안전은 인간의 기본적 욕구이다.
행복하게 살려면 안전이 보장되어야 한다.

안전은 “위험이 생기거나 사고가 날 염려가 없음. 또는 그런 상태”이다. 위험(危險)은 “해로움이나 손실이 생길 우려가 있음. 또는 그런 상태”이고, 사고(事故)는 “뜻밖에 일어난 불행한 일”이다.

인간은 의지와 상관없이 어김없이 흐르는 시간에 따라 나이먹고 병들고 결국 죽는다. 그래서 병들지 않고 건강을 유지하면서 의미있는 삶을 살기 위해 무언가(일)를 한다. 무언가를 하게 되면 위험이 생기거나 사고가 날 가능성이 있을 수 밖에 없다는 것은 명백한 사실이다. 이러한 사실을 망각하는 경우가 많은데, 사고는 뜻밖에 일어나는 것이기 때문에 안전할 때 어떻게 안전을 보장할 것인지 고민해야 한다.

안전은 예방이 최선이며, 사고 발생 시 피해를 최소화 해야 한다. 그럴려면 무언가를 하기전에 위험을 사전에 예측하여 예방방법을 찾아 대비해야 하고, 사고 발생 시 빠르게 탐지하여 분석, 예측하여 최적 대응을 해야 피해를 최소화 할 수 있다.

초연결, 초지능화 기술의 발달로 제4차 산업혁명시대에 진입한 상황에서 COVID-19는 새로운 변화를 가속화시키고 있다. 이러한 변화가 안전분야에 어떤 영향을 미치고 어떻게 대응해야 할지 분석, 예측하고 최적 대응방안을 찾아야 한다. 예방을 위해서는 생각할 수 있는 모든 위험을 도출하고 위험별 최적 대응방안을 찾아 실행해야 한다. 발생 가능한 일을 미리 분석하고, 예측해야 최적의 예방 대책을 강구할 수 있다.

최적의 예방대책은 다양한 이해관계자의 입장과 비용 등을 고려하여 최적화해야 하며, 최적화를 위해서는 이미 발생했던 사고 빅데이터를 분석하고,  데이터가 없거나 미래에 발생가능한 다양한 위험과 대응방안에 대한 실험이 필요하다. 그리고 시간, 공간, 비용, 안전 등의 현실적 문제로 인해 가상실험(시뮬레이션)이 유용한데, 이러한 가상실험을 유용하게 하기 위해 개발된 기술이 바로 ‘디지털트윈(Digital Twin)’이다.

아무리 예방을 잘한다고 하더라도 사고는 발생할 수 밖에 없다는 사실을 인정해야 한다. 그리고 사고 발생 시 피해를 최소화하기 위해서는 사고를 빨리 탐지하고, 사고를 분석/진단, 확산을 예측하고, 최적 대응방안에 따라 실행해야 한다.

사고를 빨리 탐지할 수 있는 기술은 IoT(Internet of Things)가 유용하고, 사고를 정확히 분석, 진단하기 위해서는 빅데이터/AI 기술이 유용하다. 그리고 미래의 변화까지 분석, 예측, 최적화하기 위해서는 다양한 가상 실험을 할 수 있는 디지털트윈 기술이 필요한데, 드론과 로봇 등이 사고 탐지하거나 진압장비로 활용되어질 수 있다.

첨단 기술이 안전의 문제를 해결하는데 도움이 되지만 기술이 있으면 뭐든지 다할 수 있다는 생각은 경계해야 한다. 특히 IT는 기술 발전 속도가 매우 빠르고 마케팅 목적으로 새로운 용어로 유행을 만들어 가기 때문에, 특히 기술의 능력과 한계를 명확히 이해하는 것이 중요하다. 목적을 명확히 하고 목적 달성에 맞는 수단/방법/기술을 잘 활용해야 한다. 예를 들면 요즘 대세인 인공지능(AI)는 빅데이터를 컴퓨터가 학습하여 구현되기 때문에 능력과 한계가 분명한데, 마치 AI가 모든 문제를 해결할 수 있는 기술인 것처럼 잘못 알려져 있는 것 같다.

IoT로 확보된 빅데이터를 기계학습(딥러닝 포함)하여 모든 산업분야에 혁신을 이끌고 있으나, 사고나 이상상황에 대한 데이터를 확보하지 못할 경우에는 무용지물이 된다. 그리고 AI는 데이터를 학습한 범위 내에서 문제를 풀 수 있고, 상관관계를 학습하기 때문에 원인을 알기 어렵고, 데이터가 없는 경우에는 What-if 질문에 답을 할 수가 없다는 한계를 이해하고 필요한 업무에 활용해야 한다.

그렇다면 어떻게 사고를 예방하고 사고 발생 시 피해를 최소화 할 수 있을까?

첫째, 시스템 공학적 접근이다.
사회가 복잡해지면서 분업화로 인한 단편적 접근으로 해당 문제는 해결되더라도 또 다른 문제를 야기시키는 부작용(Side effect)이 발생하는 경우가 많다. 안전은 여러개의 시스템으로 구성된 복합 시스템(System of Systems) 이다. 시스템은 3P(Products, People, Processes)로 구성된다. 좋은 Products(장비/시설/IT시스템 등)을 갖추었다 하더라도 그것을 활용하는 People(운용자/관리자/의사결정자)이 잘못 활용하거나 운용 Processes(대응매뉴얼/법규 등)이 잘못되면 원하는 목적을 달성할 수가 없기 때문에 시스템 목적에 맞게 3P기 조화롭게 작동될 수 있도록 해야 한다.  

둘째, 다양한 분야별 계층별 협업·융합 디지털 플랫폼 구축이다. 
분야별 계층별 최적화(Local Optimization)가 전체 최적화(Global Optimization)를 보장하려면 분야별 계층별 문제를 찾고 해결방안을 협의하는 플랫폼이 필요하다. 다양한 이해 관계자의 의견을 조정하여 최적화하기 위해서는 다양한 대안을 검증하고 최적 대안을 찾을 수 있는 가상 실험을 통해 데이터와 공학적 분석을 기반으로 협업·융합할 수 있는 디지털트윈 플랫폼을 구축해야 한다. 

문제를 정의해야 문제를 풀 수 있는데, 문제 정의도 하지 않고 어떻게 풀 것인지를 먼저 고민하는 상황을 자주 본다. 선진국을 따라 가던 시대에는 선진사례를 벤치마킹하여 따라하면 큰 문제가 없었다. 추격국가에서 안전 선도국가로 대전환하기 위해서는 남을 따라가기보다는 시스템 관점에서 문제를 찾고 정의하는 일이 우선이다.

이것은 안전분야 전문가들이 할 일이다. 문제 해결은 모델링 전문가 및 IT개발전문가와 협업을 통해 해결하면 된다. 다만, 전문가 행세를 하는 전문가를 잘 식별해야 한다. 문제 해결방법에 대한 소통이 안되면 전문가가 아니다.

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