1. 서론
최근 4차 산업혁명을 불러온 지능정보기술은 산업, 공공 등에 지능화를 촉진하며 생산성과 업무 효율을 높이고 있다. 정부는 데이터기반의 과학적 행정으로 국민 삶의 질을 개선하는 지능형 정부서비스 구현을 위해 『데이터기반행정법(’20.12)』을 제정하는 등 다양한 정책들을 시행하고 있다. 재난관리 분야도 이런 기조에 맞추어 신종·복합재난 등 재난에 효율적으로 대응하고, 과학적이고 체계적인 안전정책 수립을 위해 데이터 기반의 재난관리 필요성을 강조하며 정책 및 시스템 구축 사업을 추진하고 있다. 행정안전부는 2022년 선진화된 재난안전 관리체계 구축을 위해 인공지능·데이터를 활용한 디지털재난관리 체계 구축을 추진하고 있다. 그 일환으로 「재난안전데이터 공유 플랫폼」을 구축하여 빅데이터 분석에 기반한 재난 대비 및 맞춤형 정보 제공을 추진하고 있다. 또한 재난관리기관 간 일원화된 명령체계로 전국 무선통신망인 재난안전통신망(Public SafetyLong Term Evolution, PS-LTE)을 구축하고 『재난안전통신망법(’21.12)』을 제정하여 시행 중이다. 『재난안전통신망 운영과 응용서비스 확대를 위한 기본계획(’22.07)』을 수립하고, 재난 발생 시 재난관리 기관 간 음성, 영상 전송은 물론 평상 시 위험감시와 재난현장 정보수집 등 다양한 응용 서비스로의 활용을 기대하고 있다.
재난관리는 모든 재난에 대한 예방·대비·대응·복구 등 광범위한 활동으로 정의할 수 있다. 반면, 재난 상황 관리는 재난에 대한 인명 및 재산 피해의 최소화와 사전 방지를 위한 신속한 전파와 초동 조치 그리고 그에 따른 지휘 등의 활동에 초점이 맞추어져 있다. 『재난 및 안전 관리 기본법』 제18조 제1항에는 행정안전부장관, 시·도지사 및 시장·군수·구청장은 재난정보의 수집·전파, 상황관리, 재난발생 시 초동 조치 및 지휘 등의 업무를 수행하기 위하여 상시 재난안전상황실을 설치·운영하여야 한다고 명시하면서 상황실의 상황관리 업무를 정의한다. 중앙재난안전상황실 업무 매뉴얼에는 좀 더 구체적으로 업무를 정의하고 있는데, 상황접수 및 전파, 초기대응, 상황판단회의, 상황보고 및 지시, 그리고 보고서 작성 업무를 수행한다고 명시하고 있다.
행정안전부는 상황실의 상황관리 업무를 위해 통합 상황관리시스템을 구축·운영 중이다. 이 시스템은 재난 상황 발생 시 문서, 팩스, 전화 등에 의존하여 정확한 현장 상황 파악이 어렵고 상황판단 및 수습·대응에 필요한 정보가 부족한 현실을 개선하기 위해 개발되었다. 상황관리 역량을 높이기 위해 재난 상황관리에 필요한 각종 정보를 geographic information system (GIS)에 표출하여 관련 기관 간 신속한 정보 공유 및 의사결정을 지원한다. 뿐만 아니라 데이터의 실시간성과 신뢰성을 확보하기 위해 실시간 재난상황을 공유하는 화상회의 및 채팅 기능을 추가했고 대응하고자 하는 재난, 사고, 행사 등 다양한 상황별 상황판을 사용자가 유연하게 구성할 수 있도록 하여 활용성을 높였다. 코로나19 감염병 상황 관리에 이 시스템을 활용하면서 자가격리 여부 및 이탈 여부 등을 시스템적으로 관리할 수 있었다.
하지만 여전히 재난 상황 발생 시 현장 상황 파악에 어려움이 있고, 방대한 데이터 표출만으로는 상황판단 및 수습·대응에 필요한 정보를 제공하는 데 한계가 있다. 또한 상황실의 업무 중 상황접수·전파 단계를 제외한 모든 단계에서 상황을 파악하고 상황정보를 탐색·분석·정리하는 작업은 많은 시간과 인력이 필요하다. 상황을 파악하기 위해 관련 기관의 보고서나 유선 연락을 통해 파악하고 있고, 상황정보를 찾기 위해 여러 시스템에서 정보를 탐색해 보지만 원하는 정보를 찾기 어려운 경우가 많으며 정보를 찾더라도 적합한 형태로 정리·분석하는 일에 많은 시간이 필요하다. 따라서 상황실의 재난 상황관리 업무 수행 과정에서 발생하는 한계와 문제를 진단하고 이를 개선하기 위한 기술 개발로 상황관리시스템의 활용성을 높이는 일이 무엇보다 중요하다.
이에 본 논문에서는 상황실 근무자의 개별 면담을 통해 상황관리 업무의 범위와 업무 수행 과정에서 발생되는 문제 및 GIS 통합상황관리시스템의 활용 정도를 조사하였다. 시스템 환경을 종합적으로 분석하여 재난 안전통신망 및 지능정보기술을 활용하여 상황실 근무자의 상황관리 업무를 효율화하고 지능화하기 위한 기술 개발 전략과 실행과제를 도출하여 analytic hierarchy process (AHP) 분석을 통해 실행과제의 우선순위를 결정하였다. 논문에서 다루는 상황관리는 앞서 설명한 중앙재난안전상황실에서 수행하는 일련의 활동을 의미하며, 특히 업무수행을 위한 상황파악, 상황정보 탐색 및 보고자료 작성 업무를 범위로 한정한다.
2. 관련 연구 및 시스템 현황
2.1. 관련 연구
재난 상황관리와 관련된 연구를 살펴보면 internet of things(IoT), 빅데이터, 재난안전통신망, artificial intelligence (AI) 기술을 활용한 플랫폼 기술 연구와 상황관리에 데이터를 효율적으로 활용하기 위한 상황정보 정의와 구축 방법에 대한 연구들로 구분할 수 있다. 플랫폼 기술 연구는 현장의 상황관리와 작동하는 상황관리시스템의 중요성이 강조되면서 현장 중심의 상황관리체계, 현장 맞춤형 상황전파 등 현장에 필요한 기술 개발을 추진하고 있고 데이터기반 의사결정 지원 기술도 적극적으로 개발되고 있다.
2.1.1. 플랫폼 기술 연구
과학기술정보통신부는 2018년부터 2021년까지 재난 관리 담당자 맞춤형 상황전파 플랫폼 연구개발을 수행하였다. 재난 상황이 발생할 경우, 기존의 상황관리시스템들은 중앙정부와 지자체가 별도로 운영하고 전파 매체별로 관리기관, 제조사 간 호환성 문제 등으로 신속한 재난 정보 전파에 어려움이 있었다. 관제센터와 재난 현장 대응 요원 간의 소통도 무전기와 문자 등으로만 이루어져 현장과 양방향 소통의 한계와 정확한 현장 상황 파악에 어려움이 있었다(Ministry of Science and ICT, 2021). 따라서 기존 상황전파 프로세스를 분석하여 재난 대응협업체계 및 절차를 정립하고 현장 맞춤형 정보를 전파하기 위해 모바일 기반의 양방향 재난 상황정보 수집 및 전파 기술을 개발한 것이다. 현장에서는 상황을 자유롭게 멀티미디어 콘텐츠로 전달하고 관제센터는 이를 확인하여 효과적인 대응을 지시할 수 있다. 또한, PS-LTE를 기반으로 설계된 상황전파 플랫폼은 재난대응 관련 유관기관이 상황정보를 공동 활용할 수 있는 기반을 마련하였다(Ministry of Science and ICT, 2021).
행정안전부가 2021년부터 추진하고 있는 재난현장 상황관리를 위한 스마트 현장지원 시스템 구축은 신속한 재난현장 상황관리를 위해 현장지원 체계를 기반으로 재난현장 중심의 모빌리티(mobility) 기술을 적용한 현장지원 시스템 구축 사업이다. 현장의 상황을 대응·수습하는 과정에서 모빌리티를 통해 재난 현장 정보를 정확하게 수집·공유하며 현장지원체계를 기반으로 한 재난현장 중심의 모바일 기반 통합 상황관리 시스템을 구축을 목표로 한다(Ministry of Interior and Safety, 2021a). 이 연구의 핵심은 재난 현장에서 모바일을 활용해 현장 정보를 수집하고 공유·활용할 수 있도록 하는 것이다. 센서, 모빌리티 플랫폼 등 현장 정보 수집 수단과 모바일 단말기, 재난안전통신망 등 모바일 환경 그리고 통합상황관리시스템과의 연계 등이 충분히 검증되어야 한다. 무엇보다 재난 현장에서 시급을 다투며 긴박하게 대응하는 현장 요원이 모바일을 사용한 정보 전달의 의무에 대한 부담을 최소화하는 기술적 접근뿐 아니라 운영체계도 함께 마련되어야 할 것이다.
행정안전부는 빅데이터와 인공지능을 활용하여 지능형 의사결정 지원 기술을 2019년부터 2021년까지 개발하였다. 재난 현장의 시·공간적인 변화를 파악하여 재난 상황인지를 지원하고 재난 대응 시뮬레이션 결과를 활용해 폭염, 한파, 산불 분야 빅데이터를 구축하였다. 또한, 인공지능 기술을 활용하여 재난 상황인지 정보 제공과 재난 대응 활동의 분석을 지원하는 기술 및 알고리즘을 개발하였다. 테스트를 위해 앞서 언급한 3개 재난의 가상 시나리오를 구축하고 모의실험 방식으로 검증하였다. 이 연구는 빅데이터와 인공지능 기술을 활용하여 재난 대응 시 수시로 발생하는 의사결정 지원 시스템을 개념적으로 검증하였다(Ministry of Interior and Safety, 2021b). 하지만 실제 복잡·다양한 상황에 이 기술이 적용되기 위해서는 현실성 있는 상황 정의와 시나리오 그리고 다양한 환경에서 충분한 검증이 필요하다. 또한 시범 재난 유형을 확대 적용하여 그 가능성을 검증할 연구가 지속되어야 할 것이다.
차세대융합기술연구원은 ‘지역사회재난 안전도 진단 지능형 플랫폼 개발 사업’을 통해 지역별 특성을 고려한 빅데이터 기반의 사회재난 안전도 진단 지능형 플랫폼을 개발하였다. 기존에 수행되었던 지역안전도 진단은 과거 재난 이력을 중심으로 하기 때문에 발생 이력이 적은 사회재난에는 적용하기 쉽지 않다는 한계가 있다. 이에 지역별·유형별 특성을 고려한 사회재난 안전도 진단을 위한 위험성, 취약성 등의 자료를 연구하고 진단에 필요한 표준화된 통합 DB 구축, 빅데이터 및 인공지능 기반의 안전도 진단 기술 개발을 수행하고 기존의 안전도 진단 시스템을 고도화 하였다. 또한 지능형 사회재난 위험감지 및 안전도 진단 플랫폼을 개발하고 사회재난 유형별 안전도 진단기술 고도화 및 분석기술 개발을 수행했다(Ministry of Interior and Safety, 2022). 이 연구는 각 지역의 정적인 정보들을 기반으로 위험감지 및 안전도를 진단하는 것이 주요내용이다. 하지만 실제 재난 위험을 분석하기 위해서는 실시간으로 변화하는 동적인 정보들도 고려되어야 한다. 따라서 진단을 위한 지표를 구성할 때 실시간으로 수집되는 동적인 지표들도 고려되어야 할 것이다.
2.1.2. 데이터 활용 연구
상황관리 데이터의 효율적 활용을 위한 연구는 상황 관리에 필수적으로 필요한 정보를 정의하고 그들 간의 관계를 구조화 하여 맞춤형 상황관리 서비스, 상황 발생 탐지 모델 연구들로 발전하고 있다.
Cho et al. (2020) 연구에서는 재난안전상황실과 현장 대응팀 모두 최적의 재난 상황인지 및 대응을 위해 재난관리 필수정보를 정의하였다. 다중밀집시설 대형화재 사례를 바탕으로 실제 재난 대응과정을 확인하고, 위기관리 매뉴얼과 화재상황보고 서식을 분석함으로써 현장과 상황실에서 필요로 하는 상황관리 필수정보를 도출한 것이다. 이 정보는 상황접수 및 보고·전파, 중앙재난안전대책본부 운영단계, 수습·복구 단계로 구분하여 상황실 업무 단계별로 수집되어야 할 정보와 핵심 업무에 해당하는 정보를 중심으로 제시하였다. 이 연구는 대형화재에 대한 필수 상황정보만을 정의하였지만 보다 다양한 재난 유형으로 확장해야 하며, 재난 유형 간의 공통 정보와 유형만의 특화 정보를 구분하고 이들 간의 관계를 반영하여 필수 상황정보를 구축하고 활용할 수 있는 기술 개발이 필요할 것이다.
Jung and Chung (2015)은 필수정보를 상황관리에 활용하기 위해 온톨로지(ontology) 기반의 상황인식 모델을 제안하였다. 상황정보 기반 재난관리 서비스는 기존의 정적인 데이터와 외부 데이터, 그리고 개인의 상황 데이터가 필요하다고 정하고 각각을 외부 상황정보, 내부 상황정보, 서비스 상황정보로 나누어 온톨로지를 설계하였다. 이렇게 설계된 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 사면관리 서비스에 적용하여 사용자별 상황 맞춤형 개인화 서비스를 개발하였다. 이는 온톨로지에 정의된 사용자와 상황의 특성별 규칙을 기반으로 추론을 통해 가능해진다.
Kim et al. (2023)은 재난 빅데이터 간의 관계성을 그래프로 표현하고 시계열로 지식그래프를 생성하여 재난의 진행상황을 시각화 할 뿐만 아니라 재난 발생을 탐지하는 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN) 모델을 제안하였다. 지진 사례 데이터를 활용하여 모델을 학습하였고, 학습데이터에 출현하지 않은 5% 검증 데이터를 대상으로 76%의 정확도를 얻었다고 밝혔다. 이 연구는 재난 데이터 변화 양상을 시각적으로 확인할 수 있어서 진행상황을 직관적으로 모니터링할 수 있으며, 탐지 모델을 통해 빠르게 재난 발생을 탐지할 수 있는 기술로 상황관리에 필요한 정보 정의, 정보 간의 관계를 반영한 구조화 그리고 기계학습 기반의 재난 발생 탐지 모델을 제안한 것으로 지진 이외에 다양한 재난 유형으로 확장한다면 실용성 있는 성과가 될 것이다.
Goodchild and Glennon (2010)은 긴급한 재난 대응을 위한 공간정보와 자발적 지리 정보(volunteered geographic information, VGI) 활용에 관한 연구를 수행했다. 이 연구에서 대규모 재난 상황에 대응하기 위한 현장대원들은 제한적이기 때문에 이를 극복하기 위해 일반 시민들이 제공하는 정보의 활용 가능성에 대해 고찰했다. 연구는 미국 캘리포니아주 산타바바라에서 2007년부터 2009년 사이 발생한 4건의 산불사고 사례를 기반으로 분석되었다. 사례분석을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 신뢰성 있는 정보는 VGI보다 속도가 느리다. 둘째, VGI는 잘못된 정보를 제공할 수도 있다. 셋째, 긴급상황에서는 공간정보가 중요한데 VGI는 거의 실시간으로 이를 충족할 수 있다. 넷째, 긴급상황에서는 시민들이 신뢰성 있는 정보와 없는 정보를 구별하기 어렵다. 결론적으로 정보의 품질에 관해서는 추가적인 보완이 필요하지만 시민들의 정보를 수집하기 위한 적절한 체계와 시스템을 고안한다면 VGI가 재난 대응에 실제적으로 기여할 수 있을 것이다. 긴급 상황에서 출동한 소방대원이나 대응 공무원이 수집한 정보만으로 현장 상황을 파악하는 것은 제한적일 수 있다. 따라서 시민들의 자발적 정보의 신뢰성 검증 체계와 시민들이 신뢰 있는 정보를 구분하도록 지원하는 시스템을 도입한다면 무엇보다 신속성이 높은 VGI를 재난 대응에 활용할 수 있을 것이다.
2.2. 관련 시스템
국가재난관리정보시스템(NationalDisasterManagement System, NDMS)은 재난상황에 효율적으로 대처하고 관리하기 위해 구축한 시스템으로 중앙정부와 지자체를 연계하여 양방향 소통이 가능하고, 예방·대비·대응·복구의 단계별 재난관리를 통합적으로 수행할 수 있는 전국 단위의 종합정보시스템이다. G-클라우드 기반의 재난관리 업무포털, 모바일 재난관리 포털, 국민 재난안전 포털의 3개 포털과 안전디딤돌 앱으로 구성되어 있다. 재난관리 업무포털은 GIS 통합상황관리스템, 재난정보공동이용시스템 등의 20개 서브시스템으로 구성되어 있고, 모바일 재난관리 포털과 국민재난안전포털은 단일 시스템으로 구성되어 있다(Ministry of Interior and Safety, 2020b). 본 장에서는 재난관리 업무포털 중 상황 관리를 위해 구축된 GIS 통합상황관리시스템을 중심으로 상황정보 구축을 위해 참고한 재난안전정보공유플랫폼과 현장과의 소통을 위해 활용되는 재난안전통신망 관련 시스템을 살펴본다.
2.2.1. 재난안전정보 공유 플랫폼
과학기술정보통신부는 재난안전 관련 방대한 정보의 낮은 활용도를 높이기 위해 재난안전정보 공유 플랫폼을 구축하였다. 재난안전정보 공유 플랫폼의 가장 큰 목적은 기관·재난별 재난안전 관련 정보시스템들의 개별 구축·운영으로 통합지원체계가 미비하고 통합재난안전정보체계의 표준이 미흡하여 공동활용이 어렵다는 문제를 개선하기 위함이다. 이를 위해 데이터 표준화 및 품질관리체계 구축을 통해 부처·기관이 보유하고 있는 재난안전 정보를 공유·활용할 수 있는 인프라를 구축하였다. 또한 기존의 정보시스템들은 수집·연계를 통해 여러 곳에 분산되어 있는 정보들을 한 곳에 모아 두는 것에 의의가 있었다면 재난안전정보 공유 플랫폼에서는 데이터 융합·활용이라는 관점에서 수집된 데이터 표준화 분류체계를 통해 재난유형, 재난관리단계에 따른 확장성과 변화에 유연하게 대처할 수 있는 통합 플랫폼을 기획하였다(Ministry of Science and ICT, 2020).
연구개발(R&D)이 종료된 이후, 공동활용 정보의 확대 구축이 진행되지 않아 정상적인 서비스 운영은 어렵지만 이 시스템의 가장 큰 차별점인 다양한 기관에서 수집·연계한 재난안전 데이터의 표준화, 식별체계 등은 재난안전정보를 다루는 다수 시스템에서 적용하여 활용하고 있다. GIS 통합상황관리시스템은 이 플랫폼에서 정의한 데이터 표준화와 식별체계를 활용하여 구축하였다.
2.2.2. GIS 통합상황관리시스템
2019년 행정안전부에서는 상황전파 위주의 상황관리 체계를 문제해결형 상황관리체계로 전환하기 위해 기존의 연구개발 성과와 GIS 통합상황판 운영 경험을 토대로 GIS 통합상황관리시스템 고도화 사업을 추진하였다. 고도화 사업의 목표는 중앙부처, 중앙재난안전상황실, 재난유형별 대응부서, 지자체 등 재난관리기관이 동일한 상황관리 시스템을 사용함으로써 상황인식 통일 및 신속한 의사결정을 지원하기 위함이다. 이를 위해 특정 재난에 국한하지 않고 재난유형별로 유연한 대처가 가능하도록 데이터를 생성·변경·관리가 가능한 플랫폼 개념의 상황관리시스템을 구축하였다. GIS 통합상황관리시스템에 활용한 데이터는 과기부에서 추진한 재난안전정보 공유 플랫폼 기술개발 사업에서 수행한 재난안전정보 전수조사 결과를 대상으로 데이터를 구축하였으며 기존의 GIS 통합상황판 활용도 측면을 개선하기 위한 기능 위주로 개발되었다(Ministry of Interior and Safety, 2019).
GIS 통합상황관리시스템 데이터는 과학기술정보통신부에서 수행한 「재난안전 정보 공유 플랫폼」 사업의 재난안전 정보를 전수 조사한 결과를 활용하여 재난안전정보를 구축하였다. 총 71개 기관의 287개 정보시스템에서 관리하는 1,356종 재난안전정보 중 공동 활용 대상으로 선정한 339종의 정보를 활용하였으며, 현재는 구축 당시보다 데이터가 추가되어 총 511종의 데이터가 수집·연계되고 있다. 구축된 511종 데이터의 약 74%는 NDMS에서 수집되는 데이터이며 그 외에 12개 기관의 16개 시스템의 데이터를 연계하여 서비스하고 있다.
기존의 상황관리시스템에서는 수많은 연계정보 속에서 상황관리에 필요한 데이터를 사용자가 직접 선별하였으며 이는 사용자의 주관적인 판단으로 상황에 따라 필요정보가 각기 달랐다. 이를 개선하기 위해 재난 유형별 데이터셋을 구축하여 의사결정 정보 활용도를 높이고 시스템의 기능과 데이터 활용방안도 함께 제시하였다(Ministry of Interior and Safety, 2020a). 「재난 및 안전관리 기본법」에서 정의하고 있는 58종 재난 유형에 대해 문헌, 매뉴얼 분석을 통해 총 5가지 유형(재난 원인, 영향, 대상, 대응기관, 재난 대응)으로 데이터를 분류하여 재난 유형에 따라 필요한 데이터셋을 구성하였다. 정의된 데이터셋은 상황별 재난 대응 시나리오를 이용하여 검증하였고 이를 통해 재난 대응 단계별 데이터 활용 방법을 정립하였다. 데이터셋 시나리오는 재난 대응 활동에 대해 수집 가능한 정보를 GIS 통합상황판에 표출 가능한 형태로 도식화한 것으로 현재 13개 재난유형(풍수해, 지진, 적조, 황사, 녹조, 조수, 한파, 폭염, 유해 화학물질유출, 산불, 다중밀집시설대형화재, 가축질병, 원전안전)에 대한 데이터셋 시나리오가 완성되었다. 이 시스템의 구체적인 데이터 현황은 다음 장에서 설명하겠다.
GIS 통합상황판의 주요 기능은 크게 두 가지로 재난 상황관리를 위한 다양한 정보 표출과 재난 대응 상황도 작성으로 나뉘며 상황에 따라 지도를 작성하고 발생 전과 후를 비교 분석하여 공유할 수 있다. 다양한 정보 표출을 위해 GIS 통합상황판에서는 실시간 정보, 특화 정보(관측 정보, 재난·사고 정보), 독립 정보, 공통 정보, 콘텐츠로 구분하여 사용자가 직접 상황판을 구성할 수 있도록 하였다. 실시간 정보는 상황전파 메세지를 실시간으로 제공하고 있으며, 관측 정보에서는 기상 특보, 태풍 정보, 방재기상정보시스템 등과 같은 기상 정보를 확인할 수 있다. 재난·사고 정보에서는 지진 정보, 화학물질, 산불 발생 정보와 같은 정보를 제공하고 있으며 독립 정보는 비상연락망, 재난상황보고서, 관리기관 조회 등 특화정보에 포함되지 않는 정보들로 사용자가 추가로 필요로 하는 정보를 검색하거나 기록하기 위한 용도의 독립적인 정보들로 구성되어 있다. 공통 정보는 여러 개의 지도이며 지도들을 동시에 띄워 작도할 수 있는 기능으로 활용할 수 있다. 마지막으로 콘텐츠에서는 지역별 현황, 차트, 도표, 웹페이지 등 사용자가 직접 작성할 수 있는 기능으로 구성되어 있다. 재난 대응 상황도는 지도 위에 시설 정보, 관측 정보, 출동 정보, CCTV 등의 정보를 표출할 뿐 아니라 다양한 아이콘, 기호, 텍스트 등을 활용하여 상황을 작도할 수 있도록 하였다(Ministry of Interior and Safety, 2021c; Ministry of Interior and Safety, 2023).
재난 상황에 따라 사용자가 상황판을 직접 구성하도록 하여 시스템의 유연성을 높였으나 경험이 부족한 사용자나 긴박한 재난 상황에 필요 정보를 선택하고 상황 관리 화면을 구성하는 일은 현실적으로 한계가 있다. 따라서 시스템의 활용성을 높이기 위해서는 사전에 재난 유형별 상황관리 템플릿을 미리 정의하거나 충분한 사전 교육이 선행되어야 할 것이다.
2.2.3. 재난안전통신망 및 활용 시스템
정부는 소방·경찰·지자체 등 재난과 관련된 기관이 공동으로 사용 가능한 PS-LTE방식의 단일화된 재난안전통신망을 구축하고, 2021년 5월 개통하여 운영 중이다. 현재 서울, 대구, 제주지역 3개소의 운영센터와 기지국 17,627식이 운영되고 있으며 약 24만 대의 단말기가 재난안전통신망을 이용 중이다.
재난안전통신망은 실내, 지하, 터널, 해상과 같은 음영 지역을 해소하기 위해 철도망과 해상망, 상용망 기지국 시스템과 연계 공유되고 있다. 또한, 주요 설비를 이중으로 구축하여 통신망에서 장애가 발생하더라도 서비스가 단절되지 않도록 상호 백업 시스템을 구성하였다. 기지국 시스템의 경우 국가 기반시설, 인구 밀집지역, 주요 도로 내 고정 기지국을 우선 설치하고 상용망과 차량형, 휴대형, 선박형 이동기지국을 보완하여 이용한다. 단말기와 지령 장치는 기관별로 사용 목적에 따라 자체 구매하여 재난안전통신망 서비스를 이용한다.
재난안전통신망은 관리유형, 단계, 지역별로 유형화·단계화·지역화 하여 활용하고 있다. 관리단계는 「재난 및 안전관리 기본법」 제1조에 따른 예방, 대비, 대응, 복구에 부합하는 각급 기관의 비상단계 발령 기준을 따라 운영된다. 재난안전통신망의 관리체계는 관련 법률에 따라 기관별로 운영된다. 행정안전부 장관 및 광역 자치단체장은 「재난 및 안전관리 기본법」에 따라 소관 재난안전대책본부, 재난안전상황실 및 시·도, 시·군·구 단위의 지역재난안전대책본부, 지역재난안전상황실에 대한 표준운영절차의 관리·활용에 관한 업무를 주관 조정한다. 소방청장과 해양경찰청장은 「재난 및 안전관리 기본법」, 「수상에서의 수색·구조 등에 관한 법률」에 따라 소방 긴급구조통제단, 해경 구조본부에 대한 표준운영절차 관리·활용 업무를 주관한다.
재난안전통신망은 재난 관련 기간이 재난 또는 평시의 실제 업무에 활용할 수 있는 다양한 서비스를 시범 운영 중이며, 응용 서비스들은 후속 릴리스에 따라 기술 개발을 통해 재난 예방 및 신속 대응을 위한 서비스로 확장될 예정이다. 특히 현장 정보의 활용을 위해 영상과 센서 데이터를 중심으로 한 연구 및 개발이 활발히 이뤄지고 있다.
행정안전부와 한국지능정보사회진흥원은 기관별로 개별 운영 중인 재난 현장 영상 정보 시스템을 상호 연계·공유할 수 있는 영상 공유 플랫폼을 시범 구축하였다. 이 사업은 크게 협업 기관의 영상 전송 시스템으로부터 전송받은 재난 현장 영상을 공유·관리할 수 있는 영상공유 플랫폼, 서비스 이용 기관 상황실의 지령장치, 단말·큐브 등에 공유 영상을 GIS 기반으로 다중 표출할 수 있는 공유 영상 활용 서비스, 현장에서 촬영한 영상을 서로 다른 망을 통해 동시 송·수신하여 촬영 영상의 원본 품질을 최대한 보장하는 고화질 현장 영상 송신 장비 개발로 구분된다(National Information Society Agency, 2022). 기존 개별 분산된 현장 영상 관리체계를 재난안전통신망을 활용하여 통합함으로써 소방, 경찰, 해경, 산림청에서 재난현장 영상을 빠르게 공유하고 원활한 상호 소통을 통해 효율적인 재난 대응이 가능하겠지만 2023년부터 추진하는 후속 사업에 해당 기관이 적극적으로 참여해야만 실효성 있는 시스템이 구축될 것이다.
대부분의 중앙부처와 지자체가 운영하는 재난 안전 IoT 서비스는 상용망을 활용하고 있지만, 재난안전통신망이 운영되면서 일부 지자체에서 재난안전통신망을 활용해 IoT 서비스를 도입하려고 하지만 재난안전통신망 활용 영역을 확장하기에는 한계가 있다. 통신 우선순위에 따라 재난이 발생했을 경우 해당 서비스의 통신을 보장할 수 없으며, 재난안전통신망 기반의 IoT 장비 역시 선택 폭이 매우 제한적이다. 최근 2~3개 업체에서 재난안전통신망 기반의 Cat.M1 통신 모뎀을 준비 중이며 Cat.4 방식의 통신 모뎀의 경우 1개 업체에서 제작한 모뎀이 있으나 종류가 제한적이라는 한계가 있다. 또한, 재난안전통신망의 도입 장비와 서비스에 대한 검증 절차 또한 복잡한 편이다. 망의 특성상 도입 절차가 매우 까다로울 수밖에 없으나 테스트베드의 설치 및 운영이 쉽지 않으며 특히 연구 목적이 아닌 실제 통신망을 활용하는 장비와 서비스의 경우 먼저 기관은 도입 장비와 서비스가 재난안전통신망의 관계 법령(규정 포함)과 연계 정책에 부합하는지 관계 기관과 행정안전부와 협의해야 한다.
3. 상황관리시스템의 데이터 및 업무 현황 분석
3.1. GIS 통합상황관리시스템의 데이터 현황
GIS 기반 통합상황관리시스템에 수집·연계되는 데이터의 특성을 살펴보기 위해 약 511종의 데이터를 상황 전파 메시지, 관측, 행정, GIS, 신고, 예측, 실시간 현황 그리고 코드인 8가지 유형으로 분류하였다. 그 중 공통 데이터와 시스템 연계를 위한 코드 데이터를 제외한 262종을 대상으로 재난 유형별, 재난관리 단계별, 상황 관리 업무별로 재 분류한 결과, 재난 유형별로는 풍수해(태풍, 호우), 산불, 산사태 순으로 데이터가 많았다. 재난관리 단계별로는 대응 단계의 데이터가 가장 많았고 복구 단계의 데이터가 가장 적은 것으로 나타났다. 데이터를 상황관리 업무별로 분류하기 위해 업무 단계를 ①재난 상황 접수, ②상황 정보 탐색, ③판단 정보 제공, ④상황 보고 작성 4단계로 구분하여 데이터를 분류하였다. 재난 상황 접수 단계에서는 기상, CCTV, 센서 등 유관 기관에서 들어오는 관측 데이터와 전화, 팩스 등 다양한 매체로 들어오는 신고·보고 데이터가 필요하며, 상황 정보 탐색 단계에서는 상황관리에 필요한 기본적인 정보인 취약지역, 대피소, 매뉴얼 등의 기본·기초 데이터, 상황관리에 참고할 동향 정보인 과거 사례, 통계, 지수, 시뮬레이션 등의 동향·예측 데이터와 재난 발생 현황, 피해 상황 등의 실시간 현황 데이터가 필요한 것으로 정의하였다. 판단 정보 제공 단계에서는 피해 대상 데이터, 피해 예측 데이터가 필요하며 상황 보고 작성 단계에서는 대응 자원 데이터, 대응 지시·결과 데이터가 필요한 것으로 도출되었다. 이러한 분류에 따라 GIS 통합상황판 데이터 262종에 대해 구분한 결과(Fig. 1), 재난 상황 접수 및 상황 정보 탐색을 위한 1차 데이터(관측, 기본·기초)가 가장 많은 것으로 나타났으며 판단 정보 제공을 위한 피해 대상, 피해 예측 데이터가 가장 적은 것으로 나타났다. 이는 상황실의 업무적 특성을 반영한 것으로 재난에 직접 대응하는 조직이 아닌 총괄 조직인 상황실은 특정 재난상황 분석과 피해 예측 정보는 실질적으로 대응하는 기관 또는 부서를 통해 파악한다는 것을 알 수 있다.
Fig. 1. The status of data of GIS integrated situation management system.
상황관리 업무별 분류 결과를 보면 여전히 상황 파악에 활용할 수 있는 데이터는 많이 부족한 것으로 나타났다. 대부분의 데이터가 기초, 관측 데이터로 연계·표출을 위해 원천 데이터 형태가 아닌 상황 표출을 위한 형태로 재 가공되어 상황관리에 필요한 판단 정보로 분석·활용하기엔 한계가 있었다. 단순 정보 표출이 아닌 다양한 데이터 간의 연관성을 분석·표현하기 위해서는 상황 파악을 위한 융합 분석·가공을 통해 정확하고 효과적인 상황파악을 위한 콘텐츠의 도출이 필요하다.
3.2. 상황관리 업무 분석
상황실 업무의 특성과 업무 수행 과정에서 발생하는 애로사항을 파악하기 위해 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 개별 면담을 실시하였다. 또한 본 연구에서 추진하는 인공지능 기술 기반 상황관리 지능화에 대한 의견을 청취하였다. 중앙재난안전상황실의 실무자 13명을 대상으로 1:1 면담을 실시한 결과는 질적 자료 분석 과정(Fig. 2)을 거쳐 정리하였다. 방대한 녹취에서 무의미한 내용은 제거하고 의미 있는 내용은 정보 단위로 추출한 후, 이 정보들의 중첩, 중복을 제거하고 유사한 정보들을 주제 단위로 분류한다. 최종적으로 중심 현상인 테마를 정의하고 주제들을 테마별로 묶어 중심이 되는 내용이나 핵심 현상을 설명하는 과정이다(Creswell and Báez, 2020).
Fig. 2. General analysis process of qualitative data.
본 연구에서 인터뷰 자료를 분석한 과정을 요약하면 다음과 같다. ① (자료정리) 인터뷰 동안 녹취된 내용을 텍스트로 변환하고 ② (정보요약) 변환된 면담 내용을 정보 단위로 요약하였다. 이때 정보 단위란 인터뷰 특성상 구어체로 변환된 텍스트 파일에서 의미 없는 단어 및 문장을 제외하고 간결한 문장으로 요약함을 의미한다. 총 286건의 정보단위 문장으로 인터뷰 결과를 요약하였고, 이것들을 11개 주제 단위로 분류하였다. ③ (테마 묶기) 주제별로 분류한 답변들을 3개 테마 즉, ‘상황관리 업무’, ‘상황관리를 위한 데이터 분석’, ‘상황관리 업무 지능화’로 묶었다. ④ (시사점 도출) 3개 테마의 주제에서 상황실의 업무 특성, 요구 사항, 상황관리 지능화가능성에 대한 중심 현상을 도출하였다(Fig. 3).
Fig. 3. The analysis process of feedback of workers.
3개 테마별 정보 단위의 수는 Fig. 4에 제시된 것과 같이 ‘상황관리를 위한 데이터 분석’에 대한 정보 단위가 가장 많았고, ‘상황관리 업무’, ‘상황관리 업무 지능화 순으로 정보 단위가 분석되었다. 상황실 실무자 인터뷰를 통해 정리된 총 286건의 정보 단위들을 11개 주제로 묶고 이를 다시 테마별로 분류한 상세한 결과는 Fig. 5와 같다.
Fig. 4. The number of information units by 3 themes.
Fig. 5. Information unit by 3 themes and 11 topics.
상황실의 상황관리 업무의 특성을 살펴보면 재난 상황이 발생했을 때 상황실은 신속한 상황 전파와 기관 간의 의사소통 및 업무 지원이 중요하다. 따라서 상황전파와 현황 파악을 위한 자료 수집 및 보고가 주요 업무이며, 실제 상황 대응은 담당 부서나 기관의 몫이다. 행정안전부는 상황 회의의 개최 및 보고서 작성에 필요한 정보를 각 기관 파견관에게 전화 또는 팩스를 이용하여 수동으로 요청한다. 파견관은 각 기관의 전문시스템을 활용하여 수집된 정보를 모니터링하고 중요한 정보를 선별하여 상황실에 공유한다.
상황에 초동 대응하는 것도 주요한 업무 중 하나이므로, 상세한 상황 분석·예측 데이터 보다는 영향 범위를 대략적으로 추정하는 등의 현황 파악을 위한 정보가 가장 필요하다고 밝혔다. 무엇보다 현장 데이터가 가장 중요하지만 CCTV와 소방 캠, 지자체 보고 등으로 한정된 현장 데이터 수집 채널은 제한적이며 기관 간 데이터 연계 또한 낮다는 한계를 지적했다. 상황관리를 위한 데이터 분석에 대해서는 상황 파악에 도움이 되는 현장 데이터 분석이 필요하다는 의견이 있었다. 상황 파악이 용이하도록 영상 데이터를 분석하는 것을 예로 들었지만 상황 발생 지역의 기초 정보 제공, 사고 지역의 CCTV 자동 표출 기능 등 고도의 정밀 분석 정보보다는 기존 정보를 상황에 맞도록 적시에 제공하는 기능들에 대한 요구가 많았다.
인공지능 기술을 활용한 상황관리 업무 지능화 부분에서는 상황관리 업무를 개선하는데 지능화 기술이 필요하다는 의견들이 있었다. 예를 들어, 자동 상황 감지 기술보다는 신고된 재난 상황에 대해 재난유형별로 특정 기준 이상일 때 상황관리 근무자에게 알림을 주는 기능이나 매일 3개의 보고서를 작성하며, 보고서 1개당 작성에 2~3시간이 소요되는데 보고서 자동 생성 기능을 이용할 수 있다면, 각 기관의 파견관이 보낸 자료를 취합하여 일일상황 및 상황일지 보고서 등을 작성할 때 참고용으로 사용 가능하다고 하였다. 또한, 지진, 태풍 등 재난 상황이 발생했을 때 유사 과거 재난 사례를 찾아 주는 등 관련 자료를 맞춤으로 알아서 제공해주는 기능도 필요하다고 하였다.
상황실 실무자 면담 결과를 종합해 보면, 현장 데이터를 활용하여 신속·정확한 현장 상황 파악과 지원이 우선 필요하며 인공지능 기술을 활용한 심층 분석·예측 정보 제공보다는 현황 파악을 위한 기초 정보들이 효과적으로 제공되는 것이 더 필요하다. 또한 상황실의 주요 업무인 보고 작업에 필요한 노동집약적 업무의 지능화를 통해 업무를 지원하는 기술 개발이 필요하다. 보고에 필요한 관련 정보가 맞춤형으로 제공되고 상황관련 정보 즉, 사고의 개요, 현장 영상 분석 정보, 과거 유사 재난 사례 등 다양한 정보를 기반으로 상황을 자동으로 정리하고 생성해주는 지능화기술이 필요하다.
4. 상황관리 지능화를 위한 기술 개발 방안
4.1. 상황관리 지능화를 위한 실행과제
‘상황관리 지능화’란 재난안전통신망 및 지능정보기술을 활용하여 상황실 근무자의 상황관리 업무를 효율화하고 지능화 하는 것을 의미한다. 이와 같은 관점에서 단순 정보들의 제공도 중요하지만 AI 및 빅데이터를 활용한 지능정보 융합을 통하여 보다 객관적이고 구체적인 정보를 제공함으로써, 신속하고 효율적인 상황관리를 할 수 있게 하는 것이 가장 중요하다고 판단된다. 이를 위해 신속·정확한 현장상황 파악, 데이터 기반 상황판단, 효율적 상황관리 업무 지원이라는 3대 전략을 세우고 각 전략을 추진하기 위한 실행과제를 도출하였으며 전문가 자문을 통해 최종 24개 세부 실행과제를 결정하였다. 이 중 핵심과제를 선정하기 위해 실행과제의 우선순위를 AHP 조사·분석을 통해 결정하였다.
4.2. 핵심과제 도출
AHP 조사를 위한 설문지는 실행과제의 중요도를 분석하기 위해 각 계층별 쌍대 비교 질문으로 구성하였으며, 내·외부 전문가 총 16명을 대상으로 실시하였다. 외부 전문가는 학계, 민간기업, 공공기관, 연구원 등 다양하게 구성하였으며 전문분야로는 정보통신, 인공지능, 빅 데이터, 행정이 주요 응답자였다. AHP 분석을 통해 도출된 3대 전략, 9개 세부전략, 24개 실행과제들에 대한 전체적인 중요도 결과는 Fig. 6과 같다. 일관성을 판단하는 CR값이 0.1보다 낮은 유효 표본만을 대상으로 분석하였다.
Fig. 6. Importance of strategies and actions.
3대 전략과제 중 ‘신속·정확한 현장상황 파악’이 중요도 0.530으로 가장 높았으며, ‘효율적 상황관리 업무 지원’(0.248), ‘데이터 기반 상황판단’(0.223) 순으로 나타났다. 이는 최우선적으로 신속·정확한 상황파악에 대한 연구개발이 필요한 것으로 해석된다. 데이터 기반 상황 판단과 효율적 상황관리 업무 지원의 경우, 중요도는 비슷하지만 상황실에서는 상황이 발생했을 때 상황관리를 효율적으로 지원하는 기술이 더 필요하다는 것을 알 수 있었다. 24개 실행과제의 종합 중요도를 분석한 결과, 신속한 현장상황 파악 내에서도 현장데이터와 관련된 실행과제들이 1순위부터 4순위까지를 차지하고 있어 현장데이터의 중요성을 확인할 수 있었다. 따라서 가장 먼저 연구개발을 추진해야 할 핵심과제들은 현장 데이터 수집 기술임을 분석 결과를 통해 알 수 있다. 즉, 영상과 센서데이터에 대한 구체적인 수집·관리·분석 기술의 개발이 반드시 선행되어야 상황관리 지능화라는 목표에 도달할 수 있을 것이다. 현장데이터와 관련된 실행과제 외 가장 중요하게 도출된 것은 융합분석 데이터 기반 상황판단 지원서비스 개발이었다.
이는 현장데이터 뿐만 아니라 가공·융합 분석된 데이터를 통해 상황판단을 효율적으로 할 수 있는 서비스가 다양해야 함을 의미하기 때문에 상황실 근무자의 요구분석을 통한 서비스 개발이 이루어져야 한다. 이 부분은 8순위인 재난유형별 상황관리 시나리오 기반 융합분석데이터 기획과도 연관성이 있으며, 서비스 유형이 선정되면 시나리오를 기반으로 어떠한 융합분석데이터가 필요한지 기획하여야 한다. 효율적 상황관리 업무 지원에서는 보고 콘텐츠를 생성하기 위한 데이터 연계 및 추출 기술개발이 중요한 핵심과제로 도출되었다. 이는 상황보고 자동화 기술의 경우, 보고 콘텐츠가 어떤 것인지에 대한 검토가 필요하며, 이를 생성할 수 있는 데이터의 정의·연계·추출 방법에 관한 연구가 진행되어야 한다.
5. 결론 및 향후 계획
본 연구에서는 상황관리시스템의 활용성을 진단하기 위해 상황실 근무자의 개별 면담을 통해 상황관리 업무의 범위와 업무 수행 과정에서 발생되는 문제와 GIS 통합상황관리시스템의 활용 정도를 분석하였다. 또한 시스템, 데이터 등 환경을 종합적으로 분석하여 재난안전통신망 및 지능정보기술을 활용하여 상황실 근무자의 상황관리 업무를 효율화하고 지능화하기위한 기술 개발 전략을 수립하였다. ① 신속·정확한 현장상황 파악, ② 데이터 기반 상황판단, ③ 효율적 상황관리 업무 지원을 3대 전력으로 세우고, 24개 실행과제를 도출하여 AHP 분석을 통해 실행과제의 우선순위와 핵심과제를 결정하였다.
상황실 실무자 면담 결과를 종합해 보면, 현장 데이터를 활용하여 신속·정확한 현장 상황 파악과 지원이 가장 필요하고, 인공지능 기술을 활용한 심층 분석·예측 정보 제공보다는 현황 파악을 위한 기초 정보들이 효과적으로 제공되는 것이 더 필요함을 알 수 있다. 또한 상황실의 주요 업무인 보고 작업에 필요한 노동집약적 업무의 지능화를 통해 업무를 지원하는 기술 개발이 필요하다는 결론을 도출하였다. 보고에 필요한 관련 정보가 맞춤형으로 제공되고 상황관련 정보 즉, 사고의 개요, 현장 영상 분석 정보, 과거 유사 재난 사례 등 다양한 정보를 기반으로 상황을 자동으로 정리하고 생성해주는 지능화기술이 필요하다. AHP 조사·분석을 통해 얻은 24개 과제의 종합 중요도를 살펴보면 현장데이터와 관련된 실행과제들이 1순위부터 4순위까지를 차지하고 있어 현장데이터의 중요성을 확인할 수 있었다. 즉, 영상과 센서데이터에 대한 구체적인 수집·관리·분석 기술의 개발이 반드시 선행되어야 상황관리 지능화라는 목표에 도달할 수 있을 것이다. 현장데이터와 관련된 실행과제 외 가장 중요하게 도출된 것은 융합분석 데이터 기반 상황판단 지원서비스 개발이었다. 이는 현장데이터 뿐만 아니라 가공·융합 분석된 데이터를 통해 상황 판단을 효율적으로 할 수 있는 서비스가 다양해야 함을 의미하는 것으로 상황실 근무자의 요구분석을 통한 서비스 개발이 이루어져야 한다. 효율적 상황관리 업무 지원에서는 보고 콘텐츠를 생성하기 위한 데이터 연계 및 추출 기술개발이 중요한 핵심과제로 도출되었다. 이는 상황보고 자동화 기술의 경우, 보고 콘텐츠가 어떤 것인지에 대한 검토가 필요하며, 이를 생성할 수 있는 데이터의 정의·연계·추출 방법에 관한 연구가 진행되어야 한다.
사용자 수요와 AHP 분석 결과를 종합하면, 무엇보다 최우선으로 추진해야 할 분야는 신속·정확한 현장 상황 파악이다. 이는 실행과제 중 중요한 핵심과제를 다수 포함하고 있는 분야로 3대 전략 중 중요도가 가장 높기도 하다. 현재 상황관리시스템에는 지자체, 유관기관의 CCTV 영상 중 약 15,000개소의 영상을 활용하고 있지만, 고정된 장소에 설치된 CCTV 영상만으로는 복잡·다양한 재난 현장의 상황을 파악하는 데 한계가 있다. 따라서 상황파악을 위해 활용할 수 있는 영상 데이터의 특장점을 분석하고, 영상 데이터를 확대해서 활용하는 방안이 마련되어야 한다. 영상 데이터 중 가용성이 높은 영상 데이터를 선정하여 실시간 수집 및 공유를 위한 기술 개발도 추진해야 할 것이다. 재난안전통신망을 활용하기 위해서는 수집 장비 및 서비스의 성능과 적합성 검증이 선행되어야 한다. 따라서 전문 검증기관과 협력하여 재난안전통신망을 활용해 수집 장비 간 데이터 통신 성능, 품질 등을 검토하고 적합성 검증도 필요하다.
Fig. 7. As-Is and To-Be through making disaster situation management intelligent.
두 번째로 중요한 전략인 효율적 상황관리 업무 지원을 위한 기술 개발도 추진되어야 한다. 지능형 검색 서비스와 상황관리 분야 심층질의응답, 보고자료 자동 생성으로 대표되는 지능화 기술 개발을 위해 지능형 검색 모델이 필요한데 이 모델의 핵심은 지식베이스의 설계라할수 있다. 특히 상황실에서의 상황관리 업무와 관련된 지식들을 구조화하기 위한 것으로 지식과 지식들 간의 관계를 정의하는 작업이다. 이를 기반으로 상황 발생시 관련 현황, 피해, 대처 현황에 맞추어 필요한 지식이 검색되는 지능형 서비스가 가능하게 된다. 여기서 말하는 지식을 정의하기 위해서는 상황관리에 필요한 필수 정보 정의가 우선되어야 한다. 필수 정보가 정의되었다면 지식 구조화를 위한 다양한 방법, 예를 들어 시맨틱 웹(semanticweb) 언어인 resource description framework (RDF), 온톨로지, 지식 그래프(knowledge graph) 등을 활용하여 지식베이스(knowledge base)를 구축할 수 있다. 이를 통해 실무자가 간단한 키워드 또는 문장을 입력하여 정보를 검색하거나 내부 시스템에 수신된 상황발생 메시지를 기반으로 현 상황에 필요한 지식들이 검색될 수 있을 것이다. 지능형 검색 모델은 최근 다양한 분야에서 활용하고 있는 ChatGPT와 같은 초거대언어모델(large language model, LLM)과 융합하여 상황관리 분야 심층질의응답 기술로 확장될 수 있다.
향후, 본 연구에서 도출한 성과는 상황관리시스템을 개선하고 상황관리 지능화 기술을 개발하는데 활용할 계획이다. 상황관리 지능화 기술을 통해 직관적인 현장 상황 파악은 물론 상황 맞춤형 정보를 확보할 수 있고, 과학적 근거에 기반하여 상황판단이 가능해질 것이다. 또한 반복적인 노동집약적 작업에 소모했던 과도한 시간과 인력은 지능화를 통해 감소되어 상황파악 및 초동 대응 등 업무에 더 집중할 수 있을 것이다.
Conflict of Interest
No potential conflict of interest relevant to this article was reported.
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