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내용 요약
행정안전부가 발간한 ‘잠재 재난위험 분석 보고서’는 기후변화와 기술발달이 초래할 수 있는 구조물 붕괴, 디지털 블랙아웃, 지하도로 위험성 등 3대 재난 요소를 체계적으로 분석하고, 대비·대응 전략을 제시한다.
핵심 포인트
- 위험 기반 사고 예방: 기후·기술 변화를 감지한 후 구조물, 전력망, 교통 인프라의 취약점을 사전 식별.
- 데이터‑주도 대응: GIS, 센서, 인공지능을 활용한 실시간 모니터링·예측 시스템 도입.
- 복원력 강화: 재해 발생 시 빠른 복구를 위한 중복 전력·통신망 설계 및 신속 복구 프로토콜 구축.
기술 세부 내용
1️⃣ Predictive Analytics for Structural Integrity
- 센서 네트워크: 구조물 표면에 부착된 가속도계, 변위계, 열화상 카메라 등으로 진동, 변형, 온도 변화를 실시간 수집.
- 데이터 통합: IoT 게이트웨이에서 클라우드로 전송된 센서 데이터는 GIS 플랫폼에 매핑되어 공간·시간 기반 시각화가 가능.
- 머신러닝 모델: 수집된 데이터와 과거 붕괴 사례를 학습해 손상 지수(Structural Damage Index)를 계산, 위험 레벨을 0~5 단계로 분류.
- 경보·대응: 위험 레벨이 3 이상이면 스마트폰 알림, CCTV 재설정, 비상 차단 장치 동작 등 자동 대응이 실행된다.
- 예측 유지보수: 모델이 감지한 잠재적 파괴 포인트에 대해 정기 점검·보수 스케줄을 자동 생성, 비용·시간 절감에 기여.
2️⃣ Redundant Power & Communication for Digital Blackout Mitigation
- 배터리/UPS 기반 백업: 주요 데이터센터, 전력망 컨트롤 센터에 UPS(무정전 전원 공급)와 에너지 저장 시스템(ESS)을 설치해 1~2시간 이상 연속 전력 공급.
- 분산형 전력망: 마이크로그리드(μ‑Grid) 설계로 지역별 독립 운영 가능, 한 지역의 정전이 전체망에 전파되지 않도록 분리.
- 5G & 위성 연결: 핵심 통신 장비에 5G 모뎀과 저지연 위성 라인을 장착해 물리적 연결이 끊겨도 대체 경로 확보.
- AI 기반 장애 진단: 전력·통신 데이터에 실시간으로 접근, 이상 패턴(전압 스파이크, 신호 손실 등)을 탐지해 즉시 장치 전환(스위칭)을 수행.
- 시뮬레이션 & 훈련: 정기적으로 시나리오 기반 시뮬레이션을 실행해 장애 대응 플랜을 점검하고, SOC(보안 운영 센터) 직원에게 훈련 제공.
이 두 기술은 기후·기술 변동에 따른 잠재 재난 위험을 미리 감지하고, 신속·효율적으로 대응·복구할 수 있는 핵심 역량을 제공한다. 앞으로 정부·민간 부문의 협력으로 이 시스템을 전국 인프라에 확대 적용하면 국민 안전을 한층 강화할 수 있을 것이다.
출처: http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=139218&kind=&sub_kind=
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