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본 연구는 플랜트 건설 현장에서의 위험관리 과정에 내재된 주관적인 경험 의존성과 절차적 비효율성의 구조적 문제를 극복 하기 위해, 인공지능(AI) 기반의 지능형 위험성평가 플랫폼을 구축하고 검증하는 데 초점을 맞추었다. 특히, 평가 결과에 대한 객관성과 신뢰성을 확보하고 안전 관련 질의에 근거를 제시하고자 검색 증강 생성(RAG) 모델을 핵심 기술로 도입하였다. 연구 를 위해 기업의 위험성평가 데이터, 작업 안전 지침, 사고 기록, 산업안전보건법령 등 신뢰도가 검증된 전문 지식을 수집하여 도메인 특화 데이터베이스를 구축하고, 이를 경량 대규모 언어모델인 Google Gemma와 결합하였다. 이 RAG 시스템은 LLM 의 주요 약점인 비사실적 정보 생성 오류(Hallucination) 및 정보의 최신성 결여 문제를 효과적으로 해결하도록 설계되었다. 시 스템 성능 평가 결과, RAG 모델은 안전 관련 질문에 대해 법적 근거와 구체적 사례를 바탕으로 신속 정확한 응답을 제공함을 확인하였다. 이는 안전관리자의 전문적 의사결정을 보조하며, 위험성평가 과정의 투명성과 객관적 신뢰 수준을 향상시켜 그 가치를 입증하였다. 궁극적으로 본 연구는 건설 안전관리의 패러다임을 직관 기반에서 데이터 검증 기반으로 전환하는 데 중요 한 발판을 마련하였다.