요하다. 이러한 접근은 산업안전교육의 참여도와 효과성을 높이고 동시에 산업재해 예방을 위한 정책적, 제도적 개선 방향을 수립하는 데 중요한 근거 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.