정부기관 AI 우수사례 (2편) - 「2025 공공기관 AI 대전환 워크숍」

들어가며

지난 글에서는 「2025 공공기관 AI 대전환 워크숍」의 배경과 목적, 그리고 정책 방향을 살펴봤어요.

핵심 메시지는 명확했습니다.

• 공공기관 AI 도입은 "할지 말지"의 단계를 지났다

• 정부가 평가·보상 체계와 연결하기 시작했다

• AI 도입은 IT 프로젝트가 아니라 조직 혁신이다

이번 글에선 실제로 공공기관과 민간기업이 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 안전 분야와 생산성 분야의 구체적인 사례를 살펴볼게요.

정책과 방향성도 중요하지만, 결국 "실제로 뭘 하고 있는가"가 더 와닿잖아요. 한국도로공사, 국토안전관리원, 신용보증기금, 근로복지공단 등 현장에서 실제로 작동하고 있는 AI 사례들을 다룹니다.

3편: 세션 2 | 안전을 지키는 AI 혁신 사례

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세션 구성

핵심 내용

[공공 1] 한국도로공사: AI가 바꾸는 안전한 고속도로

한국도로공사는 전국 고속도로의 안전 관리에 AI를 본격 적용하고 있습니다.

기존에는 순찰차가 도로를 돌면서 육안으로 이상 징후를 확인하거나, 사고가 발생한 후에야 대응하는 방식이었어요. 하지만 이제는 AI가 실시간으로 도로 상태를 모니터링하고, 문제가 생기기 전에 미리 감지합니다.

구체적으로는 CCTV 영상을 AI가 분석해서 낙하물, 역주행 차량, 정체 구간을 자동으로 탐지하고, 도로 노면의 균열이나 포트홀 같은 손상도 AI가 찾아냅니다. 교통 흐름 데이터를 분석해서 사고 위험이 높은 구간을 예측하고, 해당 구간에 사전 경고를 내보내는 시스템도 운영 중이에요.

핵심은 "사고가 난 후 대응"에서 "사고가 나기 전 예방"으로 패러다임이 바뀌었다는 점입니다.

[공공 2] 국토안전관리원: AI로 그려낸 안전의 미래

국토안전관리원은 교량, 터널, 건축물 같은 주요 시설물의 안전 진단에 AI를 활용하고 있습니다.

우리나라에는 점검이 필요한 시설물이 수십만 개에 달합니다. 하지만 전문 점검 인력은 한정되어 있고, 모든 시설물을 동일한 주기로 점검하는 건 현실적으로 불가능해요. 그래서 AI가 시설물의 상태 데이터를 분석해서 "어디를 먼저 점검해야 하는지" 우선순위를 정해줍니다.

드론이나 로봇이 촬영한 시설물 이미지를 AI가 분석해서 균열, 부식, 변형 같은 손상을 자동으로 탐지하고, 과거 점검 이력과 비교해서 상태가 악화되고 있는 시설물을 조기에 발견합니다. 사람이 직접 올라가기 어려운 교량 하부나 터널 내부 같은 곳도 AI가 영상을 분석해서 위험 징후를 찾아내요.

한정된 인력으로 더 많은 시설물을 더 정밀하게 관리할 수 있게 된 겁니다.

[민간 1] 인텔리빅스: 데이터 기반 '예방안전' 혁신

인텔리빅스는 AI 통합관제 플랫폼을 통해 여러 현장의 안전 데이터를 한 곳에서 분석하는 시스템을 소개했습니다.

기존에는 CCTV는 CCTV대로, 센서는 센서대로, 출입 기록은 출입 기록대로 따로 관리되는 경우가 많았어요. 데이터는 쌓이는데, 연결해서 분석하지 못하니까 위험 징후를 놓치는 경우가 생겼습니다.

인텔리빅스의 플랫폼은 이런 다양한 데이터 소스를 통합해서 AI가 종합 분석합니다. 예를 들어 특정 구역의 온도 센서 이상 + CCTV 영상의 연기 감지 + 해당 구역 작업자 위치 정보를 결합해서 화재 위험을 조기에 경고하는 방식이에요. 개별 데이터만 봤을 때는 놓칠 수 있는 위험을, 데이터를 연결하면 미리 잡아낼 수 있다는 게 핵심입니다.

[민간 2] 삼성SDS: 작업환경 안전 업무에 일상적으로 활용되는 AI Agent

삼성SDS는 산업 현장에서 작업자 안전을 지키는 AI Agent 사례를 발표했습니다.

건설 현장, 공장, 물류센터 같은 산업 현장에서는 안전모 미착용, 안전대 미체결, 위험구역 무단 진입 같은 안전 수칙 위반이 큰 사고로 이어질 수 있어요. 기존에는 안전 관리자가 현장을 돌면서 육안으로 확인하거나, 사고가 난 후 CCTV를 돌려보는 방식이었습니다.

삼성SDS의 AI Agent는 현장 CCTV 영상을 실시간으로 분석해서 안전 수칙 위반을 즉시 감지하고 경고합니다. 안전모를 쓰지 않은 작업자가 있으면 바로 알림이 가고, 위험구역에 사람이 진입하면 경고음이 울리는 방식이에요. 단순히 감지만 하는 게 아니라, 위반 패턴을 분석해서 어떤 시간대에, 어떤 구역에서 위반이 많이 발생하는지 리포트도 제공합니다.

"사람이 24시간 지켜볼 수 없는 현장을 AI가 대신 지켜본다"는 개념입니다.

사례에서 확인된 공통점

핵심 메시지

"안전 AI의 가치는 정확도보다 '얼마나 사고를 미리 막을 수 있는가'에 있다."

실무자가 가져갈 포인트

• 안전 분야 AI는 "정확도 99%"보다 "사고 예방률"이 더 중요한 지표입니다

• 새로운 장비 설치보다 기존 CCTV, 센서 인프라와 AI를 연결하는 방식이 현실적이에요

• AI가 모든 걸 판단하는 게 아니라 사람이 빠르게 판단할 수 있도록 돕는 역할을 해요

4편: 세션 3 | 기관 생산성을 높이는 AI 혁신 사례

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(세션 3 영상은 준비 중입니다)

세션 구성

핵심 내용

[공공 1] 신용보증기금: AI 기업분석으로 중소기업의 미래를 보다

신용보증기금은 중소기업 지원 심사에 AI를 적용해서 기업 분석의 정확도와 속도를 높이고 있습니다.

신용보증기금의 핵심 업무는 담보력이 부족한 중소기업에게 보증을 제공해서 자금을 빌릴 수 있게 돕는 것입니다. 문제는 어떤 기업에게 보증을 제공할지 판단하는 게 쉽지 않다는 점이에요. 기존에는 담당자가 재무제표, 사업계획서, 현장 실사 결과를 종합해서 판단했는데, 담당자의 경험과 역량에 따라 편차가 생길 수밖에 없었습니다.

이제는 AI가 기업의 재무 데이터, 거래 패턴, 업종 동향, 뉴스 정보까지 종합 분석해서 기업의 성장 가능성과 위험 요소를 객관적으로 평가합니다. 사람이 놓치기 쉬운 패턴도 AI가 찾아내고, 분석 시간도 크게 단축됐어요.

핵심은 "사람의 판단을 대체하는 게 아니라, 더 나은 판단을 할 수 있도록 돕는다"는 점입니다. AI 분석 결과는 참고 자료로 활용하고, 최종 판단은 여전히 사람이 합니다.

[공공 2] 근로복지공단: AI 요양기간 예측분석으로 지키는 산재근로자의 안전·건강

근로복지공단은 산재 근로자의 요양기간을 AI로 예측해서 재활 계획을 더 정밀하게 세우고 있습니다.

산업재해를 당한 근로자에게는 치료와 재활이 필요합니다. 그런데 같은 부상이라도 사람마다 회복 속도가 다르고, 연령, 기저질환, 직업 특성에 따라 요양기간이 달라져요. 기존에는 평균적인 기준으로 요양기간을 산정했기 때문에, 어떤 사람에게는 부족하고 어떤 사람에게는 과한 경우가 있었습니다.

근로복지공단의 AI 모델은 과거 수십만 건의 산재 사례 데이터를 학습해서, 개별 근로자의 상태에 맞는 요양기간을 예측합니다. 부상 유형, 연령, 치료 이력 같은 변수를 종합 분석해서 "이 사람은 예상보다 회복이 오래 걸릴 수 있다"는 신호를 미리 잡아내고, 그에 맞는 재활 프로그램을 조기에 연결해 줍니다.

사후 관리가 아니라 선제적 건강 관리가 가능해진 겁니다.

[민간 1] 딜로이트 컨설팅: 공공영역의 글로벌 AX 트렌드와 시사점

딜로이트 컨설팅은 글로벌 공공부문의 AI 전환 트렌드를 분석하고, 한국 공공기관에 주는 시사점을 정리해서 발표했습니다.

해외 주요국의 공공기관들도 AI 전환을 빠르게 추진하고 있습니다. 미국, 영국, 싱가포르 같은 나라들은 이미 정부 차원의 AI 전략을 수립하고, 공공서비스 전반에 AI를 적용하고 있어요. 단순히 업무 자동화 수준을 넘어서, 정책 수립, 예산 배분, 시민 서비스까지 AI가 활용되고 있습니다.

딜로이트는 글로벌 트렌드를 분석하면서 몇 가지 공통점을 짚었습니다. 첫째, AI 도입은 기술 프로젝트가 아니라 조직 전체의 변화 관리 과제라는 점. 둘째, 데이터 품질과 거버넌스가 성패를 가른다는 점. 셋째, 윤리와 신뢰 확보가 공공 AI의 핵심 과제라는 점입니다.

한국 공공기관이 글로벌 흐름에서 뒤처지지 않으려면 지금 속도를 내야 한다는 메시지가 담겨 있었습니다.

사례에서 확인된 변화

핵심 메시지

"AI는 '업무를 줄이는 도구'가 아니라 '조직의 판단력을 확장하는 도구'다."

이 세션의 핵심은 AI가 단순히 반복 업무를 자동화하는 수준을 넘어섰다는 것입니다. 정책 품질, 의사결정 정확도, 업무 속도를 동시에 개선하고 있어요.

실무자가 가져갈 포인트

• AI는 단순 자동화를 넘어 의사결정 품질 향상에 기여하고 있어요

• 축적된 데이터를 AI로 분석하면 사람이 놓치는 패턴을 발견할 수 있습니다

• 글로벌 공공부문도 같은 방향으로 움직이고 있어요

연계 행사: AI 우수기관 특별 전시 부스

워크숍과 함께 AI 우수기관의 특별 전시 부스도 운영됐어요.

워크숍을 관통하는 4가지 메시지

지난 편부터 이 글까지 「2025 공공기관 AI 대전환 워크숍」 전체를 관통하는 핵심 메시지를 정리하면 이래요.

1. "도입할지 말지"의 단계는 지났어요

공공기관은 이제 AI를 도입할지 고민하는 단계가 아니에요. 어떻게 빠르고 제대로 전환할 것인가가 핵심 질문이에요.

2. AI 도입은 IT 프로젝트가 아니라 조직 혁신이에요

IT 부서 혼자 할 수 있는 일이 아니에요. 기관장, 기획, 현업이 함께 설계해야 하고, 중장기 전략으로 접근해야 해요.

3. 평가·보상 체계가 연결되기 시작했어요

경영평가에 AI 도입 성과가 반영되고, 예산·인력 지원이 구체화되고 있어요. 정부가 확실한 보상을 약속했어요.

4. 안전과 생산성, 공공의 핵심 가치와 AI가 연결되고 있어요

AI가 단순히 효율화 도구가 아니라, 안전 사고 예방, 정책 품질 향상, 의사결정 고도화라는 공공의 핵심 가치와 직접 연결되고 있어요.

민간 기업에도 주는 시사점

이번 워크숍은 공공기관 대상이었지만, 내용은 중소기업과 민간 기업에도 그대로 적용돼요.

결국 AI 도입의 성공 조건은 공공이든 민간이든 같아요.

• 명확한 문제 정의

• 경영진의 관심과 지원

• 현업 참여

• 지속 운영 체계

마무리하며

2025년 공공기관 AI 대전환 워크숍은 "공공부문 AI가 어디까지 왔는가"를 보여주는 자리였어요.

더 이상 AI는 먼 미래의 이야기가 아닙니다. 공공기관에서도 실제로 고속도로 안전을 지키고, 시설물을 진단하고, 중소기업을 분석하고, 산재 근로자를 관리하는 데 AI가 쓰이고 있어요.

정부가 경영평가 가점과 예산·인력 지원을 약속한 만큼, 앞으로 공공기관의 AI 도입은 더 빨라질 거예요. 이 흐름은 민간으로도 확산되고 있습니다.

영상 전체를 볼 시간이 없다면 이 요약을 참고해서, "우리 조직은 AI 대전환을 어떻게 준비할 것인가"를 고민해보시길 바라요.

영상 다시 보기 (전체)

1편: 개회

2편: 세션 1

3편: 세션 2

4편: 세션 3

(세션 3 영상은 준비 중입니다)

참고: 본 콘텐츠는 기획재정부·한국지능정보사회진흥원(NIA) 공동 주관 「2025 공공기관 AI 대전환(AX) 워크숍」 공식 자료를 기반으로 작성됐어요. 각 영상은 썸네일 클릭 시 외부 플랫폼에서 전체 재생돼요.