AI 기반 위험성평가 지원시스템의 도입 필요성에 관한 고찰 : 인천국제공항공사 사례를 중심으로 = An Examination of the Need for Implementing an AI-Driven Risk Assessment Support System : The Case of Incheon International Airport Corporation

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인천국제공항공사가 위험성평가 제도의 실효성을 확 보하는 데 있어 마주한 두가지 구조적 한계를 기술적으로 보완하 기 위한 대안으로, 생성형 AI(Generative AI) 기반의 위험성평가 지원시스템 도입 필요성을 고찰하고 그 효과를 실증적으로 검증하 고자 하였다. 公社가 마주한 첫 번째 한계는 ‘공항복합도시(Airport City)’로서 갖는 운영의 복잡성이다. 公社는 여의도 18배에 달하는 광활한 부 지에서 항공 운송 핵심 기능 외에도 전력, 냉난방, 도로·교량, 철도, 폐기물 및 하수 처리 등 도시 운영에 필수적인 방대한 사회기반시설(SOC)을 단일 조직이 통합 관리한다. 이는 사실상 여러 전 문 공기업의 역할을 동시에 수행하는 것으로, 서로 다른 산업 분 야의 작업에서 발생하는 잠재적 위험요인들이 현장에 복잡다양하 게 공존함을 의미한다. 둘째는 ‘단일사업장’ 분류에 따른 안전관리 자원과 책임의 불균형이다. 이처럼 거대하고 복잡한 운영 실태에도 불구하고, 公社는 산업안전보건법상 하나의 사업장으로 분류된다. 이는 타 공기업과 달리 별도의 지사 사업장이 없어 본사에 모든 책임과 과업이 집중 되는 구조를 의미한다. 이로 인해 법적 안전관리자 선임 기준(운수 및 창고업 기준 2명)만으로는 직영, 자회사 및 수많은 관계수급인 근로자를 포함한 막대한 관리 대상 영역 전반을 실질적으로 감당 하기에 역부족이다. 더욱이 정부로부터 정원을 관리받는 공공기관 의 특성상 이러한 법적 기준을 상회하는 안전 인력을 임의로 대폭 증원하기도 어렵다. 반면, 이 막대한 관리 대상 전반에 대한 안전 보건확보 책임은 도급인인 公社에만 법적으로 집중되어, 안전관리 자원의 수요와 공급 간 심각한 불균형을 초래한다. 이러한 법적·구조적 한계 내에서 전통적 인력 기반의 관리 방식만으로는 위험성평가의 실효성을 완벽히 담보하기 어려운 현실 적 과제가 존재한다. 이에 본 연구는 인천국제공항공사의 구조적 한계를 기술적으로 보완하기 위한 대안으로, 생성형 AI(Generative AI) 기반의 위험성평가 지원시스템 도입 필요성을 고찰하고 그 효과를 실증적으로 검증하고자 하였다. 연구 방법으로, 생성형 AI(Gemini 2.5 Pro)가 업무 관련 문서를 분석하고, 기 구축된 7,961건의 유해·위험요인 데이터베이스(DB)와 RAG(검색 증강 생성) 원리를 기반으로 매칭하여 잠재적 위험요인 을 도출하는 AI 지원시스템을 설계하였다. 시스템의 효과를 검증 하기 위해, 2025년 1월부터 4월까지 계약된 1억 원 미만의 25개 소규모 도급사업을 대상으로, 수급업체가 제출한 원본 위험성평가 (통제집단)와 AI 지원시스템이 도출한 결과(실험집단)를 독립표본 t-검정(Independent Samples t-test)으로 비교 분석하였다. 연구 결과, 통제집단은 사업 당 평균 5.12건의 유해·위험요인을 발굴한 반면, 실험집단은 평균 30.08건을 발굴하여 약 5.9배의 양 적 증가를 확인하였다. 이러한 차이는 통계적으로 매우 유의미한 것으로 나타났다(t=-8.83, p<.0001). 내용적 측면에서도 AI 시스템 은 밀폐공간 작업, 활선 근접 작업 등 중대재해로 이어질 수 있으 나 통제집단에서는 누락되었던 핵심 위험요인들을 구체적으로 식별해냈다. 본 연구 결과는 AI 지원시스템이 안전 전문인력이 부족한 소규 모 사업장의 역량 격차를 해소하고, 인천국제공항공사의 안전관리 인력이 서류 검토라는 행정적 부담에서 벗어나 현장 개선 확인이 라는 본질적 업무에 집중할 수 있게 하는 효율적 대안임을 시사한 다. 이는 향후 위험성평가 제도가 AI와 데이터에 기반한 실질적인 재해 예방 활동으로 나아가는 패러다임 전환의 가능성을 제시한 다. 주제어 : 인천국제공항공사, 위험성평가, 생성형 AI, 유해위험요인

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 i
• 목 차 iv
• 표 목 차 vi
• 그림목차 vii
• 제 1장 서론 1
• 1.1. 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2. 연구 목적 2
• 1.3. 연구내용, 범위 및 방법 3
• 제 2장 이론적 배경 5
• 2.1. 대한민국의 위험성평가 제도 5
• 2.1.1. 산업안전보건법 5
• 2.1.2. 사업장 위험성평가에 관한 지침 6
• 2.1.3. 중대재해처벌법 9
• 2.1.4. 공공기관 안전관리지침 10
• 2.2. 인천국제공항공사의 위험성평가 제도 11
• 2.2.1. 인천국제공항공사의 개요 11
• 2.2.2. 인천국제공항공사의 위험성평가 운영현황 14
• 2.3. 인천국제공항공사의 안전관리체계의 특수성 22
• 2.3.1. 공항복합도시 기능과 안전관리의 복잡성 22
• 2.3.2. 거대 단일사업장으로서의 위험성평가 한계 26
• 2.3.3. AI 위험성평가 지원시스템의 필요성 29
• 제 3장 연구 방법론 33
• 3.1. AI 기반 위험성평가 지원시스템의 개념적 설계 33
• 3.2. 연구 설계 35
• 3.2.1. 분석 대상 선정 35
• 3.2.2. 자료 수집 방법 36
• 3.2.3. 자료 분석 방법 36
• 제 4장 연구 결과 분석 38
• 4.1. 유해위험요인 발굴 현황 38
• 4.1.1. 통제집단 유해위험요인 발굴 현황 38
• 4.1.2. 실험집단 유해위험요인 발굴 현황 39
• 4.2. 양적·통계적 효과분석 43
• 제 5장 결론 및 제언 45
• 5.1. 연구 결과 요약 및 시사점 45
• 5.2. 연구의 한계 및 향후 연구 제언 47
• 참고문헌 49
• Abstract 51