[두바이, 인공지능으로 화재 예보]

-예측형 AI소방 체계 본격 가동, 로봇·드론까지 선제 배치

-대한민국이 세계 최고 수준의 재난과 소방 안전국가로 도약하려면

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두바이가 인공지능(AI)을 활용해 화재를 사전에 예측하고, 발생 이전부터 소방차와 로봇을 배치하는 예측형 소방 체계를 본격 가동했다. UAE 최대 영문 일간지 보도에 따르면, 두바이 당국은 도시 전역의 건축물 데이터를 실시간 분석해 위험 신호를 조기에 감지하는 첨단 소방 시스템을 구축했다. 기존의 신고 기반 출동 방식에서 벗어나, 위험 단계에서 이미 대응이 시작되는 방식이다.

두바이의 AI 소방 시스템은 전기 사용 패턴, 기상 조건, 건축 자재, 건물 구조, 과거 화재 이력 등 방대한 데이터를 분석해 화재 가능성을 예측한다. 도시 곳곳에 설치된 센서는 온도, 연기, 전력 흐름 등 이상 징후를 실시간으로 전송하며, 시스템은 건물의 안전 상태를 자동으로 분류한다. 위험 등급이 높아지면 소방 당국과 대응팀에 즉시 경보가 전달되고, 필요 시 화재 발생 전부터 장비와 인력이 현장 인근에 배치된다.

두바이의 대응 체계는 거주자 맞춤형 기능도 갖췄다. 경보는 아랍어와 영어뿐 아니라 힌디어, 중국어, 필리핀어 등 다양한 언어로 자동 발송된다. 초고층 건물이나 대형 시설에서는 AI 기반 소방 로봇과 드론이 먼저 투입돼 초기 진압과 현장 상황 파악을 수행한다. 2017년 토치 타워 화재 이후 두바이가 추진해온 초고층 안전 강화 정책이 AI 기술과 결합해 현실화된 것이다.

이 시스템은 기존 소방 방식과 뚜렷한 대비를 이룬다. 전통적인 소방 체계가 화재 발생 후 신고에 의존했다면, 두바이는 위험 단계에서 이미 대응을 시작한다. 출동 수단도 소방차 중심에서 드론과 로봇을 포함한 입체적 대응 체계로 확장됐다. 두바이 당국은 이러한 기술을 자국에만 머물지 않고, 전 세계를 대상으로 화재 예방 교육과 도구를 제공하는 글로벌 확산 계획도 추진하고 있다.

한편 RozeAI 관계자는 RozeAI가 개발한 화재예보시스템은 UAE가 도입한 도시 전체의 화재예보시스템보다 더 정교하게 건물별로 맞춤화되어 있다고 한다. 그는 “도시 단위 예보도 중요하지만, 진정한 화재예보 시대를 열기 위해서는 건물별 화재 원인과 특성을 반영한 맞춤형 시스템이 필요하다”며 “건물마다 전기 설비, 용도, 위험 요소가 다르기 때문에 센서 구성과 화재위험지수 역시 개별 최적화돼야 한다”고 설명했다.

두바이의 사례는 AI가 도시 안전 인프라의 핵심 요소로 자리 잡았음을 보여준다. 화재를 예측하는 시대는 이미 시작됐고, 각국의 대응 속도에 따라 도시 안전 수준의 격차는 더욱 커질 것으로 보인다.

한국이 세계 최고 수준의 안전국가로 도약하려면 이제는 기술 도입을 넘어 국가가 결단하고 제도적 기반을 정비해야 한다. 법과 제도 정비, 형식 승인, 데이터 통합, 건축물 의무화 로드맵까지 함께 갖춰져야 한다. 이를 위해서는 구체적인 절차가 필요하다.

∆화재예보 시스템을 법적으로 인정하는 근거 규정 마련: 현행 소방기본법과 건축법은 화재 발생 후 대응 중심으로 설계돼 있어, 예측형 소방 활동을 제도적으로 뒷받침하지 못한다. 건축물에 AI 기반 화재예보 장치를 설치할 수 있도록 법 조항을 신설하고, 사전 경보·사전 배치 같은 선제적 조치에 대한 법적 권한을 명확히 해야 한다.

∆국가 차원의 형식 승인 제도 도입: 화재예보 알고리즘의 정확도, 오경보율, 반응 속도, 센서 성능 등을 국가가 공식적으로 검증하는 절차가 필요하다. 전기·기계·통신 규격을 표준화하고, 건물별 위험지수 산정 방식도 국가 인증을 거쳐야 한다. 그래야 시장이 혼탁해지지 않고, 국민 안전을 담보할 수 있다.

∆건축물 등급별 의무화 로드맵 단계적 시행: 1단계로 병원, 요양시설, 학교, 지하철역 등 인명 밀집 시설에 우선 적용하고, 2단계로 초고층 건물과 대형 상업시설, 3단계로 공동주택과 일반 건축물로 확대하는 방식이다. 의무화는 단번에 이루어질 수 없지만, 국가가 명확한 일정표를 제시해야 산업과 기술이 준비된다.

∆국가 통합 데이터 플랫폼 구축: AI 예측의 핵심은 데이터인데, 현재 한국의 건축물 정보, 전력 사용 데이터, 소방 점검 기록은 기관별로 분산돼 있다. 이를 통합해 건물 구조, 자재, 전기 설비, 과거 화재 이력, 실시간 센서 데이터를 하나의 플랫폼에서 분석할 수 있어야 한다. 데이터가 통합되지 않으면 AI는 제대로 예측할 수 없다.

∆민간 기술과 공공 소방망 연동하는 구조 구축: 정부는 플랫폼을 제공하고, 민간 기업은 건물별 맞춤형 예보 기술을 공급하는 방식이다. 테스트베드를 제공해 기술을 검증하고, 성능이 입증된 시스템은 공공 소방망과 연동해 전국적으로 확산해야 한다.//

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