[한국도로공사] AI를 활용한 빈틈없는 작업장 안전관리체계 구축

한국도로공사 AI 작업장 안전관리 – 위험성평가부터 실시간 관제까지 빈틈을 줄이다

고속도로 작업장은 일반적인 건설현장과 환경이 다릅니다.

차량이 통행하는 도로 가까이에서 공사가 진행되고, 야간 작업과 차단 작업이 반복됩니다. 신설·개량 공사부터 유지관리까지 작업 종류도 다양하고 여러 협력업체와 근로자가 동시에 참여해요.

한국도로공사가 관리하는 작업장은 1,688개소, 상시근로자는 약 2만19명에 이릅니다. 다른 SOC 공공기관과 비교하면 작업장 수는 약 6배, 상시근로자 수는 약 3배 수준입니다.

특히 50인 미만 소규모 업체가 1,421개소로 전체의 약 90%를 차지합니다. 현장 규모와 안전관리 역량이 서로 다른 수많은 작업장을 같은 수준으로 관리해야 하는 구조입니다.

한국도로공사가 선택한 방향은 개별적인 AI 장비를 하나씩 추가하는 것이 아니라, 작업 전 위험성평가부터 작업 중 관제, 안전조치 확인과 근로자 교육까지 연결하는 AI·스마트 안전관리 체계입니다.

Challenge – 현장이 많아질수록 사람의 경험만으로 관리하기 어려워요

고속도로 작업은 복합적이고 위험도가 높습니다.

연간 약 10만 회의 차단 작업이 이루어지고, 여러 공종이 동시에 진행되는 현장도 많습니다. 야간에도 작업이 이어지기 때문에 사람이 모든 현장을 24시간 같은 수준으로 살펴보는 것은 쉽지 않습니다.

또 하나의 문제는 현장별 안전관리 수준의 차이입니다.

위험성평가는 작업을 시작하기 전에 위험요인을 찾아내고 대책을 세우는 핵심 절차지만, 작성자의 경험이나 현장의 안전관리 역량에 따라 내용의 수준이 달라질 수 있습니다. 특히 안전관리 인력이 상대적으로 부족한 소규모 현장에서는 위험요인을 빠뜨리거나 감소대책이 충분하지 않을 가능성도 있습니다.

CCTV 역시 사람이 화면을 직접 확인하는 방식이라면 감시 가능한 범위에 한계가 있습니다.

결국 필요한 것은 사람을 더 많이 배치하는 것만이 아니라, 사람이 놓칠 수 있는 부분을 데이터와 AI가 반복적으로 확인하는 구조였습니다.

Solution – 안전관리의 다섯 단계에 AI를 연결해요

한국도로공사의 안전관리 모델은 다섯 가지 영역으로 구성됩니다.

Scan – 위험성평가 AI 분석
Monitor – 작업장 AI 실시간 관제
All-in-one – 스마트 안전관리 통합플랫폼
Reinforce – 취약근로자 맞춤형 안전관리
Transform – AI·스마트 안전 표준 작업장

각 기능을 따로 운영하기보다 작업 전부터 작업 중, 현장관리와 교육까지 이어지도록 설계한 것이 특징입니다.

① AI가 위험성평가를 비교해 빠진 위험요인을 찾아요

첫 번째는 위험성평가 AI 분석시스템입니다.

기존에는 현장이나 참여업체가 직접 위험성평가를 작성하고 담당자가 이를 확인했습니다.

AI 분석시스템은 각 참여업체가 제출한 위험성평가와 한국도로공사의 표준모델을 비교합니다.

이를 통해 누락된 위험요인을 추가하고, 적절한 감소대책이 포함됐는지 확인합니다. 과거 사고사례와 대책정보도 연결해 현장별로 필요한 위험정보를 자동으로 제시하는 방향입니다.

예를 들어 특정 작업에서 과거 반복적으로 사고가 발생했다면 담당자가 모든 사고자료를 직접 검색하지 않아도 AI가 관련 위험요인과 감소대책을 확인할 수 있게 됩니다.

목표는 AI가 위험성평가를 대신 작성하는 것이 아니라, 현장마다 달라질 수 있는 위험성평가 품질을 한 번 더 점검하는 것입니다.

이를 위해 사고현황 등의 데이터를 구축하고 AI 모델 개발·운영으로 연결하는 계획을 추진하고 있습니다.

② CCTV가 영상을 저장하는 데서 위험을 발견하는 장비로 바뀌어요

작업 중에는 AI 안전관제체계가 위험상황을 확인합니다.

기존 CCTV는 현장 영상을 사람이 실시간으로 모니터링해야 했습니다. 작업장이 많아질수록 충분한 관제인력을 배치하기 어렵고, 화면을 계속 확인하는 과정에서 위험상황을 놓칠 수도 있습니다.

AI 관제에서는 CCTV 영상을 AI가 실시간으로 분석합니다.

작업자나 장비에서 위험요인이 발견되면 위험상황 인지 → 작업중지 → 관리자 알림 → 위험요인 제거로 이어질 수 있도록 하는 구조입니다.

단순한 범용 AI 모델을 가져오는 것보다 고속도로 건설현장에 특화된 위험을 학습시키는 것이 중요합니다.

기존 상용 모델이 안전모 미착용이나 쓰러짐, 위험구역 진입, 화재 등 비교적 일반적인 위험을 중심으로 인식했다면, 한국도로공사는 최근 20년간 고속도로 동일·유사 재해사례 87건과 위험성평가·안전 감소대책을 활용해 현장에 맞는 AI 모델을 개발할 계획입니다.

고품질 CCTV 학습데이터를 구축하고 객체인식 AI를 개발한 뒤, 위험요인이 발견되면 관리자에게 즉시 알림과 조치정보를 제공하는 방식입니다.

AI 영상분석 모델 개발은 2026년 3분기, 현장 시범운영은 4분기로 계획됐으며 이후 위험성평가 AI와 연계해 학습범위를 확대하는 방향입니다.

③ 흩어진 안전정보를 하나의 플랫폼에서 관리해요

안전사고를 예방하려면 위험을 발견하는 것뿐 아니라 현장에서 정해진 안전조치가 실제로 이행되고 있는지도 확인해야 합니다.

기존에는 작업계획, 안전서류, 현장 CCTV, 점검정보 등이 서로 다른 방식으로 관리돼 전체 상황을 한 번에 파악하기 어려웠습니다.

스마트 안전관리 통합플랫폼은 각 작업장의 일일 작업현황을 표준화하고 필요한 안전조치의 이행 여부를 함께 확인하는 구조입니다.

플랫폼에서는

• AI 데이터 기반 위험도 표출

• 현장 작업상황 실시간 확인

• 수기 안전서류 전산화

• 필수 안전조치 이행 여부 확인

• 작업장 CCTV와 드론 정보 연계

• 현장별 안전활동 모니터링

등을 하나의 화면에서 관리하는 방향으로 추진됩니다.

즉 기존의 서류 중심 안전관리를 현장 데이터 중심 안전관리로 바꾸는 것입니다.

2026년 플랫폼 기본기획과 정보화전략계획을 수립하고, 2027년 구축하는 일정으로 추진됩니다.

④ 고령자·외국인·신규 근로자에게 필요한 안전정보를 다르게 제공해요

모든 작업자에게 같은 방식의 안전교육을 제공하는 것만으로는 부족할 수 있습니다.

한국도로공사는 특히 고령자, 외국인, 신규 근로자를 사고 취약군으로 보고 AI·스마트 기술을 활용한 맞춤형 안전관리를 추진하고 있습니다.

고령 근로자에게는 스마트밴드를 이용한 건강관리 체계를 적용해 작업 중 건강 이상을 빠르게 확인할 수 있도록 합니다.

외국인 근로자에게는 AI 통역을 활용합니다. 안전교육과 작업 전 TBM(Tool Box Meeting) 과정에서 언어 차이 때문에 안전수칙을 제대로 이해하지 못하는 문제를 줄이는 것이 목적입니다.

신규 근로자에게는 VR과 AI를 결합한 사고체험형 교육을 적용합니다. 실제 사고를 경험하기 어려운 근로자가 가상의 현장에서 위험상황을 체험하고 대응방법을 익힐 수 있도록 하는 방식입니다.

단순히 안전교육 횟수를 늘리기보다 근로자의 특성에 따라 이해하기 쉬운 방식으로 안전정보를 전달하는 것입니다.

⑤ 32종 스마트 안전장비를 현장 특성에 맞게 표준화해요

전국 고속도로 작업장에서는 지능형 CCTV, 스마트밴드, 드론 등 32종의 스마트 안전장비가 활용되고 있습니다.

하지만 현장별로 어떤 장비를 얼마나 활용하는지 차이가 크고, 실제 사고예방 효과를 체계적으로 비교할 수 있는 기준도 부족했습니다.

한국도로공사는 이를 개별 현장의 선택에 맡기는 방식에서 벗어나 고속도로 공사 특성에 맞는 AI·스마트 안전장비 표준모델을 만들 계획입니다.

2026년에는 장기간 운영되는 건설현장 가운데 시범현장을 선정하고, 스마트 안전장비를 투입해 효과를 분석합니다.

검증 결과를 바탕으로 사고유형별로 효과가 높은 장비를 선정하고 고속도로 현장에 특화된 AI 안전장비를 추가 발굴합니다.

이후 2027년부터 적용 현장을 늘리고, 건설현장에서 유지보수 현장까지 단계적으로 확대하는 방향입니다.

기대효과 – 안전관리를 ‘사람이 확인하는 업무’에서 ‘AI가 함께 확인하는 업무’로

이번 프로젝트는 아직 여러 과제가 개발·시범운영 단계에 있기 때문에 사고 감소율이나 업무시간 단축률처럼 완료된 정량 성과는 제시되지 않았습니다.

대신 변화의 방향은 명확합니다. 기존에는 현장마다 사람이 위험성평가를 작성하고, CCTV를 지켜보고, 안전서류를 확인하고, 필요한 교육을 진행했습니다.

AI·스마트 안전체계에서는 각각의 과정에 데이터를 연결합니다. 위험성평가에서는 과거 사고와 표준모델을 비교하고, 작업 중에는 CCTV가 위험상황을 실시간으로 찾으며, 통합플랫폼에서는 작업현황과 필수 안전조치 이행 여부를 확인합니다.

근로자에게는 연령과 언어, 경험에 맞는 안전지원이 제공되고, 현장별로 제각각 사용하던 스마트 안전장비도 효과검증을 거쳐 표준화됩니다.

결국 핵심은 새로운 안전장비 하나를 도입하는 것이 아니라 안전관리 전체 과정에서 발생하는 빈틈을 줄이는 것입니다.

확장 방향 – 고속도로 작업장을 AI 안전산업의 실증 공간으로

한국도로공사가 관리하는 현장은 전국에 걸쳐 있고 공사 종류와 규모도 다양합니다.

이 때문에 각 현장에서 생성되는 CCTV 영상과 위험성평가, 사고사례, 안전조치 데이터를 표준화하면 고속도로 안전관리뿐 아니라 국내 AI 안전산업에서도 활용 가능한 기반을 만들 수 있습니다.

특히 작업장 학습데이터를 표준화하고 공공데이터로 개발하는 방향도 포함돼 있습니다. 현장에 특화된 AI 모델을 만들려면 실제 산업현장에서 발생하는 양질의 데이터가 필요하기 때문입니다.

한국도로공사는 장기적으로 위험성평가 AI, 영상관제 AI, 스마트 안전관리 플랫폼과 안전장비를 연결해 고속도로 어디에서나 활용할 수 있는 AI·스마트 안전 표준 작업장 모델로 발전시키는 것을 목표로 하고 있습니다.

마무리 – 안전관리의 빈틈은 하나의 AI가 아니라 연결된 AI로 줄여요

작업장 안전에서 AI의 역할은 사고가 발생한 뒤 원인을 분석하는 데 그치지 않습니다.

작업 전에는 위험성평가에서 놓친 위험을 찾고, 작업 중에는 CCTV가 위험상황을 감지하며, 현장 전체에서는 안전조치가 제대로 이행되고 있는지 확인합니다.

고령자와 외국인, 신규 근로자에게는 각자 필요한 형태로 안전정보를 제공합니다.

한국도로공사가 구축하려는 것은 하나의 AI 서비스가 아니라 위험을 찾고, 현장을 살피고, 안전조치를 확인하는 과정이 서로 연결되는 안전관리 체계입니다.

사람의 경험을 대체하는 것이 아니라, 사람이 모든 현장을 동시에 확인할 수 없는 한계를 AI와 데이터로 보완하는 것입니다.