제목 [산업동향] 25년 재난예방을 위한 인공지능 기술 적용 사례와 정책적 시사점
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데이터날짜 : 2025-07-21 
출처 : 국책연구원 
페이지 수 : 22 

1. 재난 발생 현황 및 변화


국내외 재난 발생 현황
 

○ (국외) 유엔 산하 재난위험경감사무국(UNDRR)은 ‘재난의 인적 비용:지난 20년의 개요’ 보고서에서 2019년 세계 평균기온이

     산업화 이전 대비 1.1℃ 상승하며 재난 발생 급증은 기후변화 관련 위기가 주요 원인으로 판단

 

- 앞선 20년(1980~1999년) 동안 발생한 재난·재해1) 대비 최근 20년(2000~2019년)에 재난·재해 수가 1.7배 증가

 

재난 유형의 변화


○ 재난은 단일한 자연 현상이 아니라 사회적·기후적 요인이 결합된 복합적 위기로 변화

 

- 감염병, 군중사고, 도시 기반시설 붕괴 등 사회적 재난이 새로운 유형의 재난으로 발생되고 있으며 태풍, 홍수, 산불과 같은

  전통 재난 등이 복합적으로 영향을 주고받으며 발생

- 복합재난2)은 동시다발적으로 발생하며, 한 가지 사고가 연쇄적 2차 재난으로 확산

 

※ 이태원참사(‘22, 사망자 159명) / 수내역 에스컬레이터 사고(’23, 부상자 14명) 등

 

- 복합재난은 실시간으로 다양한(CCTV 및 드론영상, 기상예측, 인파밀집 현황 등) 데이터 분석이 필요해 재난관리 전주기 단계인

   예측-대비-대응-복구에 AI 적용이 필수

 

○ 기후변화는 복합화된 재난 발생 빈도와 강도를 비약적으로 증가시키는 핵심 변수로 작용

 

- 기후변화에 관한 정부 간 협의체(International Panel on Climate Change, IPCC)는 「지구온난화 1.5℃ 특별보고서」에서

   산업화 이전 대비 2017년 기준 기온이 1℃ 상승했으며, 2040년 이전 1.5℃ 초과 가능성 경고

 

※ 해수면 상승은 2050년까지 약 30cm 정도가 될 것으로 예측

 

- 지구온난화로 인해 최근 유럽 전역에 섭씨 40℃를 넘는 폭염이 2025년 7월 현재 지속되고 있으며, 우리나라는 2025년

   의성발 경북산불로 산림 99,490ha, 주택 피해 4,458채 등의 총 1조 1,306억원의 재산 피해 발생

 

○ 최근에는 빅데이터 및 인공지능(AI) 기술이 빠르게 발전하면서, 인공지능(AI)을 적용하여 보다 정확한 재난 예측을 수행하여

    선제적으로 재난을 예방함으로써 재난 발생 및 확산으로 인한 피해를 최소화하고자 노력

 

○ AI는 재난관리의 전 주기 단계인 예방-대비-대응-복구에 걸쳐 핵심 도구로 활용이 가능

 

- 대규모 데이터 분석과 패턴 인식, 예측 모델링, 실시간 모니터링, 자동 판단 및 알림 시스템 등은 AI를 적용하는데 강점이 있으며,

  이는 재난 대응의 자동화·고도화·선제화가 가능

 

 

 

 

 

 

 

 

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