한국의 건설산업은 인공지능(AI)이 건설 안전관리 분야에 점차 적용되면서 빠르게 발전하고 있다. 그러나 설계단계에서의 안전 확보를 목표로 하는 설계안전성검토(Design for Safety, DFS) 제도에 AI를 어떻게 적용할 수 있는지에 대해서는 여전히 충분히 탐구되지 않고 있다. 본 연구는 국내 DFS 제도의 운영 현황을 실증적으로 분석하고, 생성형AI을 활용한 개선 가능성을 탐색한다. 이를 위해 기술수용모형(Technology Acceptance Model, TAM), 통합기술수용이론(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT), 그리고 AI 신뢰(Trust in AI) 이론을 통합한 연구모형을 개발하고자 한다. 발주자, 설계자, 시공자, 감리자, 근로자 등 건설 분야 전문가 67명을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 중도포기 응답 1부를 제외한 유효응답 66부에 대해서 부분최소자승 기반 구조방정식모형(Partial Least Squares Structural Equation Modeling, PLS-SEM)을 활용하여 분석하였다. 주요 변수로는 지각된 효과성(Effectiveness, EFF), 생성형AI 서비스에 대한 기대(Generative Expectancy, GEN), 신뢰(Trust, TRUST), 도입 태도(Adoption Attitude, ADOPT), 사용 의향(Behavioral Intention, INTENT)을 포함하였다. 분석 결과, 현재의 DFS 운영은 일관성 부족과 참여 주체 간의 비효율적인 의사소통 문제를 가지고 있는 것으로 인식된다. 반면, 생성형AI 기반 DFS는 설계 초기 단계에서 위험요소를 자동으로 식별하고 위험을 예측할 수 있는 잠재력을 가진 것으로 평가된다. 본 연구는 데이터 기반의 사전 예방형 안전관리로의 전환을 가능하게 함으로써, 생성형 AI가 DFS의 효과성을 강화하고 궁극적으로 건설산업의 중대재해 감소에 기여할 수 있음을 제시한다.