재난과 사고는 예고 없이 발생한다. 문제는 사고 자체보다 초기 대응 속도다. 현장 인력의 판단과 육안 확인에 의존해 온 기존 방식은 인력 공백과 정보 한계 앞에서 반복적으로 취약점을 드러냈다. 최근 공공과 산업 현장에서 ‘기술이 먼저 위험을 감지하는 구조’가 빠르게 확산되는 이유다.
안전 대응 기술은 더 이상 단순 감시 수단에 머물지 않는다. 관제 시스템, AI 분석, 실시간 알림이 결합되며 대응의 출발점을 앞당기고 있다. 숙박시설, 주거단지, 재난 현장, 건설 현장까지 적용 범위도 넓어지고 있다.
◇ 숙박시설 안전 공백을 줄인 지냄의 비대면 관제
중소형 숙박시설은 상시 인력 운용이 어렵고, 야간 시간대 대응 공백이 크다. 화재나 사고 발생 시 초기 대응이 늦어질 수밖에 없는 구조다.
중소형 숙박시설 위탁운영 전문기업 지냄의 비대면 관제 솔루션 ‘프론트엑스(Front-X)’는 24시간 관제 체계를 통해 이 문제를 보완하고 있다. 화재 등 비상 상황을 감지하면 관제센터와 관리자를 동시에 연결해 즉각 대응이 이뤄지도록 설계됐다.
지난해 10월 대구 평리동의 한 모텔 주차장에서 발생한 차량 화재 당시, 프론트엑스는 화재를 인지한 직후 119 신고와 함께 객실 비상 방송, 문자 안내, 개별 전화까지 연속적으로 진행했다. 투숙객 전원이 대피하며 인명 피해는 발생하지 않았다. 숙박업계에서는 기술 기반 관제가 실제 현장에서 대응 속도를 좌우할 수 있음을 보여준 사례로 평가한다.
◇ 재난 대응 판단을 보조하는 S2W의 AI 접근
재난 현장에서 또 하나의 과제는 복잡한 상황 속 판단이다. 다수의 변수와 정보가 얽힌 상황에서 신속한 의사결정을 내리기 쉽지 않다.
에스투더블유(S2W)는 SK AI 서밋 2025에서 ‘재난 대응 의사결정 지원 시스템’ 데모를 공개했다. 전문가 지식과 지형·기상 데이터 등을 구조화해 AI가 대응 시나리오를 도출하는 방식이다. 연구·검증 단계에 머물러 있지만, 재난 대응에서 데이터 기반 판단이 어떤 역할을 할 수 있는지 방향성을 제시했다는 평가가 나온다.
◇ 영상으로 화재를 먼저 감지하는 알체라
주거단지와 도시 시설에서는 화재 조기 감지가 핵심 과제로 꼽힌다. 비전 AI 기업 알체라는 AI 영상 분석 화재 감지 시스템 ‘파이어스카우트(FireScout)’를 통해 이 영역을 공략하고 있다.
파이어스카우트는 CCTV 영상을 실시간 분석해 연기와 불꽃을 수초 내 포착한다. 별도 대규모 설비 교체 없이 기존 CCTV와 연동 가능하며, 서울 대형 주거단지와 해외 산불 대응 현장에서 활용 사례를 확보했다.
◇ ‘소리’로 위험을 인지하는 디플리의 AI 음향 기술
시야가 닿지 않는 공간에서는 영상만으로 위험을 포착하기 어렵다. 이 지점을 보완하는 기술이 AI 음향 인식이다.
디플리(Deeply)는 비명, 고함, 충격음과 같은 비정형 소리를 실시간 분석해 응급 상황을 감지하는 AI 음향 인식 기술을 보유하고 있다. 해당 기술은 한국인터넷진흥원(KISA)과의 협력을 통해 공공기관 실증 절차를 거치고 있다.
KISA는 서울청사 실증랩에 디플리의 ‘Listen AI Safety’를 구축해 물리보안 통합플랫폼 환경에서 연동성과 감지 성능을 검증했다. 영상 감시나 센서 중심 관제에 음향 기반 감지를 결합해 위험 상황 인지 범위를 넓히는 데 초점을 맞췄다.
부산 벡스코에서 열린 ‘2025 월드스마트시티 엑스포’ 현장 시연에서도 다중 소음 환경 속에서 비명과 고함을 안정적으로 감지했다. 고소음 환경의 산업 현장에서 기술 신뢰성이 확보될 경우 적용 범위는 더 넓어질 수 있다.
관제, 영상, 음향, 데이터 분석 기술이 실제 현장에서 성과를 내고 있는 점은 분명하다. 다만 기술 도입이 곧 안전을 보장하는 해법으로 이어지려면 운영 체계와 제도적 연계가 함께 뒷받침돼야 한다.
그럼에도 한 가지 흐름은 분명해졌다. 재난과 사고 대응의 출발점이 사람의 인지에서 기술의 감지로 이동하고 있다는 점이다. 위험을 먼저 감지하고 대응을 촉발하는 역할을 기술이 맡기 시작했다. 안전 관리의 기준이 바뀌는 순간이 현장에서 포착되고 있다.
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