보고서는 과거 100년에 한 번 발생하던 재난이 이제는 매년 반복되는 '뉴노멀(New Normal)'이 되었음을 강조했다. 보고서에 따르면, 미국의 경우 10억 달러 이상 대형 재난이 1980년대 연평균 3.3회에서 2020~2024년 23회로 급증했고, 재난 발생 간격도 82일에서 18일로 4.5배 단축되었다. 2030년 세계 재난 발생빈도는 연간 560건(하루 1.5건)에 달할 것으로 전망되고 있다.
보고서는 재난 전 주기에 걸쳐 재난대응이 실패하는 요인들을 분석했다. 재난 발생 전 위험 인지 부족과 사전 준비 미흡, 발생 중 지휘체계 혼란과 기관 협력 실패로 인한 골든 타임 상실, 발생 후 구호 혼선 등이 단계별로 연쇄 작용하며 재난 피해를 확대시키는 구조적 문제가 언급했다. 또한, 2025년 3월 발생한 영남권 산불도 예방체계 미비, 대응 과정의 지휘 혼란, 복구 단계 지연이 연쇄적으로 작용하여 피해가 확대되었으며 이로 인한 피해액은 1조 818억 원으로, 1987년 정부가 산불피해 통계를 작성한 이후 가장 큰 규모였다고 설명했다.
보고서는 AI와 가상융합 기술이 재난대응의 게임 체인저(Game Changer)로 부상하고 있음에 주목했다. AI와 가상융합이 재난 전 과정에 걸쳐 기존 대응 체계의 구조적 한계점을 극복하고, 보다 지능적이고 효율적인 재난관리 체계 구축의 기반을 제공한다는 것이다. 재난 발생 전 시나리오 기반 사전 계획 수립, 재난 발생 중 실시간 대응 전략 최적화, 재난 발생 후 피해 정보 통합 제공 및 데이터 기반 관리 체계 고도화를 통해 대응 방식을 고도화할 수 있다고 분석했다.
(출처: 국회미래연구원)
목차
표제지 1
목차 2
요약 3
01. 재난은 이제 뉴노멀(New Normal) 6
1. 예외적 사건에서 일상이 된 재난 6
2. 재난은 계속되고 피해는 커질 전망 8
02. 재난대응에 실패하는 이유 9
1. 재난대응 개요 9
2. 재난 발생 전 : 예방 및 대비 단계의 실패 요인 9
3/2. 재난 발생 중: 긴급 대응 단계의 실패 요인 11
4/3. 재난 발생 후: 수습 및 복구 단계의 실패 요인 13
5/4. 국내 영남권 대형 산불 대응의 실패 원인 15
03. 재난대응 해법으로 주목받는 AI와 가상융합 17
1. 개요 17
2. 재난 발생 전: AI 기반 예측과 가상융합 시뮬레이션 17
3. 재난 발생 시: 실시간 분석과 지능형 대응을 지원 19
4. 재난 발생 후: 학습과 개선의 선순환 20
5. AI와 가상융합 기술의 통합적 효과 21
04. AI와 가상융합 기반 재난대응 사례 22
1. 지구 단위의 대규모 대응 22
2. 국가 및 도시 단위의 대응 24
3. 특정 재해 및 상황 대응 26
05. 시사점 32
참고문헌 35
판권기 2
표 1. 미국의 재해 발생 주요 통계 6
표 2. 영남 산불 재해 대응 실패 원인 16
그림 1. 10억 달러 이상 재난 발생 간격 일수 7
그림 2. 세계 자연재해 발생빈도 8
그림 3. 어스2를 활용한 대만의 태풍 예측 22
그림 4. EU가 추진 중인 DestinE 24
그림 5. 가오슝시 디지털 트윈 25
그림 6. 구글의 파이어샛과 산불확산 패턴 27
그림 7. ALERT California 27
그림 8. Google Flood Hub 28
그림 9. xView2 재해전(좌) 재해후(중) 피해지도(우) 29
그림 10. Qwake C-THRU 31
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AI와 가상융합 기반 재난재해 대응 방안