[이민호의 AI 인문학 11] 대형 참사, 인공지능이 막는다

위험은 데이터에 쌓인다 

감지와 판단 사이, 연결의 과제

뉴스에서 접하는 큰 사고는 늘 갑작스럽다. 사실, 그 이면에는 여러 데이터의 이상 신호가 높은 확률로 존재하지만, 실시간 감지와 대응이 제때 이뤄지지 않을 때, 그 공백은 갑작스러운 재난으로 이어질 수 있다.

산불의 경우, 대기 습도와 바람, 기온의 조합이 일정 수준을 넘어서면 발화 위험이 높아진다. 

군중이 몰리는 도시에서도 통신 밀집도, 신고 건수, 군중 흐름 등의 변화가 사고 이전부터 나타나는 경우도 있다. 

문제는 이런 데이터가 있더라도, 이를 종합적으로 해석하고 실시간으로 대응하는 체계가 충분하지 않다는 점이다. 데이터를 한데 모아 위험을 조기에 판단하고 움직이는 연결 고리는 아직 단단하지 않다. 

참사에 대한 더 빠른 감지와 대응은, 이 지점에서 다시 생각해볼 필요가 있다.

판단과 반응의 시간

쉼없이, 한번에, 빨라야 하는 기술

감지된 데이터를 의미 있는 신호로 해석하기 위해서는, 인공지능과 같은 자동화된 판단 체계가 필요하다. 다양한 센서와 통신 데이터, 동적 반응 정보를 동시에 받아들이고, 일정한 패턴이나 비정상적인 변화를 빠르게 포착할 수 있어야 한다. (상황 반응형 시스템 구조, 센서 데이터 통합 처리, 실시간 이상 징후 판별, 연속 데이터 분석 기술등)

이 과정은 24시간 멈추지 않고 가동되어야 하며, 여러 요소의 데이터를 하나의 상황으로 통합할 수 있는 연산 구조가 요구된다. 이러한 조건에서 인공지능은 효과적인 역할을 할 수 있다. (실시간 스트림 처리 시스템 Kafka, Flink, 멀티모달 센서 융합, 저지연 연산 파이프라인 및 엣지 컴퓨팅, EdgeX Foundry등)

중요한 것은, 판단의 주체가 사람에서 인공지능으로 확장될 때 비로소 대응 체계의 속도와 일관성이 획기적으로 향상된다는 점이다. 판단이 자동화되면, 사람의 직관이나 피로에 좌우되지 않고, 신속하고 균일한 대응이 가능해진다. (가중치 기반 탐지, 이상 패턴 감지 모델, 상황 인식 기반 AI, 자동 사고 분류 및 우선순위 시스템, TensorRT, OpenVINO, K3s등)

인공지능은 데이터를 실시간으로 분석하고 정보를 통합해 이상 징후를 빠르게 감지할 수 있다. 하지만 인공지능이 제 역할을 하려면, 기술보다 먼저 신뢰성과 정확성, 속도, 그리고 시점에 따른 가중치가 반영된 질 높은 데이터가 우선돼야 한다. 

사고는 현재나 가까운 미래에 발생하기 때문에, 지금 이 순간의 데이터일수록 판단의 정확도에 큰 영향을 미친다( 시점 기반 가중치 데이터, 실시간 데이터 우선순위, fdataportal과 같은 민간 실시간 복합센서 시스템등). 수집부터 분석, 판단, 경보까지 하나의 흐름 안에서 작동할 때 인공지능은 더욱 빠르고 효과적으로 대응할 수 있다.

인공지능이 작동하기 위한 전제
준비된 구조 위에서만, 기술은 역할을 갖는다

인공지능이 감지와 판단을 넘어 실제 상황 개입까지 가능해지려면, 가장 먼저 필요한 것은 명확한 기준과 책임 체계다. 어떤 상황을 위험으로 볼지, 그 판단의 책임이 누구에게 어떻게 돌아가는지도 미리 정해져야 한다. 이 기준은 공적 합의, 사회적 신뢰를 바탕으로 해야 한다. 그 후에 필요한 조건은 다음과 같다. 

첫째, 데이터를 통합할 수 있어야 한다. 기관마다 흩어진 데이터를 실시간으로 공유하고, 상호 해석 가능한 형태로 변환하는 표준화 작업이 필요하다. (데이터 표준화 기반 수집, 구성, 데이터 가중치, 데이터 XYZ 해석등)

둘째, 윤리적 기준이 마련돼야 한다. 인공지능이 사람을 대신해 위험을 판단하고 경보를 발령하는 역할을 수행한다면, 그 판단은 기술적 정확성만으로는 충분하지 않다. 사회적으로 수용 가능한 결정 기준, 편향을 줄이기 위한 절차, 그리고 책임의 귀속 구조에 대한 윤리적 원칙이 선행되어야 한다. 인공지능은 데이터를 해석하기 전에 인간의 가치를 이해해야 하며, 그 가치는 기술 설계 초기부터 내재화되어야 한다(윤리 알고리즘 설계, 인간 중심 AI 가이드라인, 투명한 의사결정 로직 등).

셋째, 국가적 운영 체계가 마련돼야 한다. 역할과 책임, 검증 과정이 명확히 정해진 후에 경보에 대응하는 컨트롤타워가 필요하다. 

넷째, 기술적 인프라와 상시 가동 체계가 필요하다. 데이터는 실시간으로 쏟아지고, 그 흐름은 예고 없이 시작된다. 양은 방대하고, 구조는 복잡하다. 이를 끊김 없이 처리하기 위해서는 고성능 연산 인프라와, 상시 가동 체계가가 준비되어야 한다.

이러한 조건들이 충족되면, 인공지능은 산불, 군중 밀집 사고, 해양 안전 등 다양한 재난 상황에서 이상 징후를 조기에 식별하고, 필요한 대응을 신속하게 연결할 수 있다.

통신 밀집도, 기상 변화 같은 데이터를 실시간으로 분석하고, 기준에 따라 자동 경보를 발령하거나 관계 기관에 전달하는 체계는, 참사를 미리 끊어낼 수 있는 개입의 시점을 만들어낸다. 위험이 비극이 되기 전에 대응할 수 있는 강력한 방어 체계라고 할 수 있다.

재난을 예측하는 건 기술이지만, 재난을 멈추게 하는 건 준비된 구조다.

그것은 누구도 놓치지 않겠다는 사회적 방향이자, 예외 없이 작동하는 신뢰를 설계하겠다는 국가의 의지일 것이다.

 시인, 칼럼니스트, IT AI 연구원 , KAN 전문기자   

(주)데이터포털에서 빅데이터시각화팀장으로서  데이터 시각화와 AI 기술을 활용해 공공데이터의 효율적인 활용을 위한 연구에 주력하고 있음.  

시인과 컬럼니스트로도 활동하며, 문학과 데이터 과학을 접목하여   AI 플랫폼 시대에 사는 우리들이 나아갈 방향을 제시하고자 함