[ICT로 일상 속 안전 지키기②] 생활안전 ICT, 어떻게 개발했나

[산업일보]
→‘[ICT로 일상 속 안전 지키기①] 안심사회 실현하는 ‘생활안전 예방서비스’’기사에서 이어집니다.

생활안전 예방 서비스의 ‘안전약자’를 위한 접근방법
안전약자 접근성 프로파일(Profile)을 개발하고 활용하는 연구를 진행해 온 (주)한국ICT접근성연구센터 이용직 센터장은 “장애인을 비롯해 안전취약계층에 있는 사람들이 다양한 부분에서 어려움을 겪는다는 건 누구나 알고 있는 상식일 것”이라고 운을 띄었다.

“그 때문에 연구결과가 많을 테니, 잘 활용해서 개발만 하면 될 것으로 생각했다”라며 “그러나 연구 결과가 생각만큼 많지 않아 개념을 정의하는 데 시간을 많이 보내야 했다”라고 이야기했다.

이용직 센터장에 따르면, 안전취약계층을 점차 증가하는 추세다. 초고령화 사회인만큼 노인 인구가 늘었고, 국제화에 따라 의사소통이 어려운 외국인·다문화 가정도 증가했다.

그는 “안전취약계층은 3~40%로 봐도 무방할 정도로 적지 않은 숫자”라며 “그러나 어떤 조건의 사람들이 안전취약계층인지 법적으로 모호해 이번 과제를 수행하며 새롭게 정의했다.”라고 밝혔다. ▲장애인 ▲65세 이상 노인 및 15세 이하 어린이 ▲임산부 ▲저소득층 ▲언어소통에 제약이 있는 사람(외국인, 문맹 등), 이상 5가지다.

이 센터장은 “안전취약계층을 위한 접근성 프로파일을 통해 사용자가 자신의 프로파일을 제공하면, 서비스제공자 입장에서 적합한 서비스를 찾아 내놓도록 설계했다.”라고 전했다.

프로파일이란 기능 수행을 위해 적용가능한 형태로 모은 기본 표준 집합을 일컫는다. 사용자가 디바이스 활용을 위해 글자크기, 색에 대한 인식 등을 전하면, 서비스제공자가 이를 보고 맞춤형 생활안전지수, 정보 등의 접근성 서비스를 제공한다는 설명이다.

이용직 센터장은 이렇게 사용자와 서비스제공자, 2갈래로 프로파일을 나눈 뒤, 프로파일 도출을 위해 가장 먼저 ‘페르소나’를 분석했다고 해설했다. “나이·성별·장애·습관·기저질환·거주지역 또는 형태 등 다양한 요소로 7인의 가상 인물을 설정했다.”라며 “가상 인물들을 대상으로 생활안전위험 가상시나리오를 설정해 각각의 페르소나 인물의 대처 어려움과 장벽을 추적했다.”라고 풀이하기도 했다.

또, 세계보건기구(WHO)의 국제기능·장애·건강 분류 체계인 ICF(International Classification of Functioning, Disability, and Health)에 맞춰 페르소나 인물 분석을 통해 도출된 어려움과 장벽을 코드화하고 있다고 덧붙였다.

그는 “올해 말 개발사업이 끝날 때까지 최적의 프로파일을 도출하기 위해 고도화하는 작업이 계속될 것”이라며 “사업이 끝나더라도 지속적 연구를 통해 범용적으로 사용 가능한 프로파일로 만들기 위해 노력하고 있다”라고 밝혔다.

‘생활안전지수’는 어떻게 계산하나
‘생활안전지수’는 생활안전 예방서비스에서 제공하는 주요 서비스다. 현재 사용자의 안전수준을 대표적으로 나타내는 종합지수로, 수시로 안전 상태를 파악하고 자율적 예방조치에 활용하게 하기 위함이다. 사용자 본인뿐만 아니라 가족의 지수도 확인 가능하다.

한국정보통신기술협회 정종운 수석은 “주식 투자 시 코스피 지수를 확인하고, 개별주가의 흐름과 시총 등을 파악하는 것과 비슷한 개념”이라며 “고농도 미세먼지·감염병·식중독 등 개별 서비스의 위험지수와 대응정보를 제공한다”라고 말했다. 일상생활 위험, 다중 이용 시설, 유해물질 등 8가지가 서비스된다.

이어 그는 행안부의 지역안전지수와 비교해 상세히 설명했다. 지역안전지수는 전국 시도 및 시군구에서 산출하며, 1년 단위로 한 번씩 산출한다. 생활안전서비스는 서비스 사용자가 자율적 예방조치를 위해 수시로 산출한다.

생활안전지수 평가 및 산출방법 개발에 대해 정 수석은 “AHP(Analytic Hierarchy Process, 걔층화 분석법)와 리커드 척도((Likert scale)를 혼용, 전문가 의견 수렴을 통해 합의 형성 모델로 지수를 산출했다.”라고 풀이했다.

AHP를 통해 평가기준을 정의하고, 가중치를 산출한다. 이 가중치는 리커드 척도의 절대평가를 통해 서비스를 평가한 결과를 정규화하는 데 쓰인다. 이렇게 산출된 값이 개별서비스의 가중치가 된다.

이후, 생활안전 예방서비스 예측모델(머신러닝)을 통해 산출된 개별위험지수에 가중치를 평균화하면 생활안전지수가 최종 산출된다.

정종운 수석은 “생활안전지수를 통해 어떤 위험이 있는지 파악하는 데 그치는 것뿐만 아니라, 행동요령 추천까지 앱에서 서비스하고 있다”라고 덧붙였다.

서비스 운용을 위한 데이터 수집&분석
생활안전 예방서비스는 ICT에 기초를 두고 있는 만큼, 데이터 수집과 분석이 중요하다.

(주)핸디소프트 최승일 전무이사는 서비스를 위한 지능형 플랫폼을 소개하며 “특정한 기능 몇 개가 아니라, 각각의 개인에 맞춰 데이터 프로파일이 가능하도록 유연하게 설계된 플랫폼”이라고 했다.

그는 “‘수집/분석 플랫폼’은 공공기관 오픈데이터, k-가드 사용자 신고 내용 등 다양한 데이터를 받아들인다”라며 “‘디지털플랫폼정부’를 표방하며 각 부처 산재 데이터를 모으는 정책이 진행되고 있는데, 5년 전부터 그런 작업을 해왔고 결과물을 만들어낸 것‘이라고 언급했다.

이와 함께, “수집한 데이터를 일상생활, 다중이용시설 등 시나리오별로 상세하게 나누고 상황을 분석하는데, 법령에 의해 통제돼 다루기 어려운 데이터들이 많았다.”라며 “이번 정부에서 데이터를 많이 오픈한다고 하니, 데이터를 토대로 하는 예방서비스가 더욱 세밀해지고 고도화될 것”이라고 기대했다.

최 전무는 ‘서비스지원 플랫폼’의 경우 접근성 기반 상황 대응, 서비스 모니터링, 제3자 오픈API 등 원활한 운영을 위한 다양한 서브시스템이 있다며 “시각장애인의 경우 시계형태의 침으로 만들어진 단말기도 있기 때문에, 다양한 단말기에서 사용 가능하도록 연계 작업도 수행했다”라고 말했다.

이 밖에도 최승일 전무는 공간데이터를 시각화해 사용자 위치를 중심으로 시군구영역, 대피경로 등의 데이터를 제공하는‘ 공간정보 서브 플랫폼’과 금일 생활안전 데이터 현황, 긴급 알림, 대기 환경 시각화, 보건·치안·침수 안전 데이터, 서버 자원 관리 등 관제기능을 수행할 수 있는 ‘공통기반 서브 플랫폼’기능도 개발했다고 전했다.

앞서 설명한 ‘수집/ 분석 플랫폼’을 개발한 (주)와이즈넛의 장정훈 연구소장은 “생활 안전 데이터를 실시간으로 수집해 개인별 맞춤형 위험지수 제공에 활용되고, 위험 상황 요인을 조사해 위험도를 산출하기도 한다”라고 해설했다.

그는 침수 위험 분석에 지자체 데이터를 활용한다며 “기상청에서 지역별 1시간 강수량, 홍수 통제소에서 실시간 강 수위자료 데이터를 수집하지만, 강 주변이 아닌 지역이나 지반이 약하고 산사태가 일어나기 쉬운 지역은 어떻게 위험 지수를 예측할 것인가?”하는 문제점에 착안했다고 말했다.

장정훈 소장의 설명에 따르면, 대구시 수성구청의 2020년 집중 호우기간 피해 데이터를 받아 과거 피해발생지역을 찾고 집중호우 당시 누적 강수량을 찾아 위치를 시각화해 피해정도를 3단계로 레벨화했다.

그 결과, 누적 강수량이 늘어날수록 피해도 올라간다는 선형 정보를 얻었다. 누적강수량이 74mm가 됐을 때 피해 0에서 1레벨로, 197mm에 이르렀을 땐 1에서 2레벨로 변화하는 관계를 발견했다는 것이다.

장정훈 소장은 “이렇게 지자체별 누적 강수량 데이터를 마이크로 하게 수집해 분석하면 강수량 초과 시 동별로 위험등급을 상향하는 식으로 사용자에게 세밀하게 알려줄 수 있을 것”이라고 밝혔다.

한편, ‘일상생활 속 안전을 지키는 ICT 기술’ 세미나는 12일 삼성동 한국섬유센터에서 국민생활안전포럼·생활안전예방서비스기술개발연구단 주관, 한국전자통신연구원·한국지능형사물인터넷협회 후원으로 개최됐다.