The Verge 기사: New York City is using big data to predict fires
대형 화재로 인한 인명사고가 발생하면서 그 책임을 둘러싼 정치적 공방이 치열한데, 지켜보기 영 불편함. 예전에 세월호 때도 얘기했지만 사고를 완전히 예방하는 것은 불가능.
소방법을 바꾼다고 화재가 발생안하는 것도 아니고, 지금까지 건물을 엉망으로 짓고 소방점검 때 마다 눈가리고 아웅했던 안전진단을 다 제대로 다 실시할 것으로 기대하는 것도 어려움. 그럴 수 있는 예산도 인력도 없음.
이러한 문제에 대한 새로운 접근법으로 제시되고 있는게 빅데이타를 이용한 화재 확률 예측 시스템.
나님이 화재에 대해서 눈꼽만큼이라도 안다는 얘기는 아님. 다만 지방정부 단위에서 구축하는 빅데이타를 스마트하게 활용하는 방법 중의 하나가 화재 확률 예측이라는 것.
확률 계산 결과, 화재와 그로 인한 인명 사고의 위험이 높은 빌딩이라는 진단이 내려지면 한정된 소방 인력을 투입하고 그 빌딩의 안전 진단을 더 세밀하게 실시하는 것.
꿈같은 얘기가 아니라 미국의 여러 도시에서 이미 실시하고 있는 시스템임.
이러한 확률 계산을 위해서는 지방정부가 모든 빌딩에 대한 방대한 데이타를 수집하고, 자료를 분석해야 함.
그런데 소방만을 목적으로 그 방대한 자료를 수집하고 고급 인력을 투입하여 분석하는 것은 불가능함. 정부가 빌딩, 교통, 개인의 활동에 대한 모든 정보를 수집하여 중앙에 빅데이타를 구축하고 이를 다양한 분석에 활용하는데 그 중 하나가 화재 위험 예측.
정부가 수집하는 정보에는 트위터에서 어떤 식당을 방문했더니 이러저러하게 짜증나는 일이 있었다 같은 것도 포함될 수 있음. 빌딩에 입주한 업주별 화재 관련 위반 사항 같은 민감함 정보도 모두 수집되어야 함.
그러다 보면 사생활 침해에 대한 논란이 있을 수 있는데, 빅브라더가 감시를 위해 정보를 수집하는 것이 아니라 시민의 안전과 복리를 향상시키고, 정부 활동의 효율성을 높이기 위한 것.
내가 언론사 편집장이었으면 갑자기 지면에 화재 발생 보도를 많이 배치할게 아니라 이런거 취재해서 심층 보도했을 것.
