최근 울산 스마트팩토리 사고 발생
새로운 위험요인들 파악·대처 절실
국제표준 활용 안전 개념 확립해야

▲ 박현철 울산대 교수

최근 A사 울산공장에서 발생한 고체 락탐의 자동 투입설비와, B사에서 발생한 자동차 미션케이스의 자동 리크테스터에서 발생한 사망사고는 고장률이 검증되지 않은 안전부품의 사용, 안전성이 확보되지 않은 센서의 설치, 안전계장시스템(SIS)의 미흡한 아키텍처 구성, 안전제어 프로그램의 임의 변경 등 총체적인 부적절한 조치로 인해 발생했다. 정부는 2017년 발표된 ‘스마트 제조혁신 비전 2025’에서 2025년까지 3만개의 스마트팩토리(이하 SFa) 구축 목표로 추진해, 2019년 말까지 약 4000여 개가 설치됐으나, 아직 기초수준인데다 산업재해 예방대책이 수립되지 않고 있다. 2020년 1월, 데이터 3법 개정안이 국회를 통과해 개방된 데이터는 AI기반의 서비스 고도화와 머신러닝에 크게 활용될 전망이다.

SFa 구축은 이제껏 경험하지 못한 새로운 위험요인을 생성하므로 이를 파악하고 위험성을 평가해 적절하게 대처하는 것이 향후 SFa 안전관리에 주요한 기술이 될 것이다.

그 위험요인은 아래 3가지로 분류할 수 있다. 기술적 요인으로는 스마트머신의 오작동, 소프트웨어의 자체결함, 센서·빅데이터 등을 적용한 시스템 오류, 설계문제, 하드웨어 노후화에 의한 우발적 고장 등의 내부적 요인과, 해킹에 따른 프로그램 변형 및 신호 왜곡·외란, 바이러스에 의한 데이터 손실 및 변형, 보안문제 등의 외부적 요인이 있다. 관리적 요인은 위험성평가 누락 또는 부적절, 안전관련 국제표준 미준수 및 안전인증 관리부족, 안전관리조직의 관리소홀, 기계설비 변경관리 미흡, 안전에 대한 교육·훈련 부족 등이 있다. 인적요인은 스마트머신에 운전자, 외부 작업자 등이 위험지역에 접근하거나 오용, LOTO절차 또는 운영지침 미준수 등이다. 이들에 대한 안전기술은 이미 유럽, 미국 등에서 ISO 및 IEC 국제표준을 강제적으로 적용하고 있으나, 한국은 아직 미흡한 실정이다.

SFa 구축에 따른 다양한 형태의 위험요인에 대해 기존의 안전관리시스템만으로는 위험을 예측하고 예방하기 어려우므로, 새롭게 위험요인을 분석·파악해 안전하고 체계적인 안전관리시스템을 재구축해야 한다. SFa의 안전 전주기(SLC)를 효과적으로 관리하기 위해 국제표준(IEC 61508) 등을 참조해 다음과 같이 시행한다.

첫째 시스템 안전설계를 적용하고, 예비조사·기본설계·상세설계·공사·시운전·변경 등 공장건설 단계별 적합한 위험성평가를 실시해 안전요구사항을 분석, 반영한다. 둘째 그에 따른 새로운 기능의 하드웨어 및 소프트웨어를 설치한다. 셋째 안전계장시스템 운전 및 유지보수, 변경관리, 직원교육 등을 계획, 운용한다. 넷째 빅데이터 및 인공지능, 스마트머신, 모바일시스템 등을 활용해 통합 안전관리시스템을 구축한다.

SFa는 최첨단 스마트기술에 의해 운영되기 때문에 융복합 역량을 갖춘 전문가가 필수적이다. 정부는 SFa에 적용될 SIS를 위해 국제표준을 활용한 안전제어 개념을 확립하고 기계류 안전을 확보하는데 가장 중요한 안전무결성 수준(SIL) 등에 관한 시험·검사·인증 기술기준을 제정하고 성능평가센터를 구축해야 한다. 이런 조치로 SFa의 SLC에 대한 관리기준이 마련돼, 발생가능한 위험으로부터 안전을 확보할 수 있고, 유럽 등 선진국가들이 요구하는 국제표준의 준수로 향후 기술무역장벽으로부터 자유로워질 수 있다.

신산업을 개발하면 반드시 또 다른 위험요인이 발생한다. SFa 구축은 과거형 산업재해 감소, 품질개선, 생산성향상의 효과가 있지만, 새로운 위험요인을 생성한다. 정부는 SFa 구축에 따른 잠재·현재의 위험요인 파악, 정량적 위험성평가 및 사고예방의 기술을 개발하고 모니터링을 위한 SLC 관리기준을 정립함과 동시에 안전장치들의 인증제도 등 인프라를 지원해야 한다. 산업계 및 기업은 SFa의 설계에 시스템안전을 적용하고, 설계로부터 운영, 변경 등에 위험성평가를 실시해 SIS의 신뢰율을 향상시킴으로써 산업재해를 예방해야 할 것이다. 박현철 울산대 교수

 

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