[AI 소방시대, 국가인증 및 조달 기준부터 바꿔야]

- AI 기반 국가인증 혁신과 우수조달물품·혁신제품 지정 개선

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지난 15일 천안 이랜드 물류센터 화재 사례는 화재예보(화재 위험 예측 및 사전 경보 체계)의 필요성을 강하게 제기하고 있다. 단순히 화재 발생 후 대응만으로는 피해를 최소화하기 어렵고, 사전에 위험을 예측하고 대비하는 체계가 중요하다는 문제의식을 드러냈다.

과거 감지기가 연기나 열을 일정 수준 이상 감지한 뒤에야 경보기가 울리고, 화재가 이미 발생한 이후에 대응하는 ‘반응형 소방’에서 AI 기술의 등장으로 소방은 ‘예측형 체계’로 이동해야 한다.

디지털트윈은 실제 건물과 동일한 가상 환경을 만들어 화재의 전개 방향과 속도까지 예측한다. 음장센서는 공간의 소리 흐름을 분석해 이상 징후를 포착하고, 영상 인지 기술은 사람의 눈으로는 놓칠 미세한 패턴을 감지한다. 불이 난 뒤 대응하던 소방 시대가 지나고, 불이 나기 전에 경고하는 AI소방이 현실이 되었다.

1. 예보·음장·영상 기반 소방 기술을 검증할 시험제도 도입

기술은 빠르게 발전했지만, 이를 평가할 국가 인증 제도는 느리다. 현재의 소방 인증 제도(KFI 형식승인)는 기계식 센서를 전제로 설계돼 있다. 연기 농도, 온도 상승, 불꽃 감지 같은 물리적 신호가 일정 기준을 넘으면 합격하는 방식이다. 그러나 AI 예보시스템은 물리적 신호가 발생하기 ‘전’ 단계의 변화와 패턴을 분석한다. 기존 방식은 이런 ‘지능’을 측정할 항목을 아예 가지고 있지 않다.

결국 성능이 뛰어난 AI 기술은 인증받기 어렵고, 반대로 ‘AI’라는 이름만 붙인 부실 제품은 검증할 방법이 없어 시장에 들어올 수도 있다. 이는 혁신을 막을 뿐 아니라, 시민의 안전을 위협하는 구조적 공백이다. 이 공백을 해소하기 위해서는 국가가 AI 소방기술의 특성을 반영한 새로운 인증 기준을 만들어야 한다.

가장 먼저 필요한 것은 AI 예측성능 시험제도다. 소방 인증 제도(KFI 형식승인)는 조기 감지율과 오경보율 같은 핵심 지표를 정량화하여 평가하는 시스템을 갖추어야 한다. 두 번째로 음장·영상 기반 기술을 시험할 수 있는 국가 시험실 구축이 필요하다. 지금의 실험실은 기계식 센서 위주로 설계되어 있어 AI 기술을 정확히 평가할 수 없다.

AI 제품은 업데이트될 때마다 성능이 달라질 수 있으므로, 소프트웨어 업데이트 검증체계를 도입해 배치 후 성능을 지속 관리해야 한다. 마지막으로, 일정 규모의 실제 사용기관 데이터를 반영하는 사용자 기반 평가제도가 필요하다.

2. 조달청은 AI 시대에 맞는 조달제도를 개선해야 한다.

현재 우수조달물품·혁신제품 지정 기준에는 AI 성능 평가 항목이 없다. 공공기관은 AI 제품을 구매하면서도 성능 데이터를 확인할 방법이 없고, 기업은 기술 개발보다 인증 전략에 더 많은 자원을 쏟는다. 이 구조에서는 혁신이 시장에 제대로 진입할 수 없고, 우수한 기술이 국민에게 닿는 속도는 늦어진다.

조달청은 우수조달물품 심사 기준에 AI 성능 인증 항목을 신설하고, 나라장터에 예측률·오경보율 등 핵심 성능지표를 공개하는 제도가 필요하다. 조달은 기술을 따라가는 절차가 아니라, 공공기술의 기준을 정하는 국가 시스템이다.

AI 소방 시대를 여는 열쇠는 ‘기술’이 아니라, 그 기술을 평가할 ‘기준’이다. AI 기반 소방 기술은 단순한 제품 업그레이드가 아니다. 초기 감지 시간을 줄이고, 화재 확산을 예측하며, 대형 화재를 구조적으로 예방할 수 있는 고도의 기술이다. 국민의 안전을 보장하기 위해서는, 기술 평가와 조달우수 인증 체계가 개선되어야 한다.//