데이터 분석과 AI 융합해 안전하고 스마트한 도시 만든다

도시 안전을 위협하는 요인들은 강도, 방화, 테러 등 인위적인 범죄와 산불, 지진 등 자연적 재해로 나눌 수 있다. 이런 위협 요인에 대응하는 단계는 ▲위협 요인을 사전에 찾아내 제거 또는 사전에 차단하는 예방 단계 ▲위협 행동에 의해 발생한 문제들을 신속히 해결하는 복구 단계로 나뉜다. 특히 범죄나 재난 재해가 발생하기 전 예방하는 것이 무엇보다 중요한 데, 문제가 발생하기 전 투입되는 비용과 노력이 발생한 문제를 해결하기 위해 투입되는 비용과 노력보다 현저히 적기 때문이다. 이는 데이터에 기반한 과학적인 방법을 통해 예방할 수 있다.

스마트시티 기술 활용한 사전 범죄 예방
현재 중국은 특정 구역에 있는 사람 숫자, 이름, 행동 패턴 분석 외 특정 시간 동안 이동 경로, 이후에 이동할 경로 예측까지 가능한 보안 수준이다. 중국 공안은 ‘대중의 눈은 눈처럼 밝다’는 의미의 쉐량(雪亮, 백설 같은 빛) 공정을 통해 사천성 1만 4000개 마을에 4만 대 이상 안면 인식이 가능한 CCTV를 설치했다. 그리고 주민들의 TV, 휴대전화를 공안 시스템과 연결하여 중국 공안과 주민들이 함께 현장 상황을 실시간으로 파악하는 대중 감시 네트워크를 구축했다. 쉐량 공정 구축 후 쓰촨성 범죄 발생은 50%나 감소했으며, 범죄 검거율 또한 50% 정도 높아져 그 효과가 입증됐다. 현재 중국은 중국의 모든 CCTV를 국가 차원의 중앙 데이터 공유 플랫폼으로 통합해 감시가 어려웠던 중국 지방 지역을 통합 관리하는 쉐량 공정 전국 확대 설치를 진행하고 있다.

영국 런던시는 철의 포위망(Ring of Steel)이라는 CCTV와 도로 차단기로 구성된 통합 시스템을 도로에 설치하고 범죄 활동을 감지 및 추적하는데 활용하고 있다. CCTV는 도시 진출입 추적 뿐만 아니라 차량 번호판 자동인식 기능도 보유하고 있으며, 2005년 런던 지하철 폭탄 사건 용의자 신원 확인시에도 활용되어 그 효과가 입증됐다. 현재 런던에는 약 400만 대 이상 카메라를 활용한 ‘지능형 보행자 감시 시스템(Intelligent Pedestrian Surveillance System)’을 통해 거리, 지하철, 공공장소에서 자살 시도, 의심 물체 및 배회 인물 감지, 도시 범죄 예방 등에 활용되고 있다.

미국 버지니아 주 리치먼드시는 특정 공간과 시간에 발생하는 범죄 확률을 근거로, 비즈니스 정보, 예측 분석, 데이터 마이닝, GIS 정보를 융합해 경찰관을 배치함으로써 최근 범죄율이 26년만에 최저 수준으로 감소했다. 리치먼드시는 경찰서 신고전화(911) 기록 관리 시스템에서 데이터를 입수하고 요약해 지도와 사진으로 된 범죄 보고서를 작성해 배포했다. 여기에 시간, 날씨, 공공행사와 같은 여러 변수를 결합해 과거와 현재 데이터에 근거한 범죄 발생 핫스팟을 범죄 보고서에 표시한다. 이 보고서를 경찰서와 순찰차에서 이용하도록 함으로써 경찰관 수를 늘리지 않고도 사건을 예방하고 있다.

범죄, 사고 예방 위한 스마트 장비의 발전
스마트시티의 큰 특징 중 하나는 일상적으로 반복되는 사람들의 기존 활동에 점차적으로 로봇이나 드론을 활용하고 있다는 점이다. 예를 들어 순찰이나 점검 같은 행위로서 공항이나 석유 저장 창고 같은 중요 시설에는 로봇을 활용한 일상적인 순찰활동을 진행하고 있으며 송전탑과 같이 높거나 장거리의 설비들은 드론을 활용해 상태를 점검하고 있다.
반대로 로봇이나 드론을 활용한 테러나 범죄 방식도 다양해지고 있어 예방 시스템 필요성도 커지고 있다. 2018년 베네수엘라에서 발생한 대통령을 겨냥한 드론 공격이 전 세계적으로 화제가 되었다. 해당 테러는 초기 형태의 드론 공격으로 대통령이 화를 면했지만, 앞으로 드론을 활용한 테러는 증가하고 지능화 및 고도화될 것으로 예상된다. 이런 범죄를 예방하기 위해 안티 드론 시스템이 발전하고 있다. 안티 드론 시스템은 전파 등을 이용해 드론 비행을 방해해 추락하게 하는 방식과 드론을 직접 타격해 드론 비행체를 파괴하거나 포획하는 방식이 있다.
앞서 살펴본 범죄 예방과는 성격이 다르지만, 사고를 예방하기 위한 스마트 인프라도 스마트시티에서 중요한 요소이다. 대표적인 사례가 IoT, AI 등의 기술이 결합된 스마트 횡단보도이다.

영국 스타트업이 제안한 스마트 횡단보도(Starling Crossing)은 도로 주변에 설치된 CCTV를 통해 보행자, 자전거, 자동차를 자동으로 식별하며 도로에 침범한 물체를 추적하고 그 상황을 판단하여 도로 바닥에 심어진 LED를 통해 횡단보도에 그 내용을 표시해주는 대표적인 예이다. 보행자가 도로를 횡단하면 흰색 줄무늬로 횡단보도를 표시하고 자동차 앞에는 정지선을 표시한다. 또한, 갑자기 도로에 보행자나 물건이 침범하는 긴급 상황이 발생하면 빨강색 무늬가 표시되어 위험을 자동차 운전자에게 전달한다.
특히, 스마트 횡단보도는 노약자 분들을 위해 반드시 필요하다. 일반 횡단보도는 미리 사전에 정해진 시간만큼만 보행을 보장한다. 일반적으로 보행 시간은 보통 성인이 1초당 1m를 걷는다는 전제하에 신호 시간을 결정하는데, 거동이 불편한 사람이 건너기엔 시간이 부족하기 때문이다.

빠르고 신속하게 대응하는 스마트시티 복구 기술
앞서 사고를 예방하기 위한 스마트시티 사례를 살펴봤다면, 사고가 발생했을 때 피해를 최소화하고 빠르게 대처하는 스마트시티 복구 기술은 무엇이 있을까?
대표적인 사례로는 119 소방차 등의 신속하고 안전한 출동을 위한 긴급차량 우선 신호체계가 있다. 차량에게 주변 교통상황과 급정거, 낙하물 등 사고 위험 정보를 실시간 제공하는 시스템인 C-ITS(차세대 지능형 교통 시스템, Cooperative-Intelligent Transportation Systems)를 활용해 긴급 차량 통행이 최우선되도록 신호등 등을 조정하는 것이다.

미래 자율 주행 차량의 경우에는 유/무선망으로 다른 차량이나 도로 등 정보를 교환하는 V2X(Vehicle to Everything)을 통해 차량을 직접 제어해 서행하거나 정지하도록 하여 사고를 예방하고 긴급차량 통행을 우선화하는 방법도 개발하고 있다.
사고 현장에서 현장 복구를 위한 스마트시티 기술도 발전하고있다. 디지털 트윈 기술과 가상현실, 증강현실 기술은 위험한 현장 상황을 사전에 확인하고 효과적인 구출 방법을 제시할 수 있는 시스템이다. 위험 현장을 진입하고 인명을 구조하기 위한 소방 로봇, 고층 건물 화재를 진압하기 위한 소방 드론 등 기술 역시 빠르게 발전하고 있다.
일본 소방청은 소방 로봇을 활용해 인명 구조 및 화재 진화를 시도하고 있다. 일본은 이미 90년대부터 소방 업무에 로봇을 활용하는 방안을 고민했고, 최근에는 무인 드론 등을 활용하는 방안까지 고민하고 있다.

이처럼, 스마트시티 기술은 도시 안전을 위해 발생 가능한 문제를 사전에 예방하고 발생하는 문제는 신속하고 효과적으로 복구하기 위해 발전하고 있다. 향후 스마트시티 기술이 도시 안전 예방과 복구에 큰 효과가 있기를 기대한다.

자료 제공: LG CNS 엔트루컨설팅 스마트엔지니어링 그룹