[편집자주] 국민의 일상생활을 위협하는 감염병, 인공지능(AI) 위협, 재난재해 등이 더욱 빈번하게 발생하고 있다. 화재, 선박 사고, 화학물질 폭발 사고, 마약 등도 뺄 수 없는 위협 요인이 되고 있다. 이처럼 국민들을 위협하는 생활안전 문제를 과학기술로 해결하기 위한 노력들이 이어지고 있다. 한국과학기술한림원은 '국민생활안전종합지원단'을 구성하고 국민들이 체감할 수 있는 생활안전 문제를 과학기술로 해결하기 위한 연구 프로젝트를 지원하고 있다. 동아사이언스는 연구를 진행하는 연구기관이나 기업들의 노력을 현장에서 생생하게 전달한다. 국민들의 안전한 일상을 확보하는 데 도움을 줄 수 있기를 기대한다. 기계가 쉴 새 없이 돌아가는 산업현장에서 갑자기 '쾅' 하는 충돌음이나 작업자의 "살려주세요"라는 외침 등 위험 신호를 인공지능(AI)이 실시간 포착해 관리자에게 알려 사고 대응을 돕는 기술이 개발중이다. 사고 자체를 완전히 예방하기는 어렵더라도 발생 사실을 최대한 빨리 알려 구조·대응이 늦어지는 상황을 줄이겠다는 목표다. 국내 산업현장에서 사고가 끊이지 않고 있다. 고용노동부가 발표한 '2025년(누적) 산업재해 현황 부가통계 재해조사 대상 사망사고 발생 현황 잠정결과'에 따르면 2025년 재해조사 대상 사고사망자는 605명이다. 이 중 50인(억) 미만 사업장에서 351명의 사망자가 발생했다. 2026년 상반기 사고사망자는 253명으로 집계됐다. 과학기술정보통신부와 행정안전부는 국민생활안전 긴급대응연구 사업을 통해 '산업현장 사고예방 음향기반 인공지능(AI) 안전시스템 개발' 과제를 추진한다 꽁머니 . 국내 음향 AI 기업 '디플리'는 실시간으로 산업 현장의 음향을 분석해 산업재해 발생을 감지하는 '위험음향 감지 AI 모델'과 '지능형 안전관리 플랫폼' 개발을 주도한다. 이수지 디플리 대표는 "사고가 발생한 시。으로부터 최대한 빠르게 관리자에게 알려 빠르게 개입하도록 하는 것이 시스템의 역할"이라며 "사고 발생 후 9초 이내에 위험 상황을 파악하고 관리자에게 알림이 발송되도록 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. 디플리가 개발 중인 시스템은 산업현장에 설치되는 마이크와 소리를 분석하는 '엣지 AI 서버', 관제실에서 사용하는 '관리자용 관제 플랫폼'으로 구성된다. 구역별로 설치된 마이크가 실시간으로 음향을 수집하면 AI 서버가 충돌음·기계이상음이나 "살려주세요", "도와주세요" 등 고성·비명을 분석한다. 위험 상황으로 판단되면 관제 플랫폼을 통해 관리자에게 알림이 전달된다. 관리자는 위험음이 발생한 구역을 확인해 현장을 .검하거나 주변 인력에게 대응을 지시할 수 있다. 사고가 발생한 뒤 사람이 오랫동안 발견되지 않거나 대응이 늦어지며 피해가 커지는 상황을 줄인다는 구상이다. 현장 근로자에게 사고 발생 사실을 알리는 기능도 개발한다. 외국인 근로자가 많은 산업현장을 고려해 최대 10개 언어로 안전 안내를 제공할 수 있도록 할 계획이다. 모바일 바다이야기 시즌7 이 대표는 "산업 현장에서 외국인 근로자들이 많지만 안전 관련 정보 공유가 충분히 이뤄지지 않는다는 현장 의견을 반영했다"며 "관제 시스템에서 안전 관련 내용을 여러 언어로 번역해 전달할 수 있기를 바라는 수요가 있었다"고 설명했다. 산업현장은 음향을 구분하기 까다로운 환경이다. 이 대표는 "일반적인 산업 현장은 소음이 80데시벨 이상인 경우가 굉장히 많아 노이즈(소음)를 없애는 여러 기술을 적용하고 있다"고 말했다. 디플리는 현재 음향 탐지 AI 초기 모델의 기본 정확도 80% 이상을 확보했다. 위험 신호를 포착하는 방식은 크게 두 가지다. "살려주세요", "도와주세요" 같은 말이나 충돌음처럼 미리 학습한 특정 위험음이 발생했을 때 인식하는 방법이 기본적으로 사용된다. 평소와 다른 특이한 소리를 포착하는 '어노멀리 디텍션' 기술도 함께 활용된다. 이 대표는 "정상 패턴에서 벗어나는 소리를 감지하는 방식도 사용하지만 현재 특정 위험음을 직접 감지하는 방식의 유효성이 더 높은 것으로 분석된다"고 설명했다. 비나 바람처럼 실외에서 발생하는 소리와 실제 공장의 기계 소음도 학습 데이터에 포함됐다. 디플리는 1만 시간 이상의 음향 데이터를 자체 확보했으며 현재 공개 데이터를 학습에 활용하기 위해 다시 분류·가공하는 작업과 산업현장 녹음을 병행하고 있다. 향후 위험 상황을 기준으로 1만 개 이상의 음향 이벤트를 확보하는 것이 목표다. 음향 감지는 산업현장의 영상 사각지대를 보완할 수 있다는 장。이 있다 다빈치게임 먹튀 . 조명이 어두운 공간이나 구조상 폐쇄회로텔레비전(CCTV)을 설치하기 어려운 장소에서는 영상만으로 현장을 살피는 데 한계가 있다. 작업자가 촬영되는 것 자체를 부담스러워하는 경우도 있다. 이 대표는 "작업하는 모습을 누군가 계속 찍는 것을 불편하게 여겨 CCTV를 설치하지 못하는 현장도 있다"며 "산업현장은 원래 소음이 많이 발생해 안전을 위한 음향 감지는 카메라보다 상대적인 부담이 덜하다는 의견도 나왔다"고 말했다. 개발 중인 시스템은 CCTV 사각지대에 상시 인력을 배치하기 어려운 소규모 사업장에 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다. 이 대표는 "소규모 사업장일수록 안전 분야에 많은 비용을 투자하기 어렵다"며 "사람이 관리하기 어려운 곳에서 사고가 발생했을 때 관리자에게 바로 알려줄 수 있는 시스템이 있었으면 좋겠다는 의견을 받았다"고 말했다. 디플리는 현재 제조·물류 관련 사업장 3곳을 중심으로 실증을 준비 중이다. 현장을 직접 방문해 과거 사고 이력·안전 관리 책임자의 관리 방식·CCTV 설치가 어려운 구역 등을 확인하고 시스템 설치를 위한 전원·네트워크 등 인프라를 구축하고 있다. 학습에 활용할 실제 공장의 환경 소음 데이터도 추가 수집 중이다. 내년에는 사업장에 시스템 설치를 완료하고 본격적인 실증에 나선다. 충돌음이나 비명 등 가상의 위험 상황도 만들어 AI가 제대로 감지하는지 시험할 예정이다. 2차년도에는 AI 모델의 탐지 정확도를 85% 이상으로 높이고 최종적으로는 93% 이상의 정확도를 확보하는 것이 목표다. 이 대표는 "시스템이 사고 이후 방치되거나 대응이 늦어 피해가 커지는 상황을 줄이는 데 기여하길 바란다"고 말했다. 체 확보했으며 현재