"모두의 아이디어" 참여

재난 영화를 좋아합니다.
1997년 "볼케이노"라는 토미 리 존스(마이크 로악 역)가 주연인 영화를 재미있게 봤습니다.
화산 폭발과 그 재난을 극복하기 위한 사람들의 노력을 잘 표현한 영화입니다.
위험에 직면해서 자신을 희생하면서 다른 사람을 구하는 인류애를 담은 내용이었습니다.
LA 비상대책센터 책임자인 토미 리 존스는 딸을 구하기 위해 동분서주 하면서 주변에 발생하는 위험을 시민들과 해결해가는 모습을 그렸습니다.

그런데 이것을 시스템 면에서 접근해보겠습니다.
LA 비상대책센터의 책임자가 지휘소에 가지 않고 현장을 뛰어다니는 것이 과연 올바른가 하는 의문이 생깁니다.
영화를 보고 나서 "전쟁에서 전투를 잘하는 소대장을 총사령관 직을 맡긴 것이네" 하는 생각이 들었습니다.
재난 영화를 보면 무질서한 상황이 발생하여 대피를 제대로 못하면서 많은 인명피해가 발생하곤 합니다.

이런 재난이 우리 나라에서 발생하면 어떻게 대처가 될까 하는 생각을 해봤습니다.

부산과 울산 주변에 월성원전과 고리원전이 있습니다.
만약 이 원전에서 방사능이 방출되는 사고가 발생했을 경우 이 많은 사람들을 어떻게 대피시켜야 하는가 하는 생각을 했습니다.
그런 계획이 국가 시책으로 세워져 있을까, 시민들과 이 내용이 공유되고 있을까 하는 생각을 하게되었습니다.

10여년 전부터 이 부분을 어떻게 해결할 수 있을 방법이 없는지, 6년 전 AI를 공부하면서 AI와 이런 재난 상황을 접목시킬 수 있는 방법이 있을까 하는 생각을 했습니다.

새로운 정부가 출범하고 "모두의 아이디어"라는 국민 참여 행사를 진행했습니다.
이 공모에 재난과 관련한 내용으로 제가 해보고 싶은 과제로 생각하여 참여했습니다.

그 내용입니다

 

 

 

<기본 정보>
- 공모 유형 : 자유공모
- 아이디어 유형 : 정책

<과제 정보>
- 해결하고자 하는 과제 : 재난 대비 시스템 구축
- 과제의 핵심 키워드 : 대규모 재난, 재난대피, 방사능 유출

<해결책 정보>
- 문제 해결을 위한 해결책 핵심 키워드 : 재난대비 모델, AI 시뮬레이션

<상세 정보>
아이디어 상세 설명 : 
- 예시로 상세 설명 진행
1. 배경 및 필요성
울산광역시는 북동쪽의 월성 원자력발전소, 남동쪽의 고리 원자력발전소 사이에 위치한 도시입니다. 두 발전소 중 어느 한 곳에서 방사능 유출 사고가 발생할 경우, 100만 명 이상의 시민을 단시간에 안전한 지역으로 대피시켜야 합니다. 이런 상황에서 도로 통제 기준, 차량 운영 원칙, 시민 집결 방식의 정립과 AI 모델을 통해 대규모 교통 혼잡과 인명 피해를 줄일 수 있을 것으로 생각됩니다.

2. 핵심 아이디어
  1) 도로 유형별 차로 분리 운영
    (1) 고속도로/산업도로 (왕복 4차로 기준)
      - 대피 방향 3개 차로 운영 / 도심 진입 방향 1개 차로 운영 (외부 지원/구조차량 등 긴급차량 전용)
      - 사고 발전소에 가까운 지역일수록 안쪽 차로 진입, 멀수록 바깥 차로 진입
      - 차로 변경 금지 및 구간별 진입 통제 실시 : 공무원 배치
    (2) 일반도로/국도
      - 고속도로 진입이 어려운 시민을 위한 보조 대피 경로로 활용
      - 차량 이동 흐름 : 단방향 통제 원칙 적용

  2) 차량 종류별 우선 순위 배분
    - 1순위 : 버스/화물차 - 지정거점에서 고속도로/산업도로 우선 배정하여 다수 시민 수송
    - 2순위 : 미니버스/승합차 - 지정거점에서 시민 수송
    - 3순위 : 승용자 - 고속도로 진입 통제, 국도 등 보조 경로 이용 - 사고 도심을 벗어난 2차 거점에서 대피
    - 별도 : 이륜차/자전거 -차도와 분리된 별도 이동 경로 - 도심을 벗어난 2차 거점에 집결하여 대피
  ==> 승용차의 고속도로 무질서 진입을 막아, 대형 수송 차량이 더 많은 시민을 실어 나를 수 있도록 유도

  3) 시민 집결 거점(픽업 포인트) 사전 지정
    - 행정구역, 거주 인구 밀도를 고려해 집결 거점을 지정하여 관리
    - 거점별로 투입 가능한 대형 차량을 매핑하여 관리
    - 재난 발생 즉시 차량을 거점으로 자동 배차 : 원래 매핑된 차량이 아니더라도 최적의 매핑을 사전 훈련된 AI 모델을 통해 배정

  4) AI 기반 대피 시뮬레이션 및 모델 개발
    - 사전 단계 : 도로, 인구 분포, 차량 보유, 차량 위치 데이터를 기반으로 훈련한 모델 개발
    - 사고 발생 시 : 도로 상황, 인구 분포, 차량 위치 등 현 데이터를 통한 최적의 솔루션으로 대피 진행
    - 시민 사전 교육 : 평소 집결 거점과 대피 행동 요령을 공지하여 실제로 사고가 발생하였을 경우 혼란을 최소화

3. 기대 효과
  - 무질서한 개별 차량 이동을 줄여 도로 마비 방지
  - 대형 수송 차량 중심의 운영으로 시간당 대피 인원 극대화
  - AI 훈련을 통해 최적의 모델 개발하여 피해 최소화
  - 원자력 재난 뿐 아니라 홍수, 지진 등 다양한 대규모 재난에 응용 가능

첨부파일 : 없음

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속리산 말티재 도로를 본떠 경로를 찾는 파이썬 코드를 작성했습니다.
파이썬 코드를 실행한 결과를 동영상으로 기록하였습니다. 첨부한 동영상이 그 결과입니다.
출발점에서 50대의 차량을 출발시킵니다.
차들은 한치 앞도 볼 수 없는 구조입니다.
이전 시도에서 얻은 정보를 다음 시도에 전달하여 도착지점까지 진행하는 것입니다.
3년 전 쯤 유튜브에서 이런 영상을 보고 만들어 보고 싶었는데 이번 주에 바이브 코딩으로 작성했습니다.
동영상으로 기록하고 동영상 길이를 3분에 맞춰 달라고 요청하여 3분짜리를 만들었습니다.

이런 시뮬레이션을 코드로 작성한 이유는 이 과정을 확대하여 교통상황에 적용하는 앱을 만들거나 궁극적으로는 재난 대피 시뮬레이션까지 발전시키고 싶어서입니다.

아직 결과가 거친 모습이지만 앞으로 잘 다듬어나가고 다른 분야에도 적용할 수 있도록 진행할 수 있으면 좋겠습니다.

 

evolution.mp4

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