2024년 12월29일 전라남도 무안공항에서 착륙하던 항공기가 폭발하며 대규모 참사가 발생했다. 사고 원인에 대한 규명 작업이 늦어지며 갖가지 추측이 난무한 상황이 지속되고 있다.

전문가들은 여객기가 새떼와 충돌한 것이 주요인이라고 지적한다. 일부 언론은 철새 도래지에 공항을 건설한 것부터 잘못됐다는 논리를 펼치고 있다.

이번 글에서는 국가정보전략연구소 민진규 소장과 중앙대 ICT융합안전 전공 박재희가 공동으로 제출한 '재난 조기 경보시스템 구축 및 운영 연구(Research on the Establishment and Operation of Disaster Early Warning System)'를 소개한다.

◇ 다양한 형태의 재난이 빈발하며 조기경보시스템 구축 필요

현대 사회는 기후 변화, 도시화, 산업화 등 다양한 요인으로 인해 자연재해, 인재, 사회재난 등 다양한 형태의 재난에 더욱 취약해지고 있다.

이러한 상황에서 재난으로 인한 피해를 최소화하기 위해 이른바 '재난 조기 경보 시스템( Early Warning System)'의 구축 및 운영은 매우 중요하다.

연구자들은 데이터 창고(Data Warehouse) 구축, 분석 도구(Analysis Tool) 개발, 어플리케이션(Application) 활용, 수요 배포(Dissemination), 환류(Feedback) 등의 과정을 통해 가능하다고 주장한다.

본 연구는 재난 조기 경보 시스템의 중요성을 강조하고, 효과적인 시스템 구축 및 운영을 위한 다양한 방안을 제시한다.

인공지능(AI), 빅데이터(Big Data) 등 최신 기술을 활용하여 더욱 정확하고 효과적인 재난 조기 경보 시스템을 구축하고 국민의 안전을 확보하는데 기여할 수 있을 것이다. 세부 단계별 내용은 다음과 같다.

◇ 데이터 창고(Data Warehouse) 구축... 활용방안을 염두에 두고 데이터 모델링 필요

데이터 창고는 재난 시스템의 중요한 기반 요소로 다양한 출처에서 수집된 데이터를 통합하고 저장하는 역할을 담당한다.

이를 통해 데이터 창고는 분석 도구가 효과적으로 작동할 수 있도록 필요한 데이터를 적시에 제공하며 장기적으로 재난 시스템의 분석 성능을 향상시킬 기초를 마련한다.

▲ 재난 유발 요인을 발굴하기 위한 재난시스템 구성[출처=iNIS]


① 데이터 통합(Data Integration)

데이터 창고는 여러 출처에서 수집된 다양한 데이터를 통합해 일관된 형식으로 저장한다. 재난
을 유발할 수 있는 시설, 사람, 장소 등 다양한 정보를 포함한다.

각각의 데이터 출처는 독립적일 수 있지만 데이터 창고는 중앙에서 관리하고 분석할 수 있는 환경을 제공한다. 데이터를 효율적으로 수집할 방안도 모색할 필요가 있다.

② 데이터 모델링(Data Modeling)

데이터 창고는 수집된 데이터를 기반으로 재난 발생 패턴을 식별하고 이를 예측할 수 있는 모델을 구축하는 기반이 된다.

데이터 모델링은 재난시스템의 예측 모델링 및 분석 도구와 직접 연관되며 수집된 데이터를 구조화하고 그 관계를 정의한다.

재난을 유발할 수 있는 시설, 사람, 장소 간의 연관성을 찾아내고 비정상적 징후 패턴을 식별한다. 이를 통해 재난시스템은 특정 징후 패턴을 미리 예측하고 대응한다. 재난 발생을 포함한 비정상적 징후가 언제 발생할지 예측하는 데 도움을 준다.

◇ 분석 도구(Analysis Tool) 개발... 다층시스템으로 분석 오류 및 분석관 편견 차단

분석 도구는 재난 시스템에서 핵심적인 역할을 하며 수집된 데이터를 바탕으로 잠재적인 위협을 탐지하는 데 사용된다. 도구는 데이터를 효율적으로 분석하고 경고 신호를 발생시킴으로써 조기 대응을 가능하게 한다.

① 이상 징후 탐지 시스템

이상 징후 탐지 시스템은 머신러닝(machine learning) 알고리즘을 기반으로 데이터를 분석하여 비정상적인 행동 패턴을 식별하는 역할을 한다. 장기간의 정상적인 활동과 비교해 비정상적인 행동을 탐지하며 잠재적인 위협을 실시간으로 모니터링한다.

② 징후 연계성 분석 시스템

징후 연계성 시스템은 자연어 처리(NLP) 기술을 활용해 음성, 문자, 소셜 미디어 상의 메시지 등을 분석해 징후 내에 숨겨진 의미나 데이터를 해석하는 역할을 한다. 은밀하게 이뤄지는 징후를 감지하고 분석하는 데 초점을 맞춘다.

③ 재평가 시스템

재평가 시스템은 정기적으로 기존의 재난 관련 징후나 정보의 신뢰도를 재검토하고 새로운 데이터 기반으로 위협 수준을 재평가하는 시스템이다.

주기적인 재평가를 통해 장기간 진행 중인 재난의 활동을 감시할 수 있다. 기존의 정보가 새로운 정보와 비교하여 신뢰도가 변화하는지 모니터링한다.

④ 단계별 예측 시스템

단계별 예측 시스템은 과거 데이터를 바탕으로 잠재적인 행동을 예측하여 재난 활동이나 위협이 발생하기 전에 대응할 수 있도록 설계된 시스템이다.

수집된 데이터를 활용하여 특정 재난 발생 패턴을 예측하고 조직적인 대응을 마련한다. 이를 통해 잠재적 위협을 미리 인지하고 예방 조치를 취할 수 있다. 특히 재난이 활성화되기 전에 감지할 수 있는 예측 모델의 도입을 점차 확대할 필요가 있다.

⑤ 중요성

이상징후 탐지 시스템, 징후 연계성 분석 시스템, 재평가 시스템, 단계별 예측 시스템은 모두 재난을 예방하고 대응하는 활동에서 중요한 역할을 담당한다.

도구는 수집된 데이터를 종합적으로 분석하여 잠재적인 위협을 조기에 발견하고 효과적으로 대응할 수 있도록 돕는다.

분석 도구의 정교함과 효율성은 재난 활동의 성공 여부를 결정짓는 핵심 요소이며 시스템 간 상호 피드백을 통해 지속적인 개선이 이뤄진다.

각종 데이터를 통합하고 위협을 실시간으로 분석하는 능력을 강화하며 장기적으로 국가 재난시스템을 진화시키는 데 기여한다.

◇ 어플리케이션(Application) 활용... 일선 현장 전문가 뿐 아니라 다양한 이해관계자와 협력

어플리케이션(Application) 부분은 분석 도구를 통해 도출된 결과를 실제 대응 전략으로 적용하는 과정으로, 재난 활동에서 핵심적인 역할을 수행한다.

예측 모델, 성과 측정, 추적 분석의 3가지 주요 요소로 구성되며 각각의 기능은 재난 활동의 실질적인 성과를 좌우하는 중요한 요소이다.

① 예측 모델 (Prediction Model)

예측 모델은 수집된 데이터를 바탕으로 재난발생 패턴을 분석하여 잠재적 위협을 미리 예측하는 시스템이다. 이를 통해 재난이 일어나기 전에 경고 신호를 파악하고 대응 전략을 사전에 수립할 수 있다.

예측 모델은 과거 데이터를 학습해 미래의 재난을 예측한다. 이를 통해 특정 사물, 자연현상, 동식물 등이 언제, 어디서, 어떻게 활동할 가능성이 있는지를 분석할 수 있다.

예측 모델을 통해 재난 징후가 장기적으로 잠복하다가 특정 시점에서 활동을 개시할 때를 미리 파악하고 대응할 수 있다. 특히 머신러닝과 빅데이터 분석 기술을 활용해 잠재적 위협을 사전에 탐지하는 데 활용된다.

② 성과 측정(Performance Measurement)

성과 측정은 재난 활동의 효과를 정량적으로 평가하는 시스템으로 대응 전략의 성공 여부와 분석 도구의 정확성을 평가하는데 중점을 둔다. 재난 활동의 성과를 정량적으로 수치화하여 측정한다.

예를 들어 탐지된 위협과 실제 위협이 일치하는 비율, 대응 시간을 단축한 사례 등을 통해 재난 시스템의 성과를 분석한다.

성과 측정 결과는 피드백 과정을 통해 시스템 개선에 반영되며 이를 통해 재난 활동의 효율성을 지속적으로 향상시킬 수 있다.

미국의 재난 기관은 실시간으로 탐지된 경고 신호와 실제 위협 간의 상관관계를 분석해 재난활동의 성과를 평가한다. 시스템의 성능을 지속적으로 향상시키고 대응 전략을 최적화한다.

③ 추적 분석(Trace Analysis)

추적 분석은 재난의 과거 및 현재 이력을 추적하고 이를 바탕으로 활동을 모니터링하는 시스템이다. 다양한 데이터 소스를 통합해 잠재적 위협 요인을 실시간으로 추적하며 활동 경로를 파악해 사전 차단한다.

재난 요인을 종합적으로 분석해 행동을 추적하고 위협 수준을 평가한다. 다양한 소스의 데이터를 통합해 하나의 종합적인 분석 결과를 도출함으로써 활동을 보다 구체적으로 파악한다.

과거 발생한 대규모 재난의 발생 이력과 경호를 추적해 재난 활동을 대비한 사례가 있다. 다양한 데이터 소스를 통합해 재난 활동을 실시간으로 추적하고 분석했다.

④ 중요성

어플리케이션 단계는 재난시스템의 결과를 실제 대응 전략으로 전환하는 과정이다. 수집된 정보와 분석 결과를 토대로 즉각적이고 효과적인 대응이 가능하도록 한다.

예측 모델, 성과 측정, 추적 분석은 재난 활동의 성공 여부를 좌우하는 중요한 요소이며, 이 과정에서 얻어진 피드백을 통해 시스템의 성능과 대응 전략을 지속적으로 개선할 수 있다.

◇ 수요 배포(Dissemination)... 수요 맞춤형 정보 제공을 통해 재난 대비 능력 강화

수요 배포(Dissemination) 부분에서는 각 기관별로 어떤 정보를 필요할지 구체적으로 파악해 최적화한다. 각 기관이 요구하는 정보는 재난시스템의 목적과 대응 방안에 따라 다르다.

① 재난예측기관

재난예측기관은 실시간 위협 정보를 수집하고 분석할 수 있는 자료를 요구한다. 이상징후 탐지 시스템에서 식별된 비정상적인 행동 패턴, 의사소통 분석 시스템을 통해 감지된 데이터, 재난 요인별 연계성, 재평가 시스템을 통한 신뢰도 검증 데이터가 포함된다.

② 재난대응기관

재난대응기관은 소방청, 지방자치단체 등 재난이 발생했을 때에 이를 대응하는 기관이다. 재난예측기관에서 배포한 자료와 매뉴얼을 활용해 재난을 대응한다.

③ 국가연구기관(National Research Institutes)

국가연구기관은 재난시스템의 성과 분석 및 새로운 대응 방안 연구에 필요한 데이터를 제공받는다. 수집된 데이터와 분석 결과를 바탕으로 실시간 위협 분석과 관련된 기술적 연구를 수행하며 재난 예측 및 대응 기술의 발전에 기여할 수 있다.

재난 시스템 성과 측정 관련 실시간 위협 탐지 및 대응에 대한 성과 데이터, 빅데이터 분석 결과: 통합된 데이터 및 이상 징후 분석 결과, 기술적 대응 연구: 신기술 도입 및 재난 시스템 개선에 필요한 연구 데이터 등이다.

④ 주요 민간기업(Private Enterprises)

일반 기업은 재난 관련 정보를 제공받아 항상 대비하고 있어야 한다. 자연재난이나 사회적 재난을 불문하고 기업의 정상적인 경영활동을 방해하기 때문이다.

◇ 환류(Feedback)... 정보소비자의 환류가 전체 시스템의 효율성 확보의 핵심

수요 기관에 대한 재난정보 배포 단계에서 각 기관이 제공받은 분석 결과를 바탕으로 피드백을 제공하는 것은 재난 시스템의 지속적인 개선과 대응 능력을 향상시키는 중요한 요소다.

각 기관은 그들의 특수한 목적과 필요에 맞게 분석 결과를 활용하며 이 과정에서 얻은 경험과 요구 사항을 피드백으로 제공함으로써 전체 시스템의 효율성을 높인다.

재난 조기 경보 시스템은 재난으로 인한 피해를 최소화하고, 안전한 사회를 구축하는 데 필수적인 요소로 인공지능 기반 재난 예측 기술, 다중 위험평가 시스템 개발, 실시간 정보 공유플랫폼 구축, 사회적 약자를 위한 재난시스템 등의 정확성 및 신뢰성 확보와 이를 운용하는 통함시스템의 운영이 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 인프라로 정착돼야 한다.

▲ 정상 전문위원(중앙대학교 교수)