AI가 소방차 사고 막는다
선제 대응 시스템 구축
운전자 교육으로 이중 관리

시민의 생명을 구하기 위한 출동 중, 정작 소방 차량이 교통사고 피해자가 되는 일이 잇따르고 있다. 실제로 전국에서 소방차가 긴급 출동 도중 일반 차량과 충돌하거나, 무리한 주행 중 사고를 유발하는 사례가 반복되고 있다. 대구 서부소방서는 이러한 사고를 근본적으로 막기 위해 새로운 대안을 제시했다.

인공지능을 활용한 교통사고 예측 시스템을 현장에 도입한 것이다. 이 시스템은 사고를 피하라는 메시지를 넘어서, 사고가 일어날 수도 있는 조건을 선제적으로 판단해 대응할 수 있도록 설계되었다. 기술이 생명을 지키는 시대 속에서 이제 소방도 예외가 아니다.

AI 기반 사고 예측
데이터로 사고 막아

대구 서부소방서는 한국교통안전공단이 개발한 e-TAS(운행기록분석 시스템)을 활용해 소방 차량의 주행 데이터를 수집하고 있다. 이 시스템은 속도, 가속·감속 패턴, 회전 반경, 브레이크 빈도 등 다양한 정보를 실시간으로 기록한다. 수집된 데이터는 AI 머신러닝 모델에 투입되어 특정 운전 패턴이 사고와 어떤 상관관계를 보이는지 분석하는 데 사용된다. 여기서 핵심은 사고 이력 분석이 아니라, 교통사고 가능성을 찾아낸다는 점이다.

한 운전자가 평소보다 급가속을 반복하거나, 특정 도로에서 반복적으로 급제동을 자주 하는 경우, AI는 이를 비정상 운전 패턴으로 분류한다. 이후 해당 운전자는 고위험군으로 등록되고, 내부적으로는 별도 관리 대상이 된다. 위험도에 따라 맞춤형 교육이나, 필요시 교대 운전 조치까지 고려된다. 이를 통해 사고 가능성이 높은 상황을 사전에 차단하고, 전체 소방 시스템의 신뢰도를 높이는 효과가 기대된다.

최근, 출동 중 사고로 인한 구조 지연, 2차 피해 등의 사례가 언론에 오르내리며 논란이 되고 있다. 예를 들어, 교차로 진입 중 일반 차량과 충돌해 구조 시간이 10분 이상 지연된 사고는 환자의 생명에 치명적인 영향을 줄 수 있다. 따라서 이번 대구 서부소방서의 AI 기반 정책은 전국 소방 시스템에 경종을 울리는 시도로 볼 수 있다.

이중 안전망으로
생명 보호 최우선

대구 서부소방서는 AI 시스템 도입에 그치지 않고, 이를 운전자 교육 시스템과 연계해 종합적인 안전관리를 실현하고 있다. 고위험군으로 분류된 운전자는 경고받는 데 그치지 않고, 반복적인 피드백과 현장 맞춤형 교육을 받게 된다. 여기에 기존 도로 주행 시뮬레이션과 결합한 교육 훈련도 확대할 방침이다. AI가 사고를 알리는 역할에 그치지 않고, 실제 운전자의 행동 변화까지 유도하는 구조로 진화하고 있는 셈이다.

우병욱 대구 서부소방서장은 “소방차 사고는 시민의 생명과 직접 연결되는 문제”라며 “이번 시책은 소방차 운전의 질적 향상을 위한 첫걸음이며, 더 나아가 시민들에게 신뢰받는 공공서비스 체계를 확립하는 데 중점을 두고 있다”고 말했다. AI는 사람이 놓칠 수 있는 패턴과 리스크를 데이터로 분석해 내고, 인간은 이를 토대로 행동을 바꾼다.

이처럼 기술과 사람이 함께 움직일 때, 비로소 생명을 지키는 소방 시스템이 완성된다. 대구 서부소방서의 이번 조치는 국내 최초 사례로, 향후 다른 소방서와 지자체에서도 벤치마킹할 가능성이 높다. 이제는 사고 통계에서 벗어나, 사고 가능성을 미리 막는 시스템이 표준이 되어야 할 시점이다. 기술이 생명을 지키는 시대 속에서 소방의 패러다임도 달라지고 있다.

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