최근 발생한 집중호우로 인한 침수 피해, 각종 치안 문제 등 국민의 안전을 위협하는 생활 속 재난 및 안전 사고가 빈번하게 발생함에 따라 개개인의 안전에 대한 인식을 개선하고 사건 사고를 미연에 방지할 수 있도록 돕는 서비스의 필요성이 대두되고 있다.
올해 말까지 총 5년간 진행되는 본 과제는 평소 일상에서 쉽게 발생할 수 있는 △일상생활 위험 △다중 이용시설 위험 △치안 위험 △유행병 위험 △실종사고 위험 △침수 위험 △대기질 알림 등에 해당하는 데이터를 수집하고 사용자별 맞춤형 상황 판단 및 위험 지수를 분석하여 생활안전 예방서비스를 제공하는 기술 및 서비스 개발을 최종 목표로 한다.
본 과제는 앞선 1~3차년도에서의 서비스 구현에 이어, 4~5차년도에서 서비스 시나리오 고도화를 통한 통합 실증 시험과 함께 지자체 중 대구광역시 수성구와의 연계 시범서비스를 진행 중이다.
와이즈넛은 그간 공공데이터 및 국민참여형 크라우드 소싱 데이터를 실시간으로 수집한 뒤 AI기반 생활안전 위험 유형을 구분하는 자연어처리기술과 위험지수를 산정하는 데이터마이닝 분석 기법을 적용하여 개개인별 특성에 따른 맞춤형 위험지수 산출 모델을 개발하는 데 주력해왔다.
과제 5차년도인 올해에는 자체 보유한 빅데이터 분석 기술을 활용하여 작년 집중호우 기간 대구시 수성구청의 침수피해를 동 단위로 분석했다. 그 중 인구집중도, 건물집적도와 피해 규모 등의 상관관계를 분석한 결과, 특정 동에 대해서는 단기간 누적 강수량에 따른 침수 위험 등급 지수를 상향하는 등 가시적인 성과를 냈다.
향후 ‘생활안전 예방서비스를 위한 지능형 플랫폼’을 이용하는 국민들은 공간데이터 제공을 통한 실시간 위치 기반 위험 알림 서비스 및 사용자 정보를 적용한 맞춤형 안전망 운영을 통해 실시간으로 필요한 정보를 빠르게 습득할 수 있어 각종 위험을 사전에 즉각 예방할 수 있게 된다.
또한 기존에 존재했던 △생활안전 정보의 분산 △단순 생활안전 및 재난정보 전달 △공간정보 제공 미흡 △장애, 국적 등 특정 상황에 대한 대응 미흡 등의 문제점들을 해결하고, 각종 정보 제공 과정에서 소요되는 인력, 비용 등의 리소스를 최소화함으로써 국민 생활안전 예방 강화에 도움이 될 예정이다.
와이즈넛 강용성 대표는 “이번 생활안전 예방서비스 지능형 플랫폼은 와이즈넛의 빅데이터 수집 및 분석 기술을 통해 위험지수 산출 모델을 개발하고 각각의 위험도를 산출하기 때문에 개개인별 실생활에 노출된 위험요소에 대해 보다 정확하게 대응할 수 있을 것으로 기대된다”며, “와이즈넛은 앞으로도 자체 개발해 온 AI 기술력을 통해 국민의 편의를 향상하고, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 인공지능 기술 개발과 연구를 지속해 나갈 예정”이라고 말했다.