2024년 상반기 제조업 현장에서 발생한 사망 사고는 175건에 달합니다. 특히 50인 이상 제조업 사업장 사망 사고는 전년 대비 무려 35.1% 증가했습니다.
여기서 주목할 점은 비슷한 유형의 사망 사고가 매년 반복되고 있다는 것입니다. 최근 3년간 제조업 사망사고의 주요 원인은 ‘떨어짐’, ‘맞음’, ‘끼임’, ‘부딪힘’, ‘깔림’ 순이었으며, 전체 사망 사고의 80% 이상이 이 다섯 가지 유형에 집중되어 있습니다.
같은 유형의 사고가 매해 반복된다면 더 이상 예측 불가능한 위험이 아닙니다. 우리는 현장에 사고가 일어나기 전 반복되는 ‘패턴’을 알아차리고 이에 대응해야 합니다. 이번 글에서는 제조업 안전관리자가 반드시 알아야 할 사고 유형 5가지를 짚고, 이에 대응하기 위한 현장 맞춤형 예방법을 정리합니다.
제조업 안전사고 유형 ① 고도의 작업 환경에서 발생하는 ‘떨어짐’
제조업에서 가장 많이 발생하는 사망 사고는 단연 ‘떨어짐’입니다. 2024년 상반기 전체 재해 조사 대상 사망 사고 중 떨어짐이 차지한 비중은 38.5%로, 전체의 3분의 1을 넘습니다.
떨어짐 사고는 단 한 번으로 목숨을 앗아갑니다. 고소 작업, 설비 위 보수 작업, 창고 상부 정리 등 고도가 수 미터에 불과한 환경에도 발생하죠. 사고는 대부분 안전모나 안전대 등 아주 기초적인 보호 장비 착용 미흡에서 시작됩니다. 하지만 현장에서의 보호 장비 착용 여부 관리 체계는 여전히 부족합니다. 보통 관리자가 불시 점검을 하거나 교육을 통해 착용을 강조하는 방식에 그치죠. 수십 명이 동시에 이동하는 환경에서 안전관리자 한 명이 현장의 모든 작업자 행동을 24시간 모니터링하는 것은 사실상 불가능합니다.
해결 방법 : CCTV 영상 기반 AI 감지 시스템 도입
떨어짐 사고를 예방하려면 현장을 24시간 지켜보는 ‘눈’이 필요합니다. 여기엔 AI가 해답이 될 수 있습니다. 세이지의 CCTV 영상 기반 AI는 작업자의 모습을 인식하여 안전모와 안전대 착용 여부를 자동으로 판별하고, 미착용 시 관리자에게 즉시 알림을 보냅니다.
별도 장비나 하드웨어 추가 없이 설치된 CCTV만으로 작동되기 때문에 시스템 도입 시 초기 비용 부담을 최소화할 수 있습니다. 특히 고소 작업이 잦은 설비 보수 구간, 일시적으로 외주 인력이 투입되는 구역, 고령 근로자가 많은 작업조 등 관리가 어렵고 위험도 높은 구간부터 시범적으로 적용하기에 적합합니다.
제조업 안전사고 유형 ② 교통사고 – 지게차, 중장비와의 협착
지게차는 제조업 사망사고 기인물 1위로 꼽힙니다. 현장에서는 지게차, 굴착기, 로봇, 이송 장비 등 중장비와 작업자가 같은 공간에서 함께 작업하는 경우가 많습니다. 작업자와 장비 간 충돌을 막기 위해, 현장은 *법적 기준에 따라 바닥에 라인을 긋거나 경고등·사이렌을 설치해 구획을 나누고 있죠.
하지만 등 뒤에서 다가오는 중장비, 시야를 가리는 적재물, 좁은 동선, 소음, 작업자 간 커뮤니케이션 부재 등 여러 변수로 인해 통제선은 쉽게 무너집니다. 이처럼 예측하기 어려운 위험을 현장 관리자 한 사람이 매번 인지하고 대응하기란 사실상 어렵습니다.
*고용노동부에서 고시한 산업안전보건기준에 관한 규칙에 따르면, 작업장의 바닥 표시와 경고등·사이렌 설치를 명시적으로 요구하고 있습니다.
제22조(통로의 설치) ① 사업주는 작업장으로 통하는 장소 또는 작업장 내에 근로자가 사용할 안전한 통로를 설치하고 항상 사용할 수 있는 상태로 유지하여야 한다. ② 사업주는 통로의 주요 부분에 통로 표시를 하고, 근로자가 안전하게 통행할 수 있도록 하여야 한다. <개정 2016. 7. 11.>
제179조(전조등 등의 설치) ② 사업주는 지게차 작업 중 근로자와 충돌할 위험이 있는 경우에는 지게차에 후진 경보기와 경광등을 설치하거나 후방감지기를 설치하는 등 후방을 확인할 수 있는 조치를 해야 한다. <신설 2019. 12. 26.>
해결 방법 : 작업자-중장비 간 ‘위험 거리’를 자동 감지하는 AI
작업자와 장비가 ‘어디서 마주치는지’ 예측하고 ‘얼마나 가까운지’ 감지하는 것만으로도 협착 사고를 예방할 수 있습니다.
세이지 세이프티는 장비와 작업자 사이의 거리를 실시간으로 측정합니다. CCTV에 설정된 안전거리 이내 접근이 감지되면 즉시 경고를 발송하고 관리자에게 사고 위험을 알립니다.
또한 어떤 시간대, 어느 구역에서 위험 접근이 자주 발생했는지 기록하고 분석하여 향후 공정 개선과 위험 구간 재설계에 활용할 데이터 기반 인사이트를 제공합니다. 창고 내부, 자재 적재 구역, 상하차 라인처럼 이동 장비와 작업자의 동선이 자주 겹치는 구간에 이 기술을 활용한다면 협착이나 충돌과 같은 제조업 안전사고를 효과적으로 예방할 수 있습니다.
제조업 안전사고 유형 ③ 설비와 근접 작업 중 벌어지는 ‘끼임·맞음’
기계는 사람보다 빠르고 강하며 멈추지 않습니다. 작업자의 경험이나 감각만으로는 이러한 기계의 움직임을 완전히 예측하고 피하기 어렵습니다.
실제로 끼임·맞음 사고는 2024년 상반기 기준 제조업 안전사고 유형 중 약 23%의 사망 원인을 차지할 정도로 흔하고 위협적입니다. 로봇팔, 컨베이어, 자동화 설비 등과의 근접 작업 중 작업자가 일시적으로 접근한 순간 자동 동작이 겹치면서 피할 수 없는 사고로 이어지는 경우죠. 결국 사고를 막기 위해서는 사람의 움직임에 실시간으로 감지하고 대응하는 시스템이 필요합니다.
해결 방법 : 침입 감지와 이상 행동을 인식하는 AI 모니터링
세이지 세이프티는 기계 주변을 위험 구역으로 설정하고 사람이 해당 구역에 접근하거나 침입하는 순간을 감지해 실시간 알림을 전송합니다. 이 기능으로 작업자의 비정상적인 동작—예를 들어 쓰러짐, 급작스러운 움직임, 예기치 않은 경로 이탈 등도 함께 인식하여 위험 가능성을 사전에 포착할 수 있습니다. 특히 로봇팔 자동 복귀나 컨베이어 자동 구동 등 작업자에게 예고 없이 기계가 작동하는 위험 구간에 효과적입니다. 기존 CCTV에 AI를 연동하는 방식으로 설치할 수 있어 공정 중단 없이 적용할 수 있죠.
제조업 안전사고 유형 ④ 현장에서 가장 흔하게 발생하는 ‘넘어짐’
넘어짐은 가장 흔하게 발생하는 사고로 현장에서 대수롭지 않게 여겨지는 편입니다. 그러나 작업 중단, 골절, 고령 인력의 장기 치료 등 심각한 재해로 이어지는 경우가 많습니다. 여기엔 제조업 현장 작업자의 고령화가 큰 요인으로 작용하는데요.
지난 10년간 산재 사망자 중 60세 이상 비율은 꾸준히 늘었습니다. 2024년 상반기 제조업 사망자 중 45.7%가 60세 이상이죠. 체력, 반사 신경, 균형 감각이 저하된 인력이 그만큼 늘어난 점을 고려한다면 넘어짐 사고는 더 이상 가볍게 넘겨서는 안 될 중대 재해 사유입니다.
해결 방법 : CCTV 기반 넘어짐 감지 AI, 놓치기 쉬운 사고를 실시간 포착
세이지 세이프티는 단순히 ‘넘어진 순간’만 감지하는 데 그치지 않습니다. 작업자가 쓰러진 이후 일정 시간 동안 움직임이 감지되지 않으면 위험 상황 지속으로 판단해 관리자에게 추가 알림을 전송합니다. 감지된 사건은 시간, 위치, 이벤트 유형별로 자동 저장되어 반복 위험 발생 구간과 시간대를 데이터 기반으로 분석합니다. 관리자는 이 리포트를 바탕으로 조도 개선, 동선 변경, 표지 보강 등 현장의 구조적 개선 방향까지 도출할 수 있습니다.
반복되는 제조업 안전사고 패턴, 세이프티가 막을 수 있습니다
떨어짐, 끼임, 교통사고, 맞음, 넘어짐 등 제조업 안전사고 유형은 매년 달라지지 않습니다. 패턴이 있다는 건 막을 수 있다는 뜻입니다. 세이지 세이프티는 오늘도 현장에서 반복되는 위험한 순간을 미리 감지하고 대응하며 사고 없는 현장을 만드는 데 기여하고 있습니다. 이제 막연한 감이 아닌 AI 기술로 반복되는 제조업 안전사고 위험을 끊어보세요.
- 참고 자료
- 고용노동부, 2024년 재해조사 대상 사망사고 현황
- 건설 현장 작업자의 추락사고 방지방안에 관한 연구
- 고용노동부, 산업안정보건기준에 관한 규칙
- [산재도 고령화…사망자 중 60세 이상 비율, 절반 넘어서](https://www.yna.co.kr/view/AKR20240503129200530#:~:text=지난 10년을 놓고 보면 2013년엔 산재 사망자,2022년 49.0% 등 매년 꾸준히 높아지고 있다.)
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