2025년 1월7일부터 시작된 미국 로스앤젤레스(LA) 산불은 여전히 꺼지지 않았다. LA 역사상 최대 규모로 엄청난 피해가 발생했다. 보험회사도 대응책 마련에 부심하고 있다.

우리나라도 강원도 지역을 중심으로 봄철 산불이 많이 발생해 철저한 대비가 필요하다. 지구 온난화로 건조한 날씨가 지속되고 산불 진화용 장비도 충분하지 않기 때문이다.

중앙대학교 ICT안전학과 박사과정에서 연구 중인 김현수는 '기술수용모델(TAM)을 활용한 특정소방대상물의 화재예방안전진단 고도화를 위한 디지털트윈 기술 적용방안에 관한 연구' 논문을 작성했다.

▲ 오일 시추 시설을 디지털 트윈으로 구축한 사례 [출처=위키피디아]
◇ 특정소방대상물의 경우 복잡한 구조와 다양한 위험 요소로 인해 화재 발생 시 피해 규모가 더욱 커져

화재로 인한 인명과 재산에 큰 피해를 야기하는 심각한 문제를 다뤘다. 특히 특정소방대상물의 경우 복잡한 구조와 다양한 위험 요소로 인해 화재 발생 시 피해 규모가 더욱 커질 수 있다.

따라서 화재 예방 및 안전 관리의 중요성이 더욱 강조돼야 한다. 디지털 트윈 기술을 활용한 고도화된 안전진단 시스템 개발에 대한 요구가 증가하고 있다.

기술수용모델(Technology Acceptance Model·TAM)을 기반으로 특정소방대상물의 화재예방안전진단에 디지털트윈 기술을 적용하는 방안을 모색하고 이를 통해 안전 관리 효율성을 향상시켜야 한다.

현행 화재예방안전진단은 주로 정기적인 현장 점검에 의존하며 시설의 복잡성과 예측 불가능한 화재 발생 상황에 대한 대응이 어렵다.

4차 산업혁명 시대에 발맞춰 안전 관리 시스템 또한 지능화되고 고도화되어야 할 필요성이 대두되고 있어 디지털트윈 기술은 실제 시스템과 동일한 가상 모델을 구축해 시뮬레이션과 분석을 가능하게 한다.

◇ 대상물의 복제본을 생성하고 실시간 데이터를 반영함으로써 정확하고 신속한 예방 조치 및 대응 계획 수립 가능

최근 들어 건축물의 복잡성과 대형화가 가속화됨에 따라 화재 예방과 안전 진단의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 그 중 국가 중요시설인 공항, 항만 등 에 대한 화재 위험은 그 특성상 피해 범위가 매우 크므로 예방적 조치와 체계적인 진단이 필수적이다.

현재 화재예방안전진단 시스템은 물리적, 인적요소에 의존하여 한계가 존재한다. 이러한 진단 시스템을 고도화하고 효율성을 높일 필요성이 대두되고 있다.

디지털 트윈(Digital Twin) 대상물의 복제본을 생성하고 실시간 데이터를 반영함으로써 보다 정확하고 신속한 예방 조치 및 대응 계획 수립을 가능하게 한다.

이는 실제 환경에서 발생할 수 있는 위험 요소를 사전에 시뮬레이션하고 그 결과를 분석함으로써 효율적인 예방 전략을 수립하는 데 기여할 수 있다.

또한 기술수용모델(TAM: Technology Acceptance Model)을 기반으로 디지털 트윈 기술의 소방대상물 진단 시스템 내에서의 수용성을 평가할 수 있다.

TAM은 기술 사용자의 인식과 행동을 설명하는 이론적 틀(frame)로 소방 관련 전문가와 사용자들이 디지털 트윈 기술을 어떻게 받아들이고 활용할 수 있는지를 분석한다.

이를 통해 디지털 트윈 기술이 안전진단 시스템에 성공적으로 통합되기 위한 전략적 방안을 제시한다.

◇ 디지털 트윈 기술의 도입이 안전진단의 효율성과 정확성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 실증적으로 검증

본 연구는 디지털 트윈 기술의 도입이 안전진단의 효율성과 정확성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 실증적으로 검증할 계획이다.

디지털 트윈 기술은 기존의 진단 프로세스와 비교해 위험 예측과 예방 조치 수립의 신뢰성을 높이고 소방 관련 자원의 효율적 배치 및 관리에 중요한 기여를 할 것이다.

▲ 정상 전문위원(중앙대학교 교수)