AI 시대의 재난 현장(AI 문고)

정보는 늘고, 판단은 더 무거워졌다
재난 대응에서 AI를 어떻게 받아들여야 하는지 묻는다. 재난은 태풍과 지진 같은 자연재난만이 아니라 화재, 붕괴, 감염병, 교통사고, 기반 시설 마비처럼 사회의 구조와 선택이 얽힌 사건이다. 원인은 하나로 닫히지 않고, 작은 위험은 누적되며, 정보는 늘 불완전하다. 바로 그 불완전한 현장에 AI가 들어올 때 무엇이 달라지는지를 살핀다. 스마트폰 영상, CCTV, 드론, 위치 정보, AI 영상 분석은 재난 현장의 시야를 넓히지만, 더 많은 정보가 곧 더 나은 판단을 뜻하지는 않는다. 어떤 정보를 믿을 것인가, 어디까지 의존할 것인가, 누가 최종 책임을 질 것인가가 새 쟁점이 된다. 저자는 기술의 성능을 과장하지도, 현장의 경험을 절대화하지도 않는다. 건축물의 대형화와 지하·고층 공간의 확대, 석유계 가연물 증가, 도시 밀집은 재난의 속도와 복잡성을 높인다. 현장 대원은 여전히 제한된 시간과 정보 속에서 판단해야 한다. AI는 그 판단을 돕는 도구가 될 수 있지만, 판단을 대신하거나 책임을 지우는 장치가 될 수는 없다. 재난 현장에 필요한 것이 기술에 대한 막연한 기대나 거부가 아니라, 정보 수집과 판단, 책임의 경계를 다시 그리는 일임을 보여 준다. AI가 무엇을 할 수 있는가보다, 그것이 인간의 역할을 어디에 남기는가를 묻는 책이다.

재난 현장에서 AI를 생각하다

01 재난 현장의 특성과 정보 획득 구조
02 영상에서 AI로: 재난 판단 구조의 전환
03 실종자 수색에서의 AI 드론 영상 분석
04 화재 현장에서의 영상 정보 활용
05 구급 현장에서의 판단 보조 기술
06 AI 영상 분석 도입의 현실적 제약
07 AI 기술 도입과 구조의 문제
08 AI 도입과 책임에 대한 고찰
09 AI의 판단 vs 인간의 판단
10 AI 시대, 재난 현장에서 인간의 역할

이대호 제주도 소방관이다. 강원대학교에서 소방방재공학을 전공했다. 2025년 "AI 기반 드론 영상 분석을 이용한 재난현장 실종자 수색체계 플랫폼"을 주제로 한 논문을 KCI 등재학술지에 게재했다.