재난안전법 개정안이 던진 화두… 사후 수습 그만, 사고의 싹을 자르는 AI

최근 국회에서 주목할 만한 법안이 발의됐다. 국민의힘 임종득 의원이 재난관리의 정의에 ‘예보’를 명시하고, 인공지능(AI) 기술을 활용한 ‘재난·화재 사전 예보 시스템’ 구축 및 국가 주요 시설의 예보·경보 체계 운영을 의무화하는 내용의 ‘재난 및 안전관리 기본법 일부개정법률안’을 대표발의한 것이다. 

사후 복구나 단순 현장 대응을 넘어 위험 발생 가능성을 사전에 예측해 조기에 차단하겠다는 취지로, 소방과 방재 현장이 오랜 시간 갈망해 온 패러다임 전환의 신호탄이라 할 수 있다.

‘유비무환(有備無患)’과 ‘화재 예방’은 소방 현장의 가장 익숙한 경구다. 화재는 진압보다 예방이 최선이라는 점은 상식이다. 하지만 기후 위기와 복잡·다변화된 도심 환경 속에서 기존의 선언적 예방 활동만으로는 대형 참사의 고리를 끊어내기에 역부족이었다. 

이제는 막연한 주의 당부를 넘어 실효성 있는 행동을 끌어낼 수 있는 전제 조건, 즉 ‘정밀한 예보’로 안전 관리의 무게중심을 옮겨야 한다.

우리는 아침 일기예보의 강수 확률과 기상 수치를 확인한 뒤에야 우산을 챙긴다. 구체적이고 신뢰할 수 있는 예측 데이터가 사람의 대비 행동을 유발하기 때문이다. 

반면 그동안의 소방 안전은 “자나 깨나 불조심”과 같은 표어나 주기적인 소방 점검에 크게 의존해 왔다. 언제, 어디서, 어떠한 환경 조건에서 화재 위험이 임계점에 도달하는지 정밀하게 짚어주는 사전 경고가 없다면, 현장 관리자와 시민의 경각심은 일상 속에서 무뎌질 수밖에 없다.

이러한 변화의 최전선에서 우리는 머지않아 ‘AI 화재예보관’이 활약하는 시대를 맞이하게 될 것이다. 기상청의 예보관이 위성 영상과 수치예보 모델을 분석해 비바람을 예측하듯, 미래의 소방 현장에는 초거대 AI가 실시간 빅데이터를 기반으로 화재 위험도를 정밀 진단하는 ‘디지털 예보관’이 자리 잡게 될 것이다.

‘AI 화재예보관’은 국지적 기상 조건(기온·습도·풍속)과 지형적 특성은 물론, 산업단지·물류창고의 이상 전력 사용 패턴, 노후 건물의 열화상 감지 신호, 계절별 가연물 분포를 24시간 입체적으로 교차 분석한다. 

그리고 단순 경보를 넘어 “특정 구역 내 노후 물류센터, 오늘 오후 2시~4시 사이 스파크 및 과열로 인한 화재 위험도 92%”와 같이 오차를 좁힌 정밀 예보를 관제탑과 현장에 즉각 타전할 것이다.

정밀한 예보는 한정된 소방 자원을 가장 지혜롭게 투입하게 만든다. AI 화재예보관의 분석에 따라 소방관서는 위험 구역에 진화 인력과 특수 차량을 탄력적으로 전진 배치하고 순찰 주기를 대폭 끌어올릴 수 있다. 

공장과 전통시장 등 현장 관리자 역시 고위험 작업을 선제적으로 중단하거나 안전 감시 인력을 집중 투입하는 등 ‘실질적인 예방 행동’을 즉각 가동하게 된다.

모든 대형 참사는 발생하기 전 수많은 징후와 데이터를 남긴다. 소방의 본질은 불길 속에서 인명을 구하는 숭고한 헌신에 있지만, 궁극의 지향점은 그 참혹한 불길 자체가 피어오르지 않도록 막는 데 있다. 

이번 재난안전법 개정안 발의를 계기로 재난안전법 개정안이 여야의 절대적 공감하에 통과하길 기대한다.

나아가 AI 기술과 소방 행정이 결합된 ‘AI 화재예보관’ 시스템이 조속히 제도화되길 기대한다. 철저한 예방의 출발점은 언제나 정확하고 빠른 ‘예보’다.

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박필규 무선소방산업협동조합 상임이사 

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