-UNECE 글로벌 전문가 포럼서 한국 도시데이터·인파 안전관리 실증 사례 공유
-12시간 인구 예측·AI 이상징후 탐지·디지털트윈 시뮬레이션 등 소개

공간 AI 전문기업 화이트스캔이 유엔 유럽경제위원회(UNECE) 주최 글로벌 포럼에서 실시간 도시데이터와 AI를 활용한 인파 안전관리 및 현장 의사결정 지원 사례를 소개했다.

화이트스캔은 지난 9월 3~4일 스위스 제네바 유엔 제네바사무소 팔레 데 나시옹에서 열린 ‘제6차 재난 관련 통계 생산자·사용자 글로벌 전문가 포럼’에 참가해 한국의 도시데이터 기반 재난·안전 대응 사례를 발표했다고 밝혔다.

이번 포럼은 UNECE가 주최하고 유엔 재난위험경감사무국(UNDRR), 유엔 통계처(UNSD), 국제통화기금(IMF) 등 관련 기관이 협력한 국제회의다.

올해 3월 제57차 유엔 통계위원회의 승인을 받은 ‘글로벌 재난 관련 통계 프레임워크(Global Disaster-Related Statistics Framework, G-DRSF)’를 각국의 정책과 재난 대응 체계에 적용하는 방안이 주요 의제로 다뤄졌다.

포럼에는 통계와 재난관리, 공간정보, 기상, 금융 분야 전문가와 정부·국제기구 관계자 등 370명 이상이 참석했다. 국가별 적용 경험과 통계·공간정보 통합, 기관 간 협력, 데이터 공백 해소 등을 통한 재난 대응 역량 강화 방안이 논의됐다.

안은희 화이트스캔 대표는 ‘데이터 공백, 혁신 및 새로운 방법론(Data Gaps, Innovation, and Emerging Methods)’ 세션에서 ‘실시간 데이터만으로는 충분하지 않다: 도시 데이터를 인파 안전 대응으로 연결하기(When Real-Time Data Is Not Enough: Turning Urban Data into Crowd Safety Action in Korea)’를 주제로 발표했다.

같은 세션에서는 에스리(Esri), 바누아투 통계청, 모잠비크 국가공간정보개발기관의 사례도 함께 소개됐다.

화이트스캔은 발표에서 도시데이터를 단순한 현황 파악 수단에서 실제 현장 대응을 지원하는 정보로 발전시킨 과정을 설명했다.

회사는 코로나19 대응 과정에서 특정 지역에 얼마나 많은 사람이 모여 있는지를 파악하기 위해 실시간 인구데이터의 필요성을 확인한 뒤, 이를 인파 안전관리와 위험 감지·대응 지원 체계로 확장해왔다고 설명했다.

이동통신 신호를 기반으로 특정 지역의 인구를 추정한 뒤 공간정보와 결합해 격자 단위 인구 분포를 분석하는 방식도 소개했다. 성별·연령별 5분 단위 실시간 인구정보와 향후 12시간 인구 예측을 통해 지역별 혼잡도와 인구 집중 양상을 파악하는 구조다.

AI를 활용한 도시 이상징후 탐지 체계도 발표했다.

대중교통 승하차 패턴과 인구 예측치·실시간 인구 추정치 간 편차, 인구 변화 패턴, 군집 내 유사도 등을 함께 분석하는 다중모델 방식을 적용한다. 각 모델에서 감지한 변화의 지속성을 확인한 뒤 결과를 통합해 예상하지 못한 도시 이벤트를 탐지하고 위험도를 단계별로 분류하는 방식이다.

분석 결과는 지자체의 실제 업무 흐름과 연계된다. 위험 조건이 감지되면 담당 기관에 알림을 전달하고, 위험지역 상세정보 및 CCTV 확인, 위험 시뮬레이션, 현장 안전인력 배치 판단 등으로 이어지도록 구성했다.

도시 인텔리전스 플랫폼 ‘WhiteOS’를 활용한 디지털트윈 기반 예측·시뮬레이션 사례도 소개했다.

지하철 무정차 통과와 도로 통제, 대체 이동경로 설정, 경찰력 배치 등 여러 대응 시나리오를 적용하기 전과 후의 변화를 비교해 현장 담당자의 의사결정을 지원하는 방식이다.

포럼에서는 공간정보와 모빌리티 등 새로운 데이터가 기존 통계와 결합될 경우 재난 관련 데이터의 적시성과 공간적 세밀도를 높일 수 있다는 점이 논의됐다. 재난 통계를 단순 보고에 그치지 않고 조기경보와 선제 대응, 복구계획 등 실제 의사결정에 활용해야 한다는 방향도 제시됐다.

안은희 화이트스캔 대표는 “재난·안전 분야에서 중요한 것은 도시의 현재 상태를 이해하고 다음 변화를 예측해 더 나은 판단과 행동으로 연결하는 것”이라며 “화이트스캔은 실시간 도시데이터와 공간 AI, 예측·시뮬레이션을 하나의 의사결정 체계로 연결하고 있다”고 말했다.

이어 “WhiteOS를 도시의 상태와 변화를 이해하고 미래를 예측하며 다양한 대응 시나리오의 결과까지 시뮬레이션할 수 있는 ‘도시 월드 모델(Urban World Model)’로 발전시켜 나갈 것”이라며 “한국의 도시 및 재난안전 현장에서 축적한 기술과 경험을 바탕으로 해외 도시로 적용 영역을 확대할 계획”이라고 밝혔다.

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