사람들은 가늠할 수 없는 기상이변이나 재해, 사건 등에 대한 두려움을 늘 가지며 살아왔다.
고대의 조상들은 폭우나 화재 등의 재해를 초자연적인 현상으로 해석하고 두려움에 떨며 제사와 기도를 드리며 무사히 지나가기만을 기다렸다.
그러나 과학의 발달로 인류는 각종 주변 현상에 대해 이해도가 높아지며, 현명히 대응하는 걸 넘어서 조금씩 미래를 예측해 예방하는 시도를 하기까지 이르고 있다.
스티븐 스필버그 감독의 SF 범죄영화 '마이너리티 리포트'는 2054년 가상의 워싱턴을 배경으로 범죄가 일어나기 전 범죄를 예측해 단죄하는 최첨단 치안시스템을 운영하는 이야기가 주된 줄거리다.
미래를 예측해 범죄를 예방한다는 발상은 현재의 과학기술로는 불가능하지만, 사전에 일어나는 작은 신호들을 파악해서 관리하면 범죄율을 줄이는 시점까지는 도달했다.
깨진 유리창의 법칙을 활용해 작은 사건들이 발생하는 곳의 빈도와 지역을 인공지능 데이터로 분석, 순찰/수사 등을 사전에 효과적으로 관리해 한정된 인원으로 범죄율을 50% 이상 낮춘 캐나다 온타리오주의 더럼 경찰 서비스도 이런 종류의 접근법이다.
이런 예측적 활동이 범죄에만 국한될 필요가 있을까?
우리가 매일 출퇴근 하는 공간 속에서도 언제든지 위험은 발생할 수 있다. 최근 상영한 영화 '싱크홀'도 예상치 못한 재난을 소재로 하고 있다.
주인공 동원은 자신의 집을 마련해 기뻐하는 것도 잠시 순식간에 빌라 전체가 지하 500m 땅 속으로 꺼지면서 지하에 갇힌 후 이웃 주민들과 탈출하기 위한 험난한 여정을 시작한다.
우리가 매일 걷고, 출퇴근하는 도로도 알고 보면 당연히 위험요소가 존재한다.
서울 석촌 지하차도나 인천 왕길동의 싱크홀 사건처럼 인구밀도가 높은 도심지에서의 싱크홀 발생은 많은 인명 피해를 야기한다.
영화에서 보듯이 우리나라도 현재 차량증가로 인한 도로 노후화와 이를 관리해야 하는 유지보수비용의 급격한 증가가 예상되며 더욱이 이로 인한 연간 포트홀 사고가 21만 건, 무엇보다 연간 3000여 명의 사망사고가 발생하는 점이다.
그렇다면 어떻게 이런 다양한 사고들을 예방해 볼 수 있을까?
도로 위험정보의 실시간 정보제공과 예측이 필요한 시점에 국내 첨단 인공지능 기술이 속속 등장하고 있다.
최첨단 EDGE AI 컴퓨팅 카메라 분석기술을 통한 도로 위험정보탐지 기술, AI 딥러닝 분석기술은 단순히 문제가 발생 후, 사후약방문으로 대처하기보다 선제적으로 대응이 가능해지면 큰 사건으로 번지는 참사를 예방할 수 있다는 점에서도 긍정적이며 비용 측면에서도 매우 유리하다.
이렇듯 인프라 비용에 관한 관심과 투자는 전 세계적인 흐름이다.
선진국이라 일컫는 미국조차도 예외가 아니다.
미국 항공우주국(NASA)은 공중레이더, 위성 또는 드론 등으로 지형자료를 분석해 싱크홀을 예견하는 연구도 진행 중이다.
대외경제 정책 연구원에 따르면 실제 미국은 바이든 대통령 집권 이후 국가 기반시설 재건을 위해 총 2조 2500억 달러 규모 인프라 투자계획을 발표하는데 이 중 운송 인프라 부문에 가장 많은 자금을 투자할 계획이라고 한다.
그럼에도 세계경제포럼(WWE)에 따르면 미국의 현재 인프라 수준은 87.9점으로 강대국의 명성에 미치지 못하고 있다.
한국은 어떨까?
한국은 호주나 프랑스보다는 앞서 있지만, 스위스와 일본보다는 뒤처진 6위를 차지하고 있다.
국토교통부 통계에 따르면 2030년 국내 도로 유지보수 예상 비용도 최근보다 2배가량 높을 거라고 하니 올바른 예측과 점검에 관심을 가지면 가래로 막을 걸 호미로 막게 되는 효과도 분명 생기지 않을까 싶다.
다행히 한국은 IT 강국이다.
김대중 정부 시절부터 시작한 IT 인프라 투자는 지금 다양한 서비스를 활성화하는데 큰 밑거름이 되고 있다.
밑거름을 바탕으로 먹거리를 만드는 건, 우리 기업인들의 몫이다.
시대적 변화로 전산업에 걸친 디지털전환(Digital transformation)은 붉은여왕의 효과처럼 정부정책 입안자들의 적극적이고 발 빠른 대처가 필요할 때다.
보다 지능화되고 예측할 수 있는 인간중심의 스마트 응용기술들의 향연을 기대해 본다.
/김형태 (前국회의장실 정무비서관/기술사업화 PD)