로그인 유지
회원가입   |   ENGLISH
게시판
홈 > 게시판 > 회원동정  
회원동정

[책발간] 지능형 소방 예측 시스템 / 이동규 / 윤성사
사무국    (2020-07-14 08:51)   
  첨부된 파일이 없습니다.
  

지능형소방_무선_시뮬.jpg

지능형 소방 예측 시스템

이동규 지음

2020년 7월 17일 출간

신국판 | 반양장 | 336페이지

18,000원

ISBN 979-11-88836-55-0 (93530)


<머리말>
소방활동에서 예측적 재난관리의 도전
현재 국가 수준으로 재난관리에서 ‘예측’ 문제를 ‘예방’이나 '초기 대응'에 적용하기 위하여 현실적이고 실증적으로 다루기 위한 제도적 노력이 논의되고 있다.
* 세 가지 키워드 결합의 필요성 : 재난관리 + 미래 예측 + 빅데이터

예측적 재난관리(predictive disaster management)는 가능한가?
현실적으로 어느 정도나 가능한가?
예측적 재난관리에 대하여 사회적, 정책적, 과학적으로 어떤 합의가 가능한가?
예측적 재난관리를 가능하게 하기 위하여는 어떤 노력이 필요한가?
빅데이터(big data)는 예측적 재난관리에 어떤 기회를 제공하여 주는가?
인공지능(AI)과 빅데이터를 접목하여 예측적 재난관리에 어떻게 활용할 것인가?
이상의 질문에 대한 가능성에 도전하고 있는 분야가 바로 소방행정이다.
미국과 영국 등은 ‘스마트 소방을 위한 지능형 소방 체계(또는 시스템)’라는 이름으로, 다양한 유관 기관으로부터 대량으로 제공되는 정보를 수집하여 연결시켜 그 정보를 처리하고, 분석한다. 그리고 예측하여 지역사회·소방본부·지휘소·소방관 등에게 적절하게 그 결과 및 특정 목표에 대한 결정을 제공하고 있다. 즉, 빅데이터 분석을 기반으로 체계적이고 과학적인 재난 예방활동이 가능하도록 노력하고 있다.
미국의 경우에는 소방에서 빅데이터 분석의 필요성이 강조되고 있으며, 이를 바탕으로 빅데이터 이용의 실용화가 상당히 진행되고 있다. 각 지역 소방본부별로 지역에 대한 현황 데이터를 바탕으로 화재 위험성을 평가하여 화재 예방활동에 활용한다. 화재가 발생하는 경우에는 화재 현장에 대한 정보(건물의 평면도, 건물 내 위험물질의 여부 및 장소, 소화전의 위치, 가장 가까운 이동거리, 주변의 주민 분포 등)를 실시간으로 제공하여 소화활동에 활용할 수 있도록 하고 있다.
영국의 경우에는 빅데이터의 활용에 대한 연구가 이루어지고 있는 단계로 파악된다. 소방행정 관점에서 중앙집중적으로 빅데이터를 처리하는 것이 바람직하다는 연구 결과를 제시하였다. 하지만 일련의 시범사업에서 빅데이터의 분석 및 운용을 각 지방 소방청에서 수행하여 왔다. 앞으로 지방 소방청에서 독립적으로 빅데이터의 분석 등을 실시할 것으로 예상되는 부분이다.
소방청은 인공지능과 빅데이터 기반 소방 예측 행정 서비스를 통하여 육상재난 컨트롤 타워와 화재 예방 대응을 위한 사전 예방과 완화 체계를 정립하고 증명할 필요가 있다. 따라서 소방청은 지능형 소방 예측 시스템의 방향을 소방활동에 필요한 데이터 중 과거 소방활동에 대한 각종 기록(예 : 대응 시간, 대응 방법, 특성, 발화 지점, 당시의 기상 상황 등)과 소방 점검의 결과를 통하여 정보 등을 획득하기 위한 목적을 달성하기 위한 소방 고유의 목적 데이터를 자체적으로 발굴하고 생성하면서 관리하여야 한다.
또한 그 밖의 정보(예 : 건축물의 주된 자재, 지역의 도로 상황, 인근 지역의 상태, 화재 발생 당시의 기상 상황 등)는 관련 유관 기관의 협조를 통하여 수집하고 통합하여야 한다.

지능형 소방 예측 시스템의 조건
빅데이터를 이용하여 수행하는 업무는 소방행정의 경우에도 그 필요성이 인정된다고 할 수 있다. 소방청에서 수행한 빅데이터 분석 결과를 공개하여 국민들에게 화재 취약 건축물이나 취약지역에 대한 이용에 주의를 기울이도록 하여야 한다. 또한 일반인과 각종 연구기관이 연구를 수행할 수 있도록 하는 플랫폼을 제공할 수 있다. 특히 인공지능과 빅데이터 기반 소방 예측 서비스 업무의 효율성 향상은 소방활동에서 그 의미가 상당히 크다.
특히 미국의 사례에서 논의한 것처럼 화재에 취약한 건축물을 파악하여 화재 예방을 더욱 증진시키고, 산불과 같은 대규모 화재가 발생하는 경우에는 기상 상황이나 토양의 상황 등을 분석하여 그 진행 방향과 속도 등을 예측할 수 있다. 이런 점은 우리나라의 경우에도 소방활동의 효율성 개선과 관련하여 그 자체가 시사점이자 필요한 사항이다.
첫째, 소방활동 효율성 개선을 위하여 유관 기관 사이의 연결 체계와 보유 데이터의 형식 등을 통일시키기 위한 규칙, 보유 데이터의 전송을 위한 통신규칙 등의 세부적인 사항이 구체적으로 수립되고 결정되어야 한다.
둘째, 빅데이터 분석을 위한 데이터 통일을 위한 방법론이 정립되어야 할 것이다. 나아가 스마트 소방의 구현을 위해서는 다량으로 제공되는 현장으로부터의 정보를 실시간으로 분석하여 기존의 빅데이터 분석 결과와 융합하여야 한다. 또한 현장의 상황에 맞는 판단을 내릴 수 있도록 유도하는 역량 체계 형성이 필수적으로 요구된다.
셋째, 각종 데이터의 취합·분석 및 그 결과를 신속하게 전파할 수 있도록 하는 데이터 전송 기술 또한 확보하여야 한다.
관습적이고 경험에 의존하는 소방에 관한 기존의 사고방식을 변화시키기 위하여 전술·전략 및 인원의 배치를 위한 정보를 제공할 수 있는, 컴퓨터 소프트웨어를 수반한 빅데이터 기반의 방법론이 필요하고, 이를 운용하는 지능형 소방 예측 시스템의 구축과 운영에 대한 논의가 본격적으로 필요한 시점이다.
소방관의 생명을 보호하기 위한 지능형 소방 예측 시스템의 존재 이유
우리가 살고자 하는 본능으로 살아간다면, 소방관은 생명을 구하기 위하여 그런 본능과는 반대의 길을 간다. 우리는 정확한 데이터나 빅데이터 시스템의 부재로 소방관이 화재를 진압하다 참변을 당하거나 구조나 구급작업 중에 순직하는 사례를 본 적이 있다.
이러한 이유로 인하여 소방관은 사고 발생의 촉박한 시간에서 현장에 대한 모든 관련 정보를 실시간으로 분석하여, 현장의 소방관에게 정보를 제공함으로써 위험 감소와 화재 진화의 효율성을 향상시켜야 한다. 이러한 빅데이터 시스템의 구축과 운영은 소방관의 생명을 보호할 수 있다는 점에서 이는 바로 시민의 안전을 확보하는 것으로 연결된다. 이것이 바로 미국과 영국의 스마트 소방, 즉 ‘지능형 소방 예측 시스템’의 핵심 개념이자 실천 전략이다.
이 책에서는 우리의 소중하고 영원한 ‘히어로’인 소방관을 지켜 내기 위한 미국과 영국의 체계적인 제도화된 노력을 최대한 자세히 담고자 노력하였다.
이 책을 통하여 미국과 영국의 지능형 소방 예측 시스템에 대한 올바른 이해를 바탕으로 대한민국 소방행정과 시스템 발전을 모색하는 데 도움이 되기를 희망한다.
소방관이 행복한 나라, 소방관을 존경하고 신뢰하는 사회, 모든 소방관이 자랑스럽게 소방관이 되라고 권할 수 있는 날이 우리의 일상이 되길 바란다.
안전한 대한민국을 위하여, 희생하고 헌신한 모든 소방관에게 이 책을 바친다. 그리고 이 책을 내놓으면서 일찍부터 미래 불확실성에 대응하기 위하여 예측행정의 중요성을 일깨워 주신 은사 박형준 교수님께 감사드린다.
재난관리의 중요성을 일깨워 주신 이재은, 양기근 교수님, 행정안전부 류희인 전 차관님, 김용균 실장님, 국민안전처 임현우 전 비서실장님, 소방청 최갑용 단장님, 이진헌 TF 팀장님, 예측행정 시스템에 대한 큰 관심을 갖게 해주신 국회 박선춘 기획조정실장님, 국회 김철희 국장님, (주)파란인텔리전스 오재석 대표님, (주)사이람의 김강민 상무님, 그리고 미래연구에 대한 기회의 장을 마련해준 (사)미래학회 이광형, 김동환 전·현직 학회장님 이하 임원진 분들께 감사의 인사를 드린다.
이 책을 완성하는 데는 늘 가족과 우리 연구실의 학술 동료분들이 뒤에 있었다. 책에 집중할 수 있도록 불편을 참아준 아내 양고운 변호사와 딸 시윤이에게 이 책 출판의 기쁨을 나누고 싶다. 또한 학술 동료이자 ‘Team Invictus 1951’ 동지인 박한흠, 김진석, 박현욱 박사님, 윤종원, 주성필, 강소라, 오희택, 류승훈, 유재룡, 김종수, 초운용, 조정호, 김태헌, 김경태, 이주연, 이영채, 강현칠 선생님에게도 감사의 마음을 전한다. 무엇보다 연구실과 긴급대응기술정책연구센터에서 고생하고 있는 이영웅, 김정훈, 김예슬, 임난영 특별연구원에게 고마움을 전한다. 그리고 동아대학교 기업재난관리학과 김병권 교수님과 학생분들에게도 감사의 마음을 전한다.
마지막으로 오랜 청춘의 방황을 끝내고 무언가에 집중할 수 있는 이유를 알려준 존경하는 장경환 교수님과 김종범 선배에게 깊이 감사드린다.
책의 내용이 다소 집필 목적에 맞게 서술되지 않았거나 미비한 부분이 있다면 전적으로 저자의 부족함 때문이다. 그런 부분이 있다면 언제든지 아낌없는 조언과 질책을 바란다. 그 점은 책임지고 보완하고 수정해 나갈 것임을 약속드린다. 개인의 학술적인 역량이 부족하면 학술 동료들과 함께 노력할 것임을 밝힌다.
생애 첫 책이 나오기까지 도움을 아끼지 않은 윤성사의 정재훈 대표님과 원고를 편집하고 교정하느라 고생하신 편집진에도 깊이 감사드린다.
2020년 7월
이동규 씀

<차례>
1편 지능형 소방 예측 시스템 들어가기 19
1장 들어가는 말 : 이 책을 보는 하나의 시각 21
1. ‘메커니즘 기반 관점의 ser-M 프레임워크’ 개요 21
  1) 주체 기반 관점 22
  2) 환경 기반 관점 24
  3) 자원 기반 관점 25
  4) 메커니즘 기반 관점 26
2장 미국 소방에서의 데이터 활용 29
1. 스마트 소방에 대한 단체토론회 29
  1) 배경 30
  2) 데이터의 수집 32
  3) 데이터의 처리 44
  4) 의사결정 48
2. 스마트 소방을 위한 연구 로드맵 53
  1) 배경 54
  2) 가상현실 체계 56

2편 지능형 소방 예측 시스템 이해하기 75
3장 미국의 지능형 소방 예측 시스템 활용 사례 77
1. 국가화재 보고체계 77
  1) 주체 기반 관점 분석 77
  2) 환경 기반 관점 분석 82
  3) 자원 기반 관점 분석 83
  4) 메커니즘 기반 관점 분석 87
2. 파이어버드(Firebird) 92
  1) 주체 기반 관점 분석 92
  2) 환경 기반 관점 분석 94
  3) 자원 기반 관점 분석 96
  4) 메커니즘 기반 관점 분석 103
3. 파이어캐스트(FIreCast) 108
  1) 주체 기반 관점 분석 108
  2) 환경 기반 관점 분석 110
  3) 자원 기반 관점 분석 112
  4) 메커니즘 기반 관점 분석 120
4. 파이어맵(FireMap) 125
  1) 주체 기반 관점 분석 125
  2) 환경 기반 관점 분석 128
  3) 자원 기반 관점 분석 130
  4) 메커니즘 기반 관점 분석 143
5. 건축물 정보체계(BIS) 148
  1) 주체 기반 관점 분석 148
  2) 환경 기반 관점 분석 149
  3) 자원 기반 관점 분석 150
  4) 메커니즘 기반 관점 분석 153
6. 프리스코시 : 재난 대응을 위한 상황 인식(SAFER) 156
  1) 주체 기반 관점 분석 156
  2) 환경 기반 관점 분석 157
  3) 자원 기반 관점 분석 158
  4) 메커니즘 기반 자원 분석 159
4장 영국의 지능형 소방 예측 시스템 활용 사례 163
1. 통합데이터 연구 프로그램으로의 접근 163
2. 빅데이터 연구 프로젝트 벤치마킹 167
  1) 배경 167
  2) 진행 과정 168
  3) 주요 결과 170
  4) 결과의 활용 174
3. LBF in Digital World 175
  1) 배경 175
  2) 현황 176
  3) 발전 방향 178
4. 사고기록 체계 / 소방 통계 180
  1) 주체 기반 관점 분석 180
  2) 환경 기반 관점 분석 182
  3) 자원 기반 관점 분석 183
  4) 메커니즘 기반 관점 분석 186
5. SMART 소방사업 190
  1) 주체 기반 관점 분석 190
  2) 환경 기반 관점 분석 191
  3) 자원 기반 관점 분석 194
  4) 메커니즘 기반 관점 분석 195

3편 지능형 소방 예측 시스템 발전 방안 찾기 199
5장 재난관리를 위한 빅데이터 기반 ‘지능형 소방 예측 시스템’ 구축 방향 201
1. 빅데이터 속성의 재난관리 맥락에서의 이해 201
  1) 크기와 속도 202
  2) 다양성 204
  3) 진실성 205
2, 빅데이터와 재난관리의 만남 212
  1) 재난관리와 관련된 빅데이터 소스 및 현황 213
  2) 정부 공동활용 데이터 214
  3) 센서 데이터 223
  4) 기타: 하드웨어 및 소프트웨어 연계 가능한 시스템 225
3. 재난관리 단계별 빅데이터 활용의 고려 사항 232
  1) 재난 예방 및 대비 단계 233
  2) 재난 대응 및 복구 단계 234
4. 재난관리에서의 빅데이터 238
  1) 재난관리에서의 빅데이터 분석 방향 238
  2) 재난관리 통합 빅데이터의 구성 방향 243
  3) 재난관리 예측 분석의 프로세스 245
5. 지능형 소방 예측 시스템 248
  1) 지능형 소방 예측 시스템의 개념 248
  2) 지능형 소방 예측 시스템 구축 시 고려 사항 : 성능 및 기술 요소 251
  3) 지능형 소방 예측 시스템의 구조와 기능 253
6. 지능형 소방 예측 시스템 구축을 위한 해결 과제 255
6장 지능형 소방 예측 시스템의 구현 261
1. 주체 기반 관점 소멸 및 시사점 261
  1) 각국의 제도 개요 261
  2) 함의 264
2. 환경 기반 관점 소결 및 시사점 267
  1) 각국의 제도 개요 267
  2) 함의 271
3. 자원 기반 관점 소결 및 시사점 272
  1) 각국의 제도 개요 272
  2) 함의 276
4. 메커니즘 기반 관점 소결 및 시사점 277
  1) 각국의 제도 개요 277
  2) 함의 282
5. 빅데이터의 분석과 스마트 소방행정 284
  1) 빅데이터의 활용 284
  2) 합리적 의사결정을 위한 소방 예측 285
  3) 지능형 소방 예측 시스템의 구현 287

부록 293
1. 소방재난 안전 R&D 로드맵 수립에 대한 제언 295
2. ‘소방 빅데이터 센터’ 왜 필요한가 311
3. 스마트 소방행정 구현을 위한 지능형 예측 시스템 구축 방향 사례 :
화재 위험 예방·대응 조치 및 소방 점검 체계 고도화 315

이동규
•동아대학교 기업재난관리학과 부교수
•동아대학교 긴급대응기술정책연구센터 소장
•행정학 박사
•국무총리 표창(국가재난관리 유공)
•한국행정학회 학위논문 부문 학술상
•국가위기관리학회 학술상/학술공로상
•현 행정안전부 중앙안전관리민관협력위원회 위원
•현 행정안전부 재난안전사업평가 자문위원회 위원
•현 국회 안전한 대한민국 포럼 특별회원
•현 국립재난안전연구원 연구심의위원회 위원
•2020/2019 준정부기관 경영평가단 위원
•전 국회예산정책처 경제예산분석과 예산분석관