인공지능 산재 예측 모델 정확도 비교, 인간 대비 52% 향상

산재 예측 인공지능 모델은 어떻게 작동하나?

고용노동부 노동행정인공지능혁신과가 AI 코딩 에이전트인 클로드 코드(Claude Code)와 코덱스(Codex)를 활용해 직접 개발한 산재 예측 초기 모델은 전국 약 300만 개 사업장의 산업재해 이력과 근로감독 이력 등 대규모 데이터를 학습합니다.

이 모델은 사고 발생 확률이 높은 상위 0.6%(약 1만 9천 개)의 위험 사업장을 정밀하게 선별해, 한정된 산재 예방 인력과 예산을 집중 투입할 수 있도록 설계되었습니다.

설명 가능한 인공지능(XAI) 적용

행정의 책임성과 투명성을 확보하기 위해 특정 사업장을 선정한 이유를 논리적으로 제시할 수 있는 '설명 가능한 인공지능(Explainable AI)' 방식으로 구축되었습니다. 단순히 위험 사업장을 골라내는 데 그치지 않고, 왜 해당 사업장이 위험한지를 근거와 함께 설명할 수 있습니다.

인간 평가 vs AI 예측, 정확도 차이는 얼마나 되나?

고용노동부가 공개한 성능 평가 결과에 따르면, AI 산재 예측 모델은 기존 인간 평가 방식 대비 예측 성능을 52% 향상시킨 것으로 확인됩니다.

2024년 12월 기준 활용 가능한 데이터만으로 비교했을 때, 인간이 선별한 1.9만 개 사업장에서는 2025년에 193만 일의 근로손실일수가 발생한 반면, AI가 선별한 사업장에서는 294만 일이 발생했습니다. 이는 AI가 실제로 사고 위험이 높은 사업장을 101만 일분(52%) 더 정확하게 찾아냈다는 의미입니다.

AI 활용 현장 혁신 사례에는 어떤 것들이 있나?

산재 예측 모델 외에도 일선 공무원들이 직접 AI를 활용해 개발한 실무 도구들이 함께 공개되었습니다.

사운드라이터(SoundWriter) — 디지털 증거 분석 도구

부산지방고용노동청 강민 노동감독관이 개발한 도구로, 수사 과정에서 확보한 방대한 통화 녹음 파일을 AI가 즉시 텍스트로 변환합니다. 이를 통해 감독관이 사건 실체를 빠르게 파악하여 노동자 권익을 신속히 구제할 수 있게 되었습니다.

AI 자기소개서 생성기 — 구직자 취업 지원 도구

서울서부고용센터 한이송 주무관이 개발한 도구로, 구직자의 이력과 직무 역량을 바탕으로 기업별 맞춤형 자기소개서 작성을 체계적으로 지원합니다. 수십 개 기업에 설득력 있는 맞춤형 서류를 제출할 수 있도록 돕습니다.

향후 AI 행정 확대 계획은 무엇인가?

고용노동부는 다음과 같은 단계적 확대 방침을 밝혔습니다.

• 산재 예측 AI 고도화: 초기 모델의 실무 적용 가능성을 정밀 검토하고 예측 성능을 지속 개선
• 임금체불 예측 AI 개발 착수: 임금체불 위험 사업장을 선제적으로 관리하기 위한 새로운 예측 모델 본격 개발
• 전국 확산: 현장의 우수 개발 사례가 전국으로 확산될 수 있도록 공무원 대상 AI 코딩 에이전트 지원 및 교육 확대

김영훈 고용노동부 장관은 일상 언어로 영세사업장을 위한 일터 안전 점검 웹사이트를 제작하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'을 직접 시연하며, 공무원 누구나 국민에게 유용한 소프트웨어를 만들 수 있는 미래 행정 비전을 제시했습니다.

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출처: 대한민국 정책브리핑(korea.kr)