[메가경제=박선영 기자] 전기차와 에너지저장장치(ESS), 데이터센터 등 첨단 산업시설이 확대되면서 화재 위험관리의 중요성이 커지고 있다. 배터리와 대규모 전력설비에서 발생한 사고는 시설 복구비용뿐 아니라 생산 중단과 서비스 장애 등 추가적인 경제적 손실로 이어질 수 있다. 메가경제는 한국화재보험협회와 공동기획을 통해 화재 예방부터 피해 회복까지 이어지는 사회안전망의 역할을 살펴본다. 1편에서는 산업시설 위험진단과 안전투자, 보험제도의 연계 방안을 다뤘다. 이번 2편에서는 인공지능(AI)과 데이터 기반 예방기술, 신종 산업시설의 위험관리, 보험의 역할과 제도적 과제를 분석한다.

▲ 기사 내용에 맞게 AI 이미지 제작 

◇ 대전 배터리 28팩 전소·포항 진화 57시간…산업시설 안전관리 과제 부상

ESS 화재가 산업시설의 안전 문제를 넘어 기업의 경영위험으로 부각되고 있다. 배터리 설비에서 발생한 화재로 대규모 재산피해와 장시간 진화가 이어지면서 사고 이후 복구에 집중하는 기존 대응체계의 한계도 드러나고 있다. AI를 활용한 이상징후 감지와 현장 위험진단, 보험 손해데이터를 결합해 사고 발생 가능성과 경제적 손실을 함께 줄이는 예방 중심의 관리체계가 필요하다는 지적이다.

이에 한국화재보험협회는 AI 기반 안전관리와 현장 위험진단, 보험 손해데이터를 연계하는 위험관리 체계 구축을 주요 과제로 제시했다. 기술 도입 자체보다 산업현장의 위험요인을 정확하게 파악하고, 이를 시설 개선과 사고 예방으로 연결하는 것이 중요하다는 설명이다.

최근 발생한 ESS 화재는 이러한 위험관리의 필요성을 보여준다. 지난 9월 21일 대전 유성구 한국전력공사 전력ICT대전센터가 관리하는 ESS에서 화재가 발생해 리튬이온배터리 28팩이 전소됐다. 소방당국은 장비 24대와 인력 69명을 투입해 약 4시간 만에 불을 껐으며, 이후 재발화를 막기 위한 배터리팩 분리와 침수 냉각 작업을 진행했다.

지난해 6월 경북 포항시 동국제강 포항공장 부지 내 ESS센터에서는 화재를 완전히 진압하는 데 약 57시간이 걸렸다. 당시 소방당국이 추산한 재산피해는 약 127억원이었다.

ESS 화재는 배터리 종류와 설치환경, 사고 규모에 따라 진화와 복구에 상당한 시간이 필요할 수 있다. 기업 입장에서는 설비 피해뿐 아니라 전력공급과 생산활동의 연속성까지 고려해야 하는 위험요인이다.

협회는 기술개발부터 현장실증, 성능검증, 인증, 현장 적용, 위험데이터 축적까지 이어지는 단계별 관리체계를 구축해야 한다고 강조했다.

◇ 포항 57시간 진화·창원 70억원 피해…배터리 화재 관리 과제

지난해 6월 16일 오전 8시 32분께 경북 포항시 남구 대송면 동국제강 포항공장 부지 내 ESS센터에서 불이 났다.

리튬이온배터리 설비에서 발생한 화재로 대량의 연기와 높은 열이 발생하면서 진화에 어려움을 겪었다. 소방당국은 약 30시간 만에 큰불을 잡았지만 잔불 정리와 재발화 방지 작업을 이어갔으며, 18일 오후 5시 40분께 완전히 진화했다.

당시 소방당국이 추산한 재산피해는 약 127억원이다. 다만 동국제강은 화재가 발생한 ESS가 철강제품 생산시설과 별도로 운영되는 설비여서 공장 조업에는 영향이 없었다고 밝혔다. 해당 사고의 재산피해를 생산 중단에 따른 영업손실과 동일하게 볼 수는 없다. 산업시설 화재가 기업 경영에 미치는 영향은 사고 발생 장소와 핵심 생산설비의 연계 정도에 따라 달라진다.

포항시는 사고 이후 ESS가 설치된 지역 사업장 22곳을 대상으로 특별 현장점검에 나섰다. 설비 안전상태와 화재 대응체계를 확인하고 관계기관 합동훈련도 추진했다.

2023년 9월 25일 경남 창원시 성산구의 한 특수강 업체에서도 ESS 화재가 발생했다. 오전 8시 1분께 시작된 불은 약 6시간 만에 진화됐으며, ESS 시설 내부 약 499㎡와 리튬이온배터리 3997개가 소실됐다. 당시 추산된 재산피해는 약 70억원이다.

같은 해 10월 17일 충북 제천시 송학면의 태양광발전소에서는 ESS 화재로 시설 약 43.56㎡가 소실됐다. 재산피해는 약 12억원으로 추산됐다.

지난해 12월 15일 경북 경주시 안강읍의 태양광 발전시설에서도 화재가 발생해 리튬배터리셀 120개와 건물 1동이 소실됐다. 당시 소방당국이 추산한 재산피해는 약 2억7000만원이었다.

이들 사고는 설비 규모와 발생 장소가 달랐지만 화재 확산 방지와 잔열 관리, 재발화 대응이라는 공통적인 과제를 남겼다.

배터리가 연소했다는 사실만으로 최초 발화 원인을 배터리 자체 결함으로 단정할 수는 없다. 전기설비와 배터리관리시스템, 설치환경 등 다양한 요인을 종합적으로 분석해야 한다.

ESS 안전관리의 중요성은 관련 설비 확대와 맞물려 더욱 커지고 있다. 기후에너지환경부는 지난 9월 22일 총 1180메가와트(MW) 규모의 2026년 ESS 중앙계약시장 입찰을 공고했다. 육지 1100MW와 제주 80MW 규모로, 전력계통의 안정적인 운영과 재생에너지 활용 확대를 지원하기 위한 사업이다.

ESS는 전력생산이 많은 시간에 전기를 저장했다가 수요가 높은 시간에 공급하는 역할을 한다. 설비가 대형화하고 설치 장소가 다양해질수록 화재 발생 시 주변 전력시설과 전력공급에 미칠 영향도 함께 고려해야 한다.

개별 설비의 화재 예방뿐 아니라 전력공급의 연속성과 주변 시설의 안전성을 확보하는 관리체계가 필요한 이유다.

◇ AI로 연기·온도 이상징후 감지…현장 성능검증이 관건

산업시설의 화재 예방은 그동안 전문가가 정기적으로 현장을 방문해 설비 상태와 위험요인을 확인하는 방식에 상당 부분 의존해 왔다.

그러나 정기적인 현장 확인만으로는 설비 가동 중 발생하는 모든 이상징후를 실시간으로 파악하기 어렵다. AI와 센서 기술은 이러한 시간적 공백을 보완하는 수단으로 활용될 수 있다.

대표적인 방식은 폐쇄회로텔레비전(CCTV) 영상과 온도센서, 전기설비 운영데이터 등을 분석해 연기와 불꽃, 비정상적인 온도 상승, 설비 이상상태를 감지하는 것이다.

특정 구역에서 연기와 유사한 영상이 포착되거나 설비 온도가 설정된 기준을 벗어나면 시스템이 경보를 발생시켜 관리자의 현장 확인을 유도할 수 있다.

AI가 이상징후를 감지했다고 해서 화재 원인을 규명하거나 사고를 반드시 예방할 수 있는 것은 아니다. 기술이 제공하는 정보가 실제 대응조치로 연결돼야 예방 효과를 기대할 수 있다.

협회가 강조하는 핵심 과제도 AI 안전기술의 정확성과 현장 적용 가능성이다. 특히 위험이 없는데도 경보가 발생하는 '오탐'과 실제 위험을 감지하지 못하는 '미탐'을 줄이는 것이 중요하다.

공장과 물류시설, ESS 설치 장소는 조명과 분진, 수증기, 온도, 설비 가동조건 등이 서로 다르다. 실험실에서 높은 정확도를 보인 기술도 실제 산업현장에서는 성능 차이가 발생할 수 있다. 오탐이 반복되면 관리자가 경보에 둔감해질 수 있고, 미탐은 위험 대응을 지연시킬 수 있다.

따라서 감지 정확도뿐 아니라 경보 이후 대응시간과 현장별 성능 유지 여부, 실제 예방조치로 이어진 비율 등을 함께 평가할 필요가 있다.

협회는 AI 안전기술의 개발 이후 실제 시설에서 성능을 확인하는 현장실증과 객관적인 성능검증, 인증 절차를 거쳐 적용하는 방식이 필요하다고 설명했다.

기술을 도입한 뒤에도 운영 과정에서 축적된 위험정보를 분석해 성능을 개선하는 과정이 이어져야 한다는 입장이다.

AI는 전문가를 대체하는 기술이라기보다 사람이 놓치기 쉬운 위험신호를 찾아내는 보조수단이라는 의미다.

특히 ESS와 같은 배터리 설비에서는 온도 변화와 설비 이상정보를 지속적으로 확인하고, 이상징후가 발견되면 관리자의 판단과 필요한 조치로 신속하게 연결하는 운영체계가 중요하다.

기업 입장에서도 AI 안전관리의 성과를 기술 도입 건수나 경보 발생 횟수만으로 평가하기는 어렵다. 실제 위험을 얼마나 정확하게 발견하고 사고 예방으로 연결했는지가 투자 효과를 판단하는 기준이 돼야 한다.

◇ ESS·데이터센터 위험진단…시설별 특성 반영해야

전기차와 ESS, 데이터센터, 대형 물류시설은 설비 구조와 운영환경에 따라 화재 발생 및 확산 양상이 달라질 수 있다.

기존 안전점검이 소방시설 설치 여부와 법적 기준 충족 여부를 확인하는 데 중점을 뒀다면, 현장 위험진단은 사고 발생 가능성과 피해 확산 경로, 개선조치의 우선순위까지 종합적으로 분석하는 방식이다.

위험진단에서는 건축물 구조와 용도, 방화구획, 소방시설뿐 아니라 전기설비와 위험물, 생산공정, 설비 배치, 주변 환경 등을 함께 살펴본다.

ESS의 주요 위험요인으로는 배터리 열폭주와 화재 확산, 재발화 가능성 등이 꼽힌다. 배터리 종류와 설치환경, 냉각·환기시설, 이상상태 감지 및 차단체계에 따라 위험 특성도 달라진다.

대전 ESS 화재에서 배터리팩 분리와 침수 냉각이 이뤄진 사례는 초기 진화뿐 아니라 잔열과 재발화 가능성에 대한 후속 대응까지 고려해야 한다는 점을 보여준다.

전기차 관련 시설은 충전설비와 전기계통, 차량 배치, 주변 시설로의 화재 확산 가능성을 함께 분석해야 한다.

대형 물류시설은 높은 적재밀도와 가연물, 넓은 공간에서의 화재 확산 특성이 주요 위험요인이다.

데이터센터는 화재로 전력설비나 정보통신 장비가 손상될 경우 시설 복구뿐 아니라 서비스 중단에 따른 경제적 손실까지 발생할 수 있다는 점에서 차이가 있다. 전력공급의 연속성과 정보통신 서비스의 안정성이 기업 경영에 직접적인 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

협회는 위험진단이 시설의 이상 유무를 판정하는 데 그쳐서는 안 된다고 강조한다. 위험이 어디에 있는지, 사고가 발생하면 어떻게 확산할 수 있는지, 어떤 개선조치를 우선해야 하는지까지 제시해야 한다는 설명이다.

협회가 수행하는 안전점검과 위험진단, 방재시험연구원의 시험·연구 및 화재원인조사도 이러한 예방 중심 관리체계와 연결된다.

신종 산업시설은 과거 사고사례가 충분하지 않을 수 있어 실제 시험과 화재재현실험을 통해 위험 특성을 확인하는 과정이 중요하다.

시험·연구와 사고조사에서 확보한 자료를 현장 위험진단과 화재안전기준(KFS)에 반영하면 법정 최소기준만으로 파악하기 어려운 위험요인을 보완할 수 있다. 위험진단의 성과는 보고서 작성 자체보다 실제 시설 개선으로 이어지는지에 달려 있다.

기업이 진단 결과에 따라 설비를 보완하고 개선 이후 위험도가 얼마나 낮아졌는지 다시 평가해야 예방투자의 효과를 확인할 수 있다.

특히 대규모 산업시설에서는 모든 위험요인을 한꺼번에 개선하기 어려운 만큼 사고 발생 가능성과 예상 피해 규모를 고려해 투자 우선순위를 정하는 과정도 필요하다.

◇ 재산피해 넘어 영업중단 위험까지…보험의 경제적 역할

화재 예방과 함께 중요한 과제는 사고 이후 기업이 정상적인 경영활동을 얼마나 신속하게 회복할 수 있는지다.

포항 ESS 화재의 재산피해는 소방당국 추산 약 127억원, 창원 사고는 약 70억원이다. 두 사고의 당시 추산 재산피해액만 합해도 약 197억원에 달한다. 이는 보험금 지급액이나 기업의 최종 손실액이 아닌 소방당국의 재산피해 추산치다. 실제 보험금과 기업이 부담하는 손실은 보험계약 내용과 사고조사 결과 등에 따라 달라질 수 있다.

기업은 화재로 건물과 생산설비가 손상되면 복구비용뿐 아니라 생산 중단과 매출 감소, 납품 차질 등 추가적인 경제적 부담을 떠안을 수 있다.

핵심 생산설비가 멈추거나 전력공급이 중단되면 직접적인 시설 피해보다 영업 차질에 따른 손실이 더 큰 부담으로 작용할 가능성도 있다.

모든 산업시설 화재가 영업중단으로 이어지는 것은 아니다. 포항 ESS 화재 당시 동국제강의 철강제품 생산이 정상적으로 이뤄진 것처럼 사고 발생 시설과 핵심 생산설비의 연계 정도에 따라 실제 경영 영향은 달라진다.

반면 데이터센터나 핵심 전력설비처럼 운영 연속성이 중요한 시설에서는 서비스 중단과 생산 차질이 직접적인 재산피해 외의 추가 손실로 이어질 수 있다.

보험은 계약에서 정한 범위 안에서 이러한 경제적 손실을 보상해 사고에 따른 재무적 충격을 분산하는 역할을 한다.

화재보험은 건물과 설비, 재고자산 등의 재산손해를 보장할 수 있다. 기업휴지손해 등 관련 담보에 가입한 경우에는 일정 요건에 따라 영업 중단으로 발생한 손실도 보상받을 수 있다. 보상 여부와 범위는 가입 담보와 보장한도, 면책사항, 사고 원인 등에 따라 달라진다.

기업은 보험 가입 단계에서 시설 복구비용뿐 아니라 예상 영업중단 기간과 그에 따른 손실까지 고려해 보장 범위를 확인할 필요가 있다.

특히 설비 복구에 장기간이 소요되거나 핵심 전력시설의 가동이 중단될 경우에는 기업의 현금흐름과 계약 이행에도 영향을 미칠 수 있다.

보험의 역할은 사고 이후 보상에만 머무르지 않는다. 보험회사가 축적한 사고 원인과 손해 규모, 피해 확대 요인 등을 분석하면 유사 시설의 위험평가와 예방조치에도 활용할 수 있다. 특정 설비에서 화재가 반복되거나 유사한 피해 양상이 확인될 경우 관련 위험요인을 분석해 현장 진단항목과 예방기준을 보완하는 방식이다.

협회는 위험진단과 예방, 보험 가입, 사고 발생 시 보상, 피해 회복까지 이어지는 체계를 구축하고 사고 이후 축적된 손해데이터를 다시 예방활동에 반영해야 한다고 강조했다. 이는 보험을 사고 이후 손실을 보전하는 수단에서 기업의 위험을 사전에 관리하는 체계의 일부로 활용하는 방안이다.

시설 개선에 따른 위험 감소 효과를 보험료나 인수조건에 반영하려면 객관적인 평가자료와 충분한 손해통계가 필요하다.

위험진단을 받거나 시설을 개선했다는 사실만으로 보험료 인하가 보장되는 것은 아니다. 실제 위험 감소 효과를 입증할 수 있는 평가기준과 데이터가 뒷받침돼야 한다.

보험업계의 손해데이터와 현장 위험진단 결과를 연계하면 기업이 어떤 설비에 우선적으로 안전투자를 해야 하는지 판단하는 데도 도움이 될 수 있다.

◇ 사고정보 공유·기술 인증…예방체계 구축 4대 과제

AI와 데이터 기술, 현장 위험진단, 보험을 하나의 사회안전망으로 연결하려면 기관별 역할을 정립하고 정보 활용체계를 마련해야 한다.

이에 협회는 정부와 소방당국, 한국화재보험협회, 보험업계가 보유한 정보와 전문성을 연계할 필요가 있다고 강조했다.

정부는 새로운 위험에 대응할 정책과 제도를 정비하고 기관 간 정보 활용 기반을 마련하는 역할을 맡는다.

소방당국은 현장에서 축적되는 사고·원인정보를 예방정책과 안전기준 개선에 활용할 수 있다.

협회는 안전점검과 위험진단, 시험·연구, 화재원인조사, 화재안전기준 등을 통해 위험을 분석하고 예방방안을 제시한다.

보험업계는 위험평가와 사고·손해 데이터를 보험 인수뿐 아니라 예방서비스와 위험관리에도 활용할 수 있다.

협회가 제시한 주요 과제는 사고·위험 데이터 연계, 신종 위험 시험·연구 확대, AI 안전기술 성능검증·인증체계 마련, 위험진단·예방·보험 연계 등 네 가지다.

첫 번째는 기관별로 축적된 사고정보와 위험데이터를 연계하는 것이다. 소방의 화재정보와 보험의 손해데이터, 안전점검 및 위험진단 정보가 단절돼 있으면 사고 원인과 피해 확대 요인을 종합적으로 분석하기 어렵다.

ESS 화재 통계 역시 사고정보의 체계적인 축적이 필요한 분야다. 화재조사 기록에서 관련 키워드를 검색해 사고를 집계하는 방식은 분류 기준에 따라 결과가 달라질 수 있다. 따라서 사고 유형과 설비 종류, 발생 원인 등을 일관된 기준으로 분류하고 관리하는 작업이 중요하다.

기관 간 데이터 연계 과정에서는 개인정보와 기업의 영업비밀, 보안정보 등이 포함될 수 있어 법적 근거와 정보보호 기준도 함께 마련해야 한다.

두 번째는 신종 위험에 대한 시험·연구 확대다. 전기차와 ESS, 데이터센터처럼 기술 변화가 빠른 분야에서는 사고 이후 기준을 보완하는 방식에 더해 실증시험과 위험분석을 통해 새로운 위험을 조기에 파악할 필요가 있다.

세 번째는 AI 안전기술의 성능검증과 인증체계 마련이다. 실제 화재·재난 상황에서의 작동 정확도와 오탐·미탐 수준, 다양한 현장 환경에서의 성능 유지 여부를 객관적으로 평가할 수 있어야 한다.

마지막은 위험진단과 예방조치, 보험의 연계를 강화하는 것이다. 사업장이 위험진단 결과에 따라 시설을 개선하고 실제 위험도가 낮아졌다면 그 효과를 객관적으로 평가해 보험 인수조건과 위험관리 서비스에 반영하는 방안을 검토할 수 있다.

이를 위해서는 위험 감소 효과를 입증할 자료와 일관된 평가기준이 필요하다. 네 가지 과제는 개별적으로 추진하기보다 하나의 위험관리 체계로 연결해야 한다.

사고정보를 분석해 위험요인을 찾아내고, 시험·연구로 예방기술의 효과를 검증한 뒤 현장 개선과 보험의 위험평가에 활용하는 구조다.

포항과 창원, 제천, 대전의 ESS 화재는 시설 규모와 사고 경위가 달랐지만 대규모 재산피해와 장시간 진화, 재발화 방지 등 다양한 위험관리 과제를 드러냈다.

기업이 화재 위험을 경영 차원에서 관리해야 하는 이유도 여기에 있다. 사고가 발생하면 시설 복구에 필요한 비용뿐 아니라 생산과 영업의 연속성, 거래처와의 계약 이행, 서비스 안정성까지 영향을 받을 수 있다.

결국 산업시설의 화재 위험관리는 사고를 막는 기술과 피해를 복구하는 보험을 별개로 운영하는 데서 벗어나야 한다. AI가 포착한 위험신호를 현장 개선으로 연결하고, 사고 이후 축적된 손해정보를 다시 예방기준에 반영하는 구조가 필요하다.

예방체계의 성과도 기술 도입 건수보다 실제 사고 발생 빈도와 피해 규모가 얼마나 줄었는지로 평가해야 한다.

기업의 안전투자는 단순한 규제 대응 비용이 아니라 생산과 영업의 연속성을 지키기 위한 경영활동이다. 화재 예방기술과 현장 위험진단, 보험의 손해정보를 연결해 사고 가능성과 경제적 손실을 함께 줄이는 것이 산업시설 위험관리의 핵심 과제로 남아 있다.

 

 

 

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