이동규 동아대 기업재난관리학과 교수
이는 소방청이 소방의 국가직 전환에 따른‘소방 빅데이터 센터’구축이 시급하게 추진되어야 할 정책임을 밝힌 것이다. 왜냐하면 소방청은 올해부터 지역별 재정자립도에 따른 소방 본부별 인·물적 자원 불균형을 조정하기 위해 관련 빅데이터 근거를 기반으로 효율적 배분과 활용을 시작해야 하기 때문이다.
소방청은 현장 출동 인력 부족을 개선하기 위해 2020년에 3667명이, 2021년엔 3642명이, 그리고 2022년엔 3903명이 충원할 예정이라고 밝혔다. 이대로 진행된다면 소방공무원 1인당 담당 인구가 768명으로 떨어질 수 있다. 이는 미국(911명), 일본(779명)과 비슷해지는 것이다. 소방의 국가직 전환과 소방공무원 충원 사업은 문재인 정부의 공약 추진에 대한 노력이자 성과로 볼 수 있다.
하지만 안전에 대한 높아진 국민 인식과 해마다 되풀이 되는 지역별 소방자원 격차가 소방 공무원의 순직으로 이어지는 현실 개선에 대한 여론도 한 몫을 했던 것도 사실이다. 따라서 소방청은 빅데이터 근거 기반의 예측 행정을 통한 육상재난 컨트롤 타워와 화재예방대응을 위한 사전 예방과 완화 체계를 정립하고 증명할 수 있어야 한다.
최근 소방과 관련된 빅데이터가 국민의 생활 안전 개선을 위해 유용하게 활용되었던 증거가 존재한다. 첫째, 2018년 12월에 소방청과 통계청은 함께 소방공무원 1인당 출동건수가 매년 큰 폭으로 증가하고 있고, 벌집제거, 동물포획, 그리고 잠금장치 개방 등 생활안전사고 건수와 비율이 상승하고 있는 것을 발표하였다. 소방 빅데이터를 활용하여 국민 생활안전 위험도 분석의 가능성을 보여준 것이다.
둘째, 2019년 11월에 국민원익위원회는 119 구조·구급 빅데이터를 활용해 생활안전사고가 빈발하는 공공시설 422곳을 선정하고, 한국교통연구원 등 전문기관의 검토를 거친 총 1202개(시설별 평균 2.85개) 개선방안을 발표하였다. 이는 소방청, 경찰청, 지방자치단체, 그리고 공단 등 시설관리 책임기관과 공유하는 등 유관기관들이 공동으로 소방 관련 빅데이터를 기반으로 적극행정 구현의 가능성을 제시하였다.
무엇보다 앞서 검토한 소방 빅데이터를 전문적으로 관리하기 위한‘소방 빅데이터 센터’도입이 필요한 이유가 있다. 국내 사례에 있다. 통계청, 국세청, 그리고 기상청에서 이미 빅데이터 센터를 성공적으로 구축해 운용하고 있다는 것이다.
국내 빅데이터 센터에서 이미 검증된 효과로 첫째, 빅데이터 분석을 통한 기존 업무에서 효율성 향상을 발견했다. 둘째, 자체적으로 생성하고 여러 기관으로부터 수집한 기본적인 데이터를 실시간으로 보유하고 공개하였다. 셋째, 자체적으로 수행한 빅데이터 분석결과를 정책입안자의 의사결정에 지원하였다. 마지막으로 일반인 및 연구자들을 위한 빅데이터 분석 환경을 제공하였다는 것이다.
미국과 영국 등 주요 국가 사례에 있다. 이들 국가에서는‘스마트 소방을 위한 지능형 소방체계’라는 이름으로, 다양한 유관기관으로부터 대량으로 제공되는 정보들을 수집하여 연결시키고, 그 정보를 처리→ 분석 → 예측하여 지역사회, 소방본부, 지휘소 및 소방관 등에게 적절하게 그 결과 및 특정 목표에 대한 결정을 제공하고 있다.
화재가 발생하는 지역본부와 현장 지휘부에 미리 수집하고, 통합한 사고 지역의 화재 현장에 대한 정보(건물의 평면도, 건물 내 위험물질의 여부 및 장소, 소화전의 위치, 가장 가까운 이동거리, 주변의 주민 분포 등)를 실시간으로 제공하였다. 이는 현장 소방공무원의 소화 활동에 유용하게 도움을 준다. 또한 산불과 같은 대규모의 화재가 발생하는 경우는 기상상황 및 지표 상의 가연성 물질의 상태 등에 대한 정보를 바탕으로 화재의 진행방향, 진행 시간 등을 실시간으로 예측하고 관련 기관에 공유하고 있다.
소방 빅데이터 센터의 도입이 필요한 이유는 사고 발생의 촉박한 시간에서 현장에 대한 모든 관련 정보를 실시간으로 분석하여, 현장의 소방관에게 모든 정보를 제공하여 위험 감소와 화재 진화의 효율성을 향상시켜 소방관과 시민의 안전을 확보하는 것이다.
이동규 동아대 기업재난관리학과 교수
Copyright ⓒ 서울신문. All rights reserved. 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지
