서울시, AI 이용해 소방차 진입 최적 경로 찾는다

서울시가 인공지능(AI) 기반 데이터 분석을 통해 4미터 미만 도로 등 소방차가 진입할 수 있는 도로와 없는 도로를 시각화하는 데 성공했다.

앞으로 이를 더 고도화시킬 경우 소방차가 올바른 진행 경로를 사전에 파악해 화재 현장에 더 빨리 도착하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

안정준 서울시 스마트도시정책관 빅데이터담당관 과장은 29일 서울 광화문에서 열린 한국 마이크로소프트(MS) 기자간담회에서 이같은 내용을 소개했다.

안정준 과장은 "지난 2017년 보험사와 논의를 시작, 지난해부터 해당 프로젝트를 진행하기 시작했다"고 설명했다.

해당 프로젝트에는 서울시와 MS, 빅데이터 기반 AI 컨설팅 서비스사인 디에스이트레이드, 보험사, 대학교가 참여했다.

인공지능(AI) 데이터 분석을 통해 도출한 서울시 지도 데이터. 소방차가 진입하기 어려운 4미터 이하 폭의 도로들, 그 외 이유로 진입이 불가한 구역들을 시각화했다.

서울시는 주제 제안과 분석환경 운영을 맡고, 필요한 데이터를 제공하는 동시에 데이터 정제를 지원했다. 필요에 따라 타 기관 데이터 수집, 담당 부서와의 협의 등도 진행했다.

MS와 DS이트레이드는 클라우드 분석 환경을 구성하고 데이터 분석 교육도 담당했다. 도메인 지식 학습, 분석 협업 수행과 예측 모델링 가이드도 진행했다.

대학교는 데이터 가공과 정제를 담당하면서 화재 발생 예측 모델을 구성했다. 또 화재 발생 패턴과 피해 취약 지역을 데이터 분석으로 도출하고, 결과 산출물을 작성하는 역할을 맡았다.

보험사는 관련 데이터와 그에 대한 시사점을 제공하면서 데이터 정제 및 분석 교육을 지원하고, 분석 결과를 감수했다.

안 과장은 "건축물과 소방차가 진입하기 어려운 구역 등에 대해, 정제 수준은 낮긴 하나 공공 데이터로 보관돼 있었다"며 "불법 주정차 민원이나 소방차가 진입 가능한지를 알 수 있는 도로별 폭 넓이, 화재 시점의 기상 정보, 주차 민원 등의 데이터를 비식별화해 연구 목적으로 MS 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 '애저' 상에 옮겨 분석했다"고 언급했다.

이를 통해 화재와 연관성이 높은 변수를 발굴해 향후 발생 가능성을 토대로 화재 발생 예측 가능성을 모델화하고, 화재가 발생하는 주요 패턴과 소방차 출동 경로를 분석했다.