[보안뉴스]양천구, ‘안전한 도시’ 위한 24시간 재난안전상황실 본격 가동

내용 요약

서울 양천구는 기후변화에 따른 집중호우·폭염·폭설 같은 자연재해와 대형화재·건설 사고를 신속·정밀하게 대응하기 위해 ‘재난안전상황실’을 구축하고, 9월 8일부터 24시간 상시 운영체계를 도입했습니다.
이 시스템은 IoT 센서·실시간 GIS·AI 예측 모델을 결합해 재난을 조기에 감지·예측·대응합니다.

핵심 포인트

• IoT 기반 환경 모니터링: 온·습도·이산화탄소·소음 등 다양한 센서를 활용해 실시간 데이터 수집
• 실시간 GIS 시각화: 재난 발생 지점과 영향 범위를 지도상에서 직관적으로 표시
• AI 예측·우선순위 결정: 과거 재난 데이터와 기후 모델을 학습해 재난 발생 가능성을 예측하고 대응 우선순위 지정

기술 세부 내용

1️⃣ IoT 기반 환경 모니터링

• 센서 배치: 1 km × 1 km마다 기온, 강수량, 풍속, 수위, 소음 센서를 설치
• 데이터 수집 주기: 30초 간격으로 측정값을 수집해 edge 컴퓨팅 장치에 전송
• 데이터 전송: LoRaWAN·NB‑IoT·5G 등 저전력 광대역을 활용해 지연 ≤ 2 초로 센서→클라우드 전송
• 데이터 검증: 수집 데이터에 대해 이상값 탐지(Statistical Threshold, ML‑Based Outlier)를 수행해 품질 확보
• 보안: TLS/DTLS 암호화, 인증서 기반 인증, 정기 키 교환으로 무결성·기밀성 보장

2️⃣ 실시간 GIS 시각화

• 데이터 연동: IoT 센서·위성·공공 GIS 데이터를 시각화 엔진에 연동
• 지도 서비스: OpenStreetMap 기반 토폴로지와 서울시 행정구역 데이터를 겹쳐 표시
• 동적 레이어: 기온, 습도, 유동인구, 재난 경로(피난소·구조 루트)를 별도 레이어로 제공
• 시뮬레이션: 물류·교통 흐름을 시뮬레이션해 재난 시 가장 효율적인 경로를 예측
• 사용자 인터페이스: 모바일·웹 앱에 드래그·핀치 기능을 제공, 상황에 따라 색상·아이콘으로 직관적 표시

3️⃣ AI 예측·우선순위 결정

• 데이터셋: 과거 5년간 재난 기록, 기상 데이터, 인프라 정보, 인구 통계
• 모델링: Gradient Boosting, LSTM 시계열 모델, 그래프 CNN을 조합해 재난 발생 확률 예측
• 특징 공학: 온도, 습도, 풍속, 지표면 습도, 건축물 밀도 등 30개 이상의 파라미터를 사용
• 실시간 업데이트: 새 데이터가 들어오면 모델을 incremental learning 방식으로 업데이트 (Δ ≤ 5 분)
• 우선순위 산정: 예측 확률·피해 규모·피난소 용량을 가중합해 ‘긴급·우선·대응’ 순위표 생성
• 알림: 경보 레벨이 높으면 SMS·앱 푸시·라디오 방송으로 즉시 알림

이처럼 IoT, GIS, AI를 결합한 통합 재난안전상황실은 서울 양천구가 자연재해·인재 재난에 대비해 24시간 언제든지 상황을 모니터링하고, 데이터를 기반으로 빠르고 정확한 대응을 가능하게 합니다.

 

출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139167&kind=&sub_kind=