소비재에 대한 전 세계의 수요가 나날이 증가함에 따라, 새로운 유형의 산업 즉, 생산 공정을 최적화하기 위한 최신 기술을 활용하는 한편 오늘날의 지속 가능성 기준을 계속해서 유지하는 산업 유형에 대한 필요성이 매우 중요해졌습니다. 이에 따라 산업의 네 번째 단계 또는 “Industry 4.0” 즉, 생산성 증대, 맞춤화, 원재료 폐기물 감소, 그리고 더 우수한 제품 품질을 보장하는 지능형 로봇 및 기계와 더불어 센서, 통신 네트워크, 빅 데이터 분석을 이용하여 현재의 생산 시스템을 디지털화하는 산업이 등장하게 되었습니다. 산업이 운영되는 방식에 대한 이 같은 근본적인 변화는 현재의 시험 및 안전 기준에 대한 시나리오도 변화시켰습니다. 새로운 기술이 기존의 것을 대체하고 기계가 점점 더 정교해짐에 따라, 동시에 안전 규정과 기준들도 수정되어야 합니다.
산업 안전 문제의 이해
오늘날 기술이 더욱 더 정교해지고 있다는 것은 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)과 클라우드 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)이 통합된다는 뜻과 거의 같습니다. 인공 지능은 그 환경을 인식함으로써 목표에 도달할 가능성을 최적화할 수 있는 모든 수단으로 표시됩니다. 머신 러닝은 경험과 데이터를 통해 자동으로 발전할 수 있는 컴퓨터 알고리즘에 관한 분야입니다. 이들 시스템이 빠르게 통합되어 새로운 산업 혁명의 주요 목적 즉, 업그레이드된 시스템을 통한 생산성 향상을 달성하는 데 도움을 주고 있습니다.
이렇게 업그레이드된 기계의 한 예로 이동식 로봇이 있습니다. 이 로봇은 오늘날 산업 현장에 사용되고 있는 표준 로봇에 비해 유연성이 더 우수합니다. AI와 ML을 사용하는 이 로봇은 작업을 완료하는 데 가장 효율적인 경로를 실시간으로 계산할 수 있도록 설계되었습니다. 이 경로를 따라가는 로봇은 분명 이들 로봇과 공장을 함께 사용하는 사람들과 마주치게 될 것이고 이에 따라 작은 사고가 발생할 수 있을 것이며, 이 경우 회사와 근로자들에게 사회적 비용과 경제적 비용이 모두 수반될 것입니다. 그러므로 AI와 ML이 적용된 로봇에 관한 엄격한 안전 기준을 마련해야 합니다.
(출처: Green World Group)
AI와 ML이 적용되는 분야 중 손실의 위험이 높은 또 다른 분야는 자율주행차입니다. 자율주행차는 그 알고리즘을 통해 여러 가지 데이터 포인트를 처리해야 합니다(예: 속도, 다른 차량들과 비교한 상대적인 위치, 도로상의 장애물 등). 따라서 이 알고리즘의 오류가 허용 가능한 한계 범위 이내로 잘 유지되게 하기 위한 엄격한 시험 표준이 필요합니다. 왜냐하면 오류가 발생하면 도로 위를 주행하는 수백 대의 자동차에 위험 요소로 작용할 수 있기 때문입니다. 또한, 임베디드 AI 시스템은 시간이 지나면서 기능이 수정되기 때문에 처음에 구현되었던 것과는 매우 다른 프로세스와 제품이 등장할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 위험 평가도 수정되어야 할 것입니다.
이 모든 요인들이 복합적으로 작용하여 끊임 없이 변화하는 환경이 만들어졌고 이러한 변화가 이제는 안전 기준을 만드는 기관들을 압박하고 있습니다. 왜냐하면 프로세스와 주체들의 기능에 변화가 이루어질 때마다 관련된 모든 주체의 안전을 보장하기 위한 절차가 바뀌기 때문입니다. 기능이상에 따른 물리적 손상이라는 명백한 위험 외에도, Industry 4.0의 상호 연결 특성은 산업이라는 측면에서 보았을 때 과거에는 거의 주목을 끌지 못했던 사생활 침해, 사이버 위협, 연결성 문제 등과 같은 새로운 위협을 제기하고 있습니다. 이 말은 이제 안전 기준에 이 모든 새로운 안전 문제의 영역들을 포함시켜야 할 것이라는 뜻입니다.
Industry 4.0은 높아진 안전 요구에 어떻게 대응할 것인가
이 새로운 산업에 적용되는 안전 시스템의 한 가지 예는 에지 컴퓨팅과 임베디드 AI를 사용하여 구현됩니다. 에지 컴퓨팅 또는 데이터 수집이 자동으로 이루어지는 컴퓨팅은 안전 시스템 분야에 새로운 지평을 열었습니다. 이들 시스템에 내장된 AI와 ML 시스템과 함께 사용하면 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 처리함으로써 실시간 의사 결정이 가능합니다. 이러한 기술은 신속한 조치를 가능하게 해주므로 생명을 구할 수 있는 가능성이 매우 큽니다. 이 같은 임베디드 안전 AI 프로그램 자체에도 이렇게 중요한 구성 요소들이 고장날 확률이 최소화되도록 엄격한 표준이 필요할 것입니다.
기술적인 측면에서 볼 때, 위험 평가와 시험, 그리고 관련된 안전의 정의에 부합하는 도면 표준은 안전 조치와 관련하여 이 새로운 산업 혁명의 실현 가능성을 보장하기 위한 매우 중요한 단계입니다. 기술이 급속도로 발전하는 상황에서 표준을 계속 최신 상태로 유지하는 일은 이 같은 새로운 기술을 이용하는 관련 주체들의 안전을 확보해야 하는 각종 위원회에게 가장 큰 과제가 될 것입니다.
불행을 가장한 축복?
기계 자체가 작동하는 방식을 변화시키는 것과 별도로 Industry 4.0은 한 가지 매우 중요한 자원 즉, 인적 자원을 관리하는 방식을 변화시킵니다. 아주 과장해서 표현하면 사람의 의사 결정을 흉내 낼 수 있는 스마트 머신과 장비는 이미 많은 분야에서 인간 노동자를 대체하기 시작하였으며, 이와 동시에 계속해서 변화하는 생산 기계의 지형을 설계하고 탐색하고 관련 문제를 해결하고 유지할 수 있는 숙련된 노동력에 대한 필요성이 새롭게 대두되었습니다.
현장에서의 의사 결정이나 모니터링을 비롯한 육체적인 노동 업무가 지능형 자율 기계에 맡겨지는 상황에서, 산업 부문에서 사람이 수행하는 업무의 성격이 급속도로 변화하고 있습니다. 앞에서 다루었듯이, 설계나 문제 해결 같은 지능적인 업무를 수반하는 역할이 점점 더 많이 생겨남에 따라 노동자들은 자신의 역량을 더 키워야만 합니다. 사람이 수행하는 업무의 성격이 이렇게 변화함에 따라 두 가지가 바뀌고 있습니다. 하나는 업무가 덜 단조로워지고 창의력이 더 요구되고 있다는 점이고, 다른 하나는 산업 안전 보건 기준입니다. 산업 안전 보건 기준이 변화하고 있다는 것은 심리적인 스트레스, 전체적인 웰빙 등이 주요 건강 변수로서 더 중요해지기 시작함에 따라 개인의 심리적인 요구가 차지하는 중요도가 신체적인 건강과 동일한 수준이 될 것이라는 뜻입니다.