사소한 징후에 주의·관심 기울일 때
미래에 닥칠 대형사고 막을 수 있어
우리 사회 안보도 이같이 관리돼야
하인리히의 법칙(Heinrich’s law), 흔히 1:29:300의 법칙이라고도 한다. 어떤 대형 사고가 발생하기 전에는 그와 관련된 수십 차례의 경미한 사고와 수백 번의 징후들이 반드시 나타난다는 것을 뜻하는 통계적 법칙이다. 100여 년 전 하인리히에 의하여 주장되는 하나의 패턴을 일컫는 것인데, 요즘 말로는 빅데이터 분석의 결과로 볼 수 있겠다. 하인리히의 법칙은 그가 보험회사에서 산업재해를 담당하면서, 재해로 사망자가 1명 나오면 그 전에 같은 원인으로 발생한 경상자가 29명, 같은 원인으로 부상을 당할 뻔한 잠재적 부상자가 300명 있었다는 사실에 근거하는 것이었다. 이 법칙의 시사점은 큰 재해는 항상 사소한 신호를 무시하고, 방치할 때 발생한다는 것에 있다. 과거 삼풍백화점 붕괴, 성수대교 붕괴, IMF 경제위기, 세월호의 참사 등 대형 재해를 겪고 나서 어김없이 드러나는 사전 징후에 관한 논란들이 그러했고, 그때마다 생뚱맞게 하인리히를 호출하곤 했다.
이를 거꾸로 살펴보자. 주변에 잔병치레하는 사람을 가끔 보게 된다. 그야말로 잔병인데 엄살을 떠는 것인지 엄청 몸을 사린다. 아마 큰 병 얻지 않고 오래 살지 않을까 싶다. 바로 역(逆) 하인리히의 법칙이다. 경미한 사고를 예고하는 사소한 징후에라도 더욱 관심을 기울이고 주의를 하면 대형 사고를 막고 안전을 확보할 수 있다는 것이다. 우리 사회도 이러한 하인리히의 법칙을 거꾸로 적용할 필요가 있겠다. 물론 역 하인리히의 법칙을 일상화하는 데는 적지 않은 비용과 대가를 지불해야 하는 문제가 있긴 하다.
일반적으로 공장관리에서 예지보전(predictive maintenance)은 각각의 설비 상태를 정량적으로 파악하여 설비의 이상 상태나 앞으로 일어날 수 있는 사태를 예상하고 적절하게 유지하고 보수하는 일을 일컫는데, 여기에서 중요한 기준은 예측력이다. 두 가지 오류가 있을 수 있다. 첫째는 별문제 없이 잘 돌아가는 설비를 불필요하게 수리 또는 부품교체 등의 보전 활동을 하는 것이다. 둘째로는 심각한 마모나 열화로 정지 또는 안전과 관련한 위험에 처해 있는데 방치하는 것이다. 첫 번째 오류는 비용의 관점에서 손실이 크고, 두 번째 오류는 특히 안전과 관련한 경우에는 치명적인 피해를 줄 수 있다. 최근 빅데이터 기반 예지보전 관리 시스템은 매우 정교하고 지능적으로 진화하고 있다. 여기에도 미세한, 그러나 잦은 징후가 어느 정도로 다른 증상에 영향을 미치는지, 또 대형 사고에 미치는 영향은 어떻게 작용하는지가 통계적으로 모형화되어 활용되고 있다.
울산을 위시한 동남권역에는 국가 기간산업의 근간이 되는 발전, 화학, 수송 산업이 집적화되어 있다. 국내 원자력발전소의 절반이 모여 있고, 폭발성과 유해성이 강한 물질을 취급하고 있어 폭발 사고 시 대규모 인명피해가 우려되는 50년 역사의 석유화학 공단이 자리 잡고 있다. 또한, 고속철도, 항공기와 조선 관련 중추 산업이 모두 이곳에 있어 산업 안전과 보안이 절대적으로 중요하다. 내부에서의 안전 못지않게 테러나 지진 등 외부로부터의 안전 또한 더할 나위 없이 잘 대비, 관리되어야 한다.
안전에 위해가 될 수 있는 징후들을 초기에 인지하고 대응하면 1의 손실, 보다 큰 조짐이 나타날 때 대응하면 10의 손실, 대형 사고로 번지면 100의 손실, 이른바 10의 법칙(10’s rule)이다. 우리 사회의 안전에 있어서는 호미로 막을 수 있는 것을 가래로도 못 막는 일이 생겨서는 안 되겠다. 비용도 고려해야겠지만 최고의 소중한 가치는 더할 나위 없이 안전에 있음이다. 더하여, 우리의 민주주의와 법치, 그리고 나라의 안보에는 문제가 없는지, 끊임없이 시그널을 보내는데 인지하지 못하거나 애써 외면하고 있지는 않은지 이래저래 걱정이 큰 유월이다. 남호수 동서대학교 융합전자공학과 교수