왜 지금 재난 대응에 AI인가. 이유는 두 가지가 겹친 탓입니다. 집중호우와 복합재난이 잦아져 현장에서 판단할 시간이 짧아졌고, 그동안 문서로 쌓인 재난 데이터를 AI가 읽을 수 있는 형태로 다듬을 기술은 갖춰졌거든요. 행정안전부가 27일 이 두 가지를 하나의 계획으로 묶어 ‘범정부 재난안전 AX(인공지능 전환) 종합계획’을 내놨습니다.
사후 대응에서 사전 대비로
계획의 뼈대는 사후 대응 중심의 재난관리 체계를 AI 기반 사전 대비 체계로 바꾸는 것입니다. 오는 2030년까지 50개 사업에 약 9400억원을 투입합니다. 출발점은 데이터예요. 행안부는 한국지능정보사회진흥원과 함께 매일 생산되는 ‘안전관리 일일상황보고서’와 ‘상황전파 메시지’ 같은 비정형 문서를 AI가 바로 활용할 수 있는 정형 데이터로 바꾸는 사업을 추진합니다.
기관별로 흩어진 데이터도 사건 단위로 묶습니다. 집중호우가 나면 침수 범위와 피해 정보는 행안부, 기상 상황은 기상청, 하천 수위는 기후에너지환경부, 119 신고 정보는 소방청에서 각각 모으고 AI가 이를 통합 분석해 위험 상황을 판단하는 방식이에요. 부서마다 따로 보관하던 재난 기록을 하나의 사건 장부로 합치는 셈이죠. 위성 데이터와 자연재해위험개선지구, 산사태취약지역 자료도 같은 방식으로 통합 분석 대상에 올라갑니다.
부산·영천·인제에서 먼저 돌려봅니다
핵심 과제는 ‘AI 기반 집중호우·태풍 대응 서비스 구축 사업’입니다. 올해 공모로 선정된 부산광역시와 경북 영천시, 강원 인제군 세 곳의 지방정부에서 시범 운영이 시작됐어요. AI가 실시간 기상정보와 지하공간·저지대 같은 위험 요소, 과거 피해 사례를 함께 분석해 최적의 대피·차단 방안을 제시하는 시스템입니다. 행안부는 지난 8일 착수보고회를 시작으로 구축에 들어갔고, 내년 초까지 AI 의사결정 지원 서비스의 효과를 검증할 예정입니다.
숫자만 보면 규모가 분명해요. 2030년까지 50개 사업에 약 9400억원, 시범 지방정부 세 곳, 효과 검증은 내년 초입니다. 이번 계획이 올해 초 국가인공지능전략위원회 권고에 따라 마련됐다는 점도 함께 짚어둘 만합니다. 정부가 AI를 산업 진흥을 넘어 행정 안전 기능의 기반으로 끌어들이는 흐름이 여기서 한 단계 더 나아간 셈이에요.
공공 문서까지 AI 눈높이로
정부는 생성형 AI를 통한 정보 검색이 늘어난 점도 반영했습니다. 여러 단계를 거쳐야 정보에 닿는 공공 누리집 구조에서는 AI가 잘못된 정보를 수집할 가능성이 커지기 때문입니다. 앞으로 공공 누리집을 새로 구축하거나 개편할 때 AI가 읽기 쉬운 웹 환경을 만들도록 관계 기관 협력을 강화한다는 방침이에요. 재난 데이터를 공공기관과 민간 기업이 함께 활용할 수 있도록 수요 조사와 제공 절차도 구체화합니다.
“그간 축적된 재난관리 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 신속히 변환하고 융합하여 현장 공무원에게 실질적으로 도움이 되는 똑똑한 재난안전 AX를 함께 완성해 나가겠다”
윤호중 행정안전부 장관이 계획을 내놓으며 관계 기관에 협조를 당부한 대목입니다.
현장 공무원의 판단을 대신하지 않는 선
이게 우리한테 뭐가 의미 있냐면요, 재난안전 AX의 성패는 AI가 얼마나 똑똑한지가 아니라 데이터가 실제로 연결되는지에 달려 있다는 신호로 읽혀요. 부처마다 다른 형식으로 쌓인 기록을 사건 단위로 묶는 일은 기술보다 행정이 더 어려운 작업이거든요. 여기서 연결이 되면 같은 데이터가 민간 서비스에도 열려, 재난 알림이나 대피 안내 같은 분야에서 새 서비스가 나올 여지도 커집니다.
전망은 두 갈래로 갈립니다. 부산·영천·인제에서 내년 초까지 검증이 끝난 뒤 다른 지방정부로 얼마나 빠르게 확산되는지, 그리고 2030년까지 50개 사업 일정이 실제 예산 집행 속도대로 가는지가 관전 포인트예요. 정부가 재난 데이터를 어디까지 열어줄지도 함께 지켜볼 지점입니다. 데이터 제공 절차가 구체화되면 민간에서는 재난 알림 앱이나 시설 점검 서비스 같은 새 사업이 나올 수 있고, 그때부터는 정부 계획의 성과를 시민이 직접 체감하게 됩니다.
- 원문: 이코노빌 — 정부, 재난안전에 AI 도입…2030년까지 9400억 투입
- 작성: sw4u 9시뉴스 안나영 / 2026-09-27 21:00