AI로 배우는 중대사고 예방 세미나 개최
Open-Knock은 LRQA와 함께 2026년 10월 28일 서울 마곡 오픈노크 트레이닝센터에서 'AI 기술로 배우는 중대사고 예방' 세미나를 개최했습니다. 이번 세미나에서는 안전문화 진단부터 사고 데이터 관리, AI를 활용한 근본원인분석까지 산업 현장의 사고 예방을 위한 접근을 살펴봤습니다.
안전관리체계가 있어도 사고는 반복됩니다
산업 현장에서는 안전교육과 점검, 사고조사 등 다양한 예방 활동을 운영하고 있습니다. 그러나 사고의 원인을 작업자의 부주의나 설비 결함으로만 판단하면, 그 이면에 있는 조직의 관리 방식과 안전문화 문제를 놓칠 수 있습니다.
이번 세미나는 조직의 안전문화 수준을 이해하고, 사고 데이터를 체계적으로 분석하며, 그 결과를 실질적인 개선 활동으로 연결하는 방법을 공유하는 자리였습니다.
우리 조직의 안전문화는 어느 단계에 있을까요?
첫 번째 세션에서는 안전문화의 역사와 KSCI, Safety Culture Ladder(SCL) 등 안전문화 평가 방법을 소개했습니다. SCL은 조직의 안전문화 성숙도를 다섯 단계로 구분하여 현재 수준과 개선 방향을 파악하는 평가 체계입니다. 중요한 것은 평가 결과 자체보다 조직이 다음 단계로 나아가기 위해 무엇을 개선해야 하는지 확인하는 것입니다.
이어서 Open-Knock의 OK-Culture 플랫폼을 통해 LADDER(안전문화 성숙도), LEAD(리더십 인식도), MIND(구성원 인식도) 평가와 AI Agent를 활용한 결과 분석 기능을 살펴봤습니다.
AI는 기존의 안전관리 데이터와 어떻게 연결될까요?
이번 세미나에서는 Claude, MCP(Model Context Protocol), OK Agent를 활용한 AI 연결 구조도 소개했습니다. Claude는 분석과 추론을 담당하고, MCP는 AI와 Open-Knock 시스템을 연결하며, OK Agent는 정해진 기준과 데이터 구조를 기반으로 업무를 지원하는 개념입니다. 이를 통해 AI의 분석 능력을 기존 안전관리 시스템의 데이터와 연결하여 활용하는 방향을 살펴봤습니다.
쌓여 있는 사고 데이터를 분석 가능한 자산으로 바꾸려면
사고조사 과정에서 수집되는 정보는 조직과 사업장마다 기록 기준이 달라 통합적인 분석에 한계가 생길 수 있습니다. 이번 세미나에서는 사고 유형과 직접원인, 손실 정보 등을 공통된 기준으로 분류하는 데이터 표준화의 중요성을 다뤘습니다. 일관된 데이터 구조는 사고 기록을 비교·분석하고, AI를 활용한 심층 분석으로 확장하기 위한 기반이 됩니다.
사고의 원인을 찾는 것에서 학습으로 이어집니다
사고조사는 발생 경위를 확인하는 데서 끝나지 않습니다. 사고에 영향을 미친 요인을 분석하고, 재발방지대책으로 연결하는 과정이 필요합니다. 마지막 세션에서는 글로벌 사고조사 기법과 STREAM 기반 근본원인분석 방법을 소개했습니다. 사고의 발생 과정을 재구성하고 근본원인을 도출하는 접근과 함께, Open-Knock Incident 플랫폼을 활용한 사고조사 실습도 프로그램에 포함됐습니다.
진단과 분석, 학습을 하나의 흐름으로 연결합니다
안전문화 진단은 조직의 현재 수준을 파악하고, 사고조사는 발생한 사건의 원인을 이해하며, 사건학습은 그 결과를 다음 예방 활동에 반영하는 과정입니다.
Open-Knock은 Culture와 Incident 등 산업안전 관리 영역을 지원하는 디지털 플랫폼을 제공하고 있습니다. 이번 세미나는 안전문화 진단과 사고 데이터 관리, AI 활용, 근본원인분석을 연결하며 지속적인 사고 예방을 위한 방향을 공유하는 자리였습니다.