[소방의 미래는 AI 기반 예측이다]

- AI가 바꾸는 재난 대응, 사후 진압에서 사전 예측으로

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소방청이 대통령 업무보고를 통해 화재 예방 체계를 AI(인공지능) 기반으로 전환하겠다는 방향을 분명히 했다. 기후 위기와 복합 재난이 일상화되는 상황에서 소방 행정의 중심을 사후 진압에서 사전 예측으로 옮기겠다는 선언이다. 소방청은 생명 존중과 국민 안전 최우선을 목표로 정교한 대응, 선제적 예방, 연대 강화, 첨단 과학 소방이라는 네 가지 전략 과제를 제시하며, AI와 빅데이터를 핵심 수단으로 삼겠다고 밝혔다.

그동안 소방의 성과는 얼마나 빨리 현장에 도착하느냐로 평가돼 왔다. 실제로 우리나라 소방은 평균 7분 이내 출동 체계를 구축하며 세계적으로도 높은 수준의 대응력을 유지해 왔다. 그러나 초고층 건물, 대형 물류시설, 지하 공간이 급증한 오늘의 도시 구조에서는 출동 속도만으로 피해를 줄이는 데 분명한 한계가 드러나고 있다. 소방청 통계에 따르면 화재 발생 후 5분 이내 초기 대응이 이뤄지지 않을 경우 피해 규모는 급격히 커진다. 발화 후 불과 몇 분 만에 연기와 열이 건물 전체로 확산되는 사례가 반복되고 있다.

AI 기반 예측 시스템은 사후 진압에서 사전 예측으로 바꾸는 접근이다. 온도와 연기, 전력 사용 패턴, 음향 진동, 기상 정보, 과거 화재 이력 등 다양한 데이터를 종합 분석해 불이 나기 직전의 이상 징후를 포착한다. 이는 단순히 경보를 조금 더 빨리 울리는 기술이 아니다. 화재를 하나의 돌발 사건이 아니라 시간에 따라 진행되는 위험 과정으로 관리하는 방식이다. 위험도가 높아지는 시설과 지역을 미리 특정해 소방 자원을 전진 배치하고, 전기 과부하나 열 축적 단계에서 차단 조치를 취할 수 있다면 화재는 발생 자체가 줄어든다.

해외에서도 이미 이러한 전환이 현실이 되고 있다. 두바이는 도시 전역의 건물 데이터를 AI로 분석해 화재 위험이 감지되면 소방차와 로봇을 사전에 배치하는 예측형 소방 체계를 운영하고 있다. 건물의 전기 사용량, 기상 조건, 건축 자재, 과거 화재 기록을 실시간으로 분석해 위험도를 색상으로 표시하고, 고위험 단계로 전환되면 즉각 대응이 이뤄진다. 산불 분야에서도 미국과 유럽은 위성 영상과 기상 데이터를 결합한 AI 모델로 확산 경로를 예측해 대피와 방화 전략에 활용하고 있다. 공통점은 명확하다. 소방의 사명과 경쟁력은 더 빠른 출동이 아니라 더 이른 판단에 있다는 인식이다.

이번 업무보고에서 소방청이 밝힌 무인 소방 로봇, 초고층 대응 드론, 대원 위치 추적 장비 개발 역시 같은 맥락에 놓여 있다. 위험한 현장에 사람을 먼저 투입하는 방식에서 벗어나, 기술로 위험을 줄이고 판단의 정확도를 높이겠다는 방향 전환이다. 소방청은 이를 위해 연구개발 예산을 올해 300억 원대에서 내년 500억 원대 수준으로 확대하겠다고 밝혔다. 이는 소방 기술을 단순 장비 개선이 아닌 국가 전략 기술로 인식하기 시작했다는 신호로 읽힌다.

물론 기술만으로 충분하지는 않다. AI 예측 시스템이 현장에서 제대로 작동하려면 법과 제도, 인증 기준, 데이터 공유 체계가 함께 뒷받침돼야 한다. 현재의 화재 예방 관련 법·규정은 여전히 감지기와 경보 중심의 사후 대응 체계에 맞춰져 있다. 행정안전부는 ‘재난 및 안전관리기본법’에 재난 및 화재예보 개념과 예보시스템을 반영하고, 소방청은 화재예보시스템 반영을 위한 성능 기준 정비와 행정 책임 분담을 병행해야 한다.

기후 위기에 예보가 필수이듯, 화재에도 예보가 필요하다. 소방의 목표는 더 이상 얼마나 빨리 달려가느냐에 머물러서는 안 된다. 얼마나 미리 위험을 읽고 막을 수 있느냐가 핵심이다. AI 기반 예측 소방은 기술 혁신을 넘어 국가 안전 패러다임의 전환이다. 그 전환을 체계적으로 실행하여 생명 존중과 국민 안전 최우선 목표를 실현하길 바란다. //