(국가R&D) 폭염 취약 근로자 맞춤형 온열질환 예방을 위한 근로자 상태·작업환경 모니터링 장치 및 AI 기반 통합관리 플랫폼 개발
분야Health
책임교수구충완
연구기간2026-04-01 ~ 2027-12-31
연구원최다정(PM), 서승원, 최다정, 최유진, 안성균, 이우재
발주처한국산업기술기획평가원
설명
■ 배경
기후변화에 따른 폭염의 빈도와 강도가 증가하면서 산업현장 근로자의 온열질환 위험이 지속적으로 증가하고 있으며, 특히 고령 근로자와 기저질환 보유자 등 폭염 취약 근로자에 대한 선제적인 건강관리가 요구되고 있다. 기존 온열질환 관리는 주로 기온·습도 등 작업환경 정보와 획일적인 기준을 활용하여 위험수준을 판단하는 방식으로 이루어지고 있어, 동일한 작업환경에서도 근로자의 건강상태와 작업강도에 따라 다르게 나타나는 개인별 열 스트레스를 충분히 반영하기 어렵다. 이에 따라 근로자의 생체정보와 작업환경을 실시간으로 모니터링하고, 개인의 건강정보 및 작업특성을 함께 고려하여 온열질환 위험을 사전에 분석·예측할 수 있는 데이터 기반의 맞춤형 관리기술이 필요하다. 본 과제에서는 이러한 한계를 개선하기 위해 근로자 상태·작업환경 모니터링, AI 기반 온열질환 위험 예측, 위험수준별 맞춤형 대응을 하나의 관리체계로 연계하는 기술을 개발하고자 한다.
■ 목표
본 과제에서는 「폭염 취약 근로자 맞춤형 온열질환 예방을 위한 근로자 상태·작업환경 모니터링 장치 및 AI 기반 통합 관리 플랫폼 개발」을 목표로 한다. 이를 위해 스마트 밴드와 휴대형 작업환경 센서를 기반으로 근로자의 생체정보와 작업환경 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 모니터링 장치를 개발하고, 수집 데이터를 기존 건강정보와 연계하여 통합 관리할 수 있는 데이터베이스를 구축한다. 또한 ISO(PHS) 기반 온열질환 위험 레벨 산출 모델과 AI 기반 온열질환 위험 예측 모델을 개발하여 개인의 건강상태, 작업강도 및 환경조건을 종합적으로 반영한 맞춤형 위험평가 체계를 구축한다. 최종적으로 모니터링 장치와 AI 모델을 통합 관리 플랫폼과 연계하고, 건설·제조·농업 등 다양한 산업현장의 리빙랩 실증을 통해 기술의 현장 적용성과 사용성을 검증하여 근로자별 온열질환 위험을 실시간으로 진단·예측하고 위험수준에 따라 선제적으로 대응할 수 있는 통합 관리체계를 구축하고자 한다.
■ 기대효과
• (근로자 개인별 온열질환 위험의 정밀한 평가) 작업환경 정보뿐만 아니라 심박 등 생체정보, 건강정보 및 작업강도를 종합적으로 활용함으로써 획일적인 환경기준 중심의 관리에서 벗어나 근로자별 온열질환 위험을 평가할 수 있다.
• (AI 기반 선제적 온열질환 예방체계 구축) 현재의 위험수준을 판단하는 데 그치지 않고 AI를 통해 온열질환 위험을 사전에 예측함으로써 휴식, 작업강도 조절 등 예방조치를 적시에 제공할 수 있다.
• (실시간 모니터링부터 대응까지 연계된 통합 안전관리 구현) 모니터링 장치, 온열질환 위험 분석·예측 모델 및 통합 관리 플랫폼을 연계하여 데이터 수집–위험평가–예측–알림–사후관리로 이어지는 일관된 온열질환 관리체계를 구축할 수 있다.
• (다양한 산업현장에 적용 가능한 현장 실증 기반 기술 확보) 건설·제조·농업 등 서로 다른 작업환경을 대상으로 리빙랩 실증을 수행함으로써 산업별 환경 및 작업특성을 고려한 기술의 현장 적용성과 신뢰성을 확보할 수 있다.
• (데이터 기반 스마트 온열질환 관리체계 확산) 축적된 생체·환경·작업 데이터를 기반으로 지속적인 AI 모델 고도화가 가능하며, 향후 다양한 산업과 사업장에 적용 가능한 스마트 안전관리 서비스로 확장하여 산업재해 예방 및 근로자 건강보호에 기여할 수 있다.
기후변화에 따른 폭염의 빈도와 강도가 증가하면서 산업현장 근로자의 온열질환 위험이 지속적으로 증가하고 있으며, 특히 고령 근로자와 기저질환 보유자 등 폭염 취약 근로자에 대한 선제적인 건강관리가 요구되고 있다. 기존 온열질환 관리는 주로 기온·습도 등 작업환경 정보와 획일적인 기준을 활용하여 위험수준을 판단하는 방식으로 이루어지고 있어, 동일한 작업환경에서도 근로자의 건강상태와 작업강도에 따라 다르게 나타나는 개인별 열 스트레스를 충분히 반영하기 어렵다. 이에 따라 근로자의 생체정보와 작업환경을 실시간으로 모니터링하고, 개인의 건강정보 및 작업특성을 함께 고려하여 온열질환 위험을 사전에 분석·예측할 수 있는 데이터 기반의 맞춤형 관리기술이 필요하다. 본 과제에서는 이러한 한계를 개선하기 위해 근로자 상태·작업환경 모니터링, AI 기반 온열질환 위험 예측, 위험수준별 맞춤형 대응을 하나의 관리체계로 연계하는 기술을 개발하고자 한다.
■ 목표
본 과제에서는 「폭염 취약 근로자 맞춤형 온열질환 예방을 위한 근로자 상태·작업환경 모니터링 장치 및 AI 기반 통합 관리 플랫폼 개발」을 목표로 한다. 이를 위해 스마트 밴드와 휴대형 작업환경 센서를 기반으로 근로자의 생체정보와 작업환경 정보를 실시간으로 수집할 수 있는 모니터링 장치를 개발하고, 수집 데이터를 기존 건강정보와 연계하여 통합 관리할 수 있는 데이터베이스를 구축한다. 또한 ISO(PHS) 기반 온열질환 위험 레벨 산출 모델과 AI 기반 온열질환 위험 예측 모델을 개발하여 개인의 건강상태, 작업강도 및 환경조건을 종합적으로 반영한 맞춤형 위험평가 체계를 구축한다. 최종적으로 모니터링 장치와 AI 모델을 통합 관리 플랫폼과 연계하고, 건설·제조·농업 등 다양한 산업현장의 리빙랩 실증을 통해 기술의 현장 적용성과 사용성을 검증하여 근로자별 온열질환 위험을 실시간으로 진단·예측하고 위험수준에 따라 선제적으로 대응할 수 있는 통합 관리체계를 구축하고자 한다.
■ 기대효과
• (근로자 개인별 온열질환 위험의 정밀한 평가) 작업환경 정보뿐만 아니라 심박 등 생체정보, 건강정보 및 작업강도를 종합적으로 활용함으로써 획일적인 환경기준 중심의 관리에서 벗어나 근로자별 온열질환 위험을 평가할 수 있다.
• (AI 기반 선제적 온열질환 예방체계 구축) 현재의 위험수준을 판단하는 데 그치지 않고 AI를 통해 온열질환 위험을 사전에 예측함으로써 휴식, 작업강도 조절 등 예방조치를 적시에 제공할 수 있다.
• (실시간 모니터링부터 대응까지 연계된 통합 안전관리 구현) 모니터링 장치, 온열질환 위험 분석·예측 모델 및 통합 관리 플랫폼을 연계하여 데이터 수집–위험평가–예측–알림–사후관리로 이어지는 일관된 온열질환 관리체계를 구축할 수 있다.
• (다양한 산업현장에 적용 가능한 현장 실증 기반 기술 확보) 건설·제조·농업 등 서로 다른 작업환경을 대상으로 리빙랩 실증을 수행함으로써 산업별 환경 및 작업특성을 고려한 기술의 현장 적용성과 신뢰성을 확보할 수 있다.
• (데이터 기반 스마트 온열질환 관리체계 확산) 축적된 생체·환경·작업 데이터를 기반으로 지속적인 AI 모델 고도화가 가능하며, 향후 다양한 산업과 사업장에 적용 가능한 스마트 안전관리 서비스로 확장하여 산업재해 예방 및 근로자 건강보호에 기여할 수 있다.
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