AI 기반 안전관리 기술 도입의 우선순위에 대한 연구:도시가스산업을 중심으로
Determining Priority Areas for AI-Driven Safety Management in City Gas Systems
- 글로벌융합연구학회
- 글로벌융합연구학회지
- 제4권 제4호
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2025.12186 - 196 (11 pages)
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DOI : 10.57199/jgcr.2025.4.4.186
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도시가스 사용 증가와 생활시설 중심의 지속적인 가스사고 발생으로 인해 도시가스 안전관리 고도화의 필요성이 지속적으로 제기되고 있고, 정부도 3차 가스안전관리 기본계획을 통해 AI 기반 안전관리체계 구축을 추진하고 있다. 그러나 도시가스 안전관리 전반을 고려한 AI 기반 안전관리 기술 도입에 대한 연구는 여전히 부족한 실정으로, 본 연구는 도시가스 산업의 안전관리체계에서 AI 기반 안전관리 기술 도입 시 우선순위를 도출하는 것으로 목적으로 한다. 이를 위해 조직적 요인과 운영적 요인을 설정하고 계층분석법을 활용하여 도시가스 기업종사자(관리직, 운영직)와 수요자를 대상으로 중요도를 분석하여, 모든 집단에서 운영적 요인을 중요하게 생각하고 있고, 집단별로 하위기준에 대한 중요도 인식이 달라 이해관계자의 역할과 경험에 따라 AI 기반 안전관리 기술도입 인식에 영향을 미침을 확인하였다. 연구결과를 통해 (1) AI 기반 안전관리 기술은 시설관리, 작업관리와 같은 현장중심의 영역에 우선적으로 적용되어야 하고, (2) 조직 내 안전의식에 대한 계도와 제도적 기반강화가 병행되어야 하며, (3) AI 기반 안전관리 기술 도입 시 이해관계자별 인식차이를 고려한 맞춤형 전략이 필요하다. 본 연구는 도시가스 산업에서 AI 기반 안전관리 기술도입 시 고려해야 할 우선순위를 실증적으로 제시했다는 점에서 의의가 있다.
The rising use of city gas and recurring accidents in everyday facilities highlight the need to strengthen safety management. Although the government is promoting an AI‑based safety management system under the 3rd Basic Plan for Gas Safety Management, research on prioritizing AI adoption across the entire city gas safety framework remains limited. This study identifies priority areas for introducing AI‑based safety management technologies in the city gas industry. Using organizational and operational factors as criteria, the Analytic Hierarchy Process (AHP) was applied to assess importance perceptions among city gas employees and users. Results indicate that operational factors were considered more important across all groups, while perceptions of sub-factor importance varied by stakeholder role and experience. The findings suggest that AI technologies should first be applied to field‑oriented areas such as facility and work management, accompanied by efforts to strengthen organizational safety culture and institutional foundations. Additionally, stakeholder‑specific differences highlight the need for tailored AI adoption strategies. This study provides empirical priorities for AI‑based safety management in the city gas sector.
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구방법
4. 분석결과
5. 결론
참고문헌
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