AI기술로 화재를 예방하다

화재만큼 ‘죽음’, ‘파괴’ 라는 단어들과 깊이 연관된 것은 없을 것이다. 그만큼, 화재는 많은 사람들에게 극심한 공포감을 준다.

최근 서울의 한 대학 교수가 데이터를 활용한 실질적인 사회 문제 해결을 시도했다. 도시의 소방청이 보유한 정보를 분석하여 화재 가능성을 예측하고, 9백만 명이 넘는 시민들의 안전 보호 조치를 강구하고자 진행됐다.

프로젝트를 수행한 홍익대학교 이제승 교수와 학생들은 인공지능(AI)와 머신러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 문제를 해결할 수 있는 새로운 모델을 개발했다.

애저 머신러닝 스튜디오(Azure Machine Learning Studio)를 활용하여 화재 예측이 약 90%의 정확도를 보일 때까지 다양한 머신러닝 모듈을 시도한 것이다.

완벽을 위한 준비 과정

우선 분석 데이터를 통해 화재 가능성이 높은 지역을 분류했다. 이를 토대로 소방관들의 순찰 경로 또는 배치를 상황에 맞게 조정할 수 있게 했다. 화재 가능성이 높은 지역에 더 많은 소방관을 배치해 더욱 신속하게 대응할 수 있도록 하면서, 시민들의 안전을 보호하고 재산의 피해를 최소화한다는 계획이었다.

분석 데이터에는 각 소방서의 위치나 인력이 충분히 배치되지 못한 지역 정보와 같은 중요한 데이터도 포함되어 있다. 서울은 이미 많이 개발된 도시라, 새로운 소방서를 그냥 세우기는 어려웠다. 대신, 관련 당국은 소외 지역에 위치한 소방서에 더 많은 소방관을 배치하기로 했다.

조사 결과는 놀라웠다. 이 교수는 “강북 등 오래 된 지역이 화재에 비교적 취약할 것으로 예상했지만 결과는 예상 밖이었다. 오히려 강남 같은 새로운 지역구가 상점과 사람들이 더 많은 까닭에 화재 사고에도 더욱 취약했다. 불법 주차도 원인이 되고 있었다”고 밝혔다.

서울시는 예상 밖의 조사 결과에 대해 반색했다. 서울시 스마트도시정책관 빅데이터부서 안정준 과장은 “이번 프로젝트는 우리가 기대하고 있는 미래를 위한 좋은 표본이다. AI와 같은 최신 기술을 사용하여 더욱 안전한 도시를 만들고, 자원을 효율적으로 사용하고 싶다”고 밝혔다.

데이터 보안에 대한 신뢰 구축  

소방 당국은 화재의 원인, 위치 및 사상자 수와 관련된 수많은 데이터를 보유하고 있지만, 시민들의 개인 정보가 보호되는 범위 내에서 자료가 공유되길 원했다. 이를 위해 이 교수는 마이크로소프트 가상 머신(Microsoft Virtual Machine, VM)을 구축해 데이터를 안전하게 보관하고 승인된 일부에게만 접근을 허용하는 방안을 제안했다.

외부인은 물론 이 교수 본인도 데이터 원본 접근 권한을 받지 않았다. 그는 요약 정보만을 다룰 수 있었고 심지어 데이터를 다운로드 할 수 있는 권한도 없었다. 이러한 주의 깊은 접근 방식은 소방 당국과의 신뢰를 다지는 계기가 되었고 프로젝트를 성공적으로 이끌 수 있었다.

미래로 향하는 새로운 기회

앞으로 이 교수는 본 예측 모델을 적용하여, 범죄 및 교통 체증 등 다른 도시 문제 해결을 위해 노력할 예정이다.

현재, 이 교수의 팀은 도시의 휠체어 접근성을 개선하기 위해 노력하고 있다. 그리고, 대학 및 정부와 함께 연구원들에게 통제된 환경에서 공공 및 민간 데이터에 접근할 수 있도록 하는 “서울시 빅데이터 캠퍼스” 계획도 진행하고 있다.

이 교수는 AI 기술이 강화되는 세상에서 학생들이 적합한 기술을 갖출 수 있도록 기초 통계 및 코딩 등 기본적인 사항을 교육하고 있다. 그는 앞으로 학생들이 갖추어야 할 역량은 더욱 많다고 말한다. “도시 계획에 대해 잘 알아야 하고, 도시의 운영 방식도 이해해야 한다. 문제를 제대로 정의하기 위해 필요한 지식이며, 문제를 제대로 정의할 수 있다면 해결책을 찾기는 쉽다”고 전했다.