반복되는 재난·재해, 지자체별 AI로 대응 강화

해마다 산불·침수 등 재난·재해가 반복되는 상황 속에서 지방자치단체가 인공지능(AI)을 활용한 시스템을 각각 도입, 대응력을 높이고 있다.

한국지역정보개발원(KLID)이 최근 발간한 '인구 감소지역의 재난 안전 강화를 위한 인공지능 기술 활용방안' 보고서에 따르면 충북 제천시, 부산광역시, 강원특별자치도 등 주요 지자체는 AI를 활용한 재난 대응 체계를 구축해 활용 중이다.

제천시는 지난해 '지능형 침수대응 시스템'을 구축했다. 제천시에는 지하차도, 도심 하천 등 저지대를 중심으로 매년 여름철 집중호우 시 침수가 반복 발생하는 취약지역이 있다. 시는 이를 해결하기 위해 침수 발생 빈도가 높은 지역 6곳을 선정, 해당 지역에 폐쇄회로(CC)TV와 수위 센서를 설치하고 AI 영상분석을 통해 침수 위험을 실시간으로 분석한다. 이를 통해 기습 침수로 인한 대형사고를 예방하는 체계를 구축했고, 위험 상황 발생 시 스마트시티 통합플랫폼과 연계해 재난 담당 부서, 경찰서, 소방서에 즉시 전파해 대응 피해를 최소화 할 수 있게 됐다.

부산광역시도 국지성 집중호우와 태풍, 강우량 증가로 도시 침수 피해가 해마다 증가했다. 이에 대응한 '디지털 트윈 기반 도시침수 통합관리 시스템'을 2023년 국내 최초로 도입, 도시 침수 정보를 시민과 실시간 공유하는 플랫폼을 구축했다. 이 시스템은 강수량, 하천 수위, 배수 펌프장 상태 등 현장에 설치한 센서와 기상청 정보를 실시간으로 수집해 침수를 위험단계별로 예측한다. AI 학습과 빅데이터 분석 기술로 기상 데이터와 도시 배수 시스템 상태를 융합, 정밀하게 침수 예측을 구현한 점이 타 재난 대응 시스템과 차별점이다. 부산시는 이를 통해 재난 예방과 신속 대응 능력을 크게 향상시켰다.

강원특별자치도 'GIS 기반 지능형 재난 예·경보 통합 플랫폼' 개념도

강원특별자치도는 대형 산불과 산사태 등이 매년 반복된다. 이에 강원도는 8종의 재난 대응 예·경보 시스템을 통합해 지난 2022년부터 2년간 'GIS 기반 지능형 재난 예·경보 통합 플랫폼'을 구축했다. 도 내 산불 감시 센터, CCTV 등 다양한 사물인터넷(IoT) 센서와 원격탐사 데이터가 플랫폼으로 실시간 전송된다. 이렇게 축적된 빅데이터와 기상 예측정보를 AI, 머신러닝 모델과 결합해 침수, 산불, 산사태 등 특정 재난별 위험도를 산출한다. 위험도가 임계치를 넘으면 도내 설치된 예·경보 시설 2454식을 통해 주민에게 신속·동시 전파되도록 설계됐다.

KLID는 “인구 감소 지역 주민들은 인구 유출로 인한 경기 침체뿐 아니라 재난으로부터의 위협이라는 이중고에 직면했다”면서 “여러 지자체 사례를 참고해 인구 감소 지역도 AI를 활용해 더 효율적인 재난 시스템을 만들어 대응해야 한다”고 밝혔다.

김지선 기자 river@etnews.com

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