부산·무르시아, AI·GIS 기반 도시 재난 리스크 예측 플랫폼 공동 개발 착수

사업 개요

이번 사업은 국토교통부가 주관하고 국토교통과학기술진흥원이 전담하는 양자(兩者·bilateral) 협력형 국제공동연구 프레임 아래 추진된다. 핵심 목표는 AI와 GIS 기술로 도시·국가 인프라 데이터를 통합 분석하고, 재난 발생 위험을 사전에 파악해 정책 의사결정을 지원하는 플랫폼 구축이다. 사업 기간은 2028년 12월까지이며, 산학연관 컨소시엄 체계로 운영된다.

여기서 '양자협력형'은 물리학적 의미의 양자(量子·quantum)가 아닌 두 국가 간 쌍무(兩者) 협력을 가리키는 행정 용어임을 유의할 필요가 있다.

참여 기관 및 역할 분담

한국 측에는 부산시, 부산테크노파크, 연세대, 국토안전관리원, 선도소프트가 참여하고, 스페인 측에는 무르시아시, 무르시아대, 오딘에스(OrdinS)가 합류한다. 연구는 ① 인프라 데이터 통합·연계 기반 마련, ② 재난·시설·기상 데이터의 AI 분석을 통한 위험 예측 기술 개발, ③ 분석 결과를 정책·행정 결정으로 연결하는 플랫폼 구축, ④ 양 도시 데이터를 활용한 공동 검증 및 고도화 순으로 진행된다.

부산시는 도시·재난 관련 데이터를 제공하고, 개발 기술의 현장 실증과 정책 적용 가능성 검토를 담당한다.

기대 효과와 한계

부산시는 이 플랫폼을 통해 재난 취약지역과 주요 기반시설의 위험도를 데이터 기반으로 분석하고, 선제적 재난 안전관리에 활용할 수 있을 것으로 전망한다. 국내 도시와 유사한 기후·지형 조건을 가진 무르시아와의 비교 실증은 모델의 범용성을 높이는 데 기여할 수 있다.

다만 플랫폼의 실제 예측 정확도, 두 도시 간 데이터 품질 및 형식 이질성 해소 방안, 개인정보·공공데이터 국경 간 공유에 따른 법제 문제 등은 향후 구체적으로 해결해야 할 과제로 남는다. 또한 2028년까지 구축된 플랫폼이 연구 종료 후 실제 행정 시스템에 얼마나 안착할 수 있을지는 현 단계에서 단정하기 어렵다.

국제 협력 맥락

AI를 활용한 도시 재난 예측은 전 세계 스마트시티 연구의 주요 과제로 부상하고 있다. 이번 사업은 단순 기술 개발에 그치지 않고, 실제 행정 데이터를 기반으로 두 도시에서 동시 실증한다는 점에서 국제 공동연구의 실용화 모델로 주목된다.