16일 오후 부산소방재난본부에서 접수 대원이 AI 신고접수시스템을 활용해 신고를 받고 있다. 부산소방재난본부 제공

- 재난상항·위치 추출해 키워드화
- 최대 90회선까지 동시처리 가능
- 도입 뒤 평균 출동지령 9초 단축

“LG아파트 부근에 불이 났습니다. 검은 연기가 보이고 불꽃이 보이는 것 같거든예.”

16일 오후 신고자의 음성이 곧바로 텍스트로 변환돼 119 종합상황실의 스크린에 나타났다. ’화재’와 ‘검은 연기’라는 표현이 나타나자 빨갛게 표시되면서 ‘화재’라는 라벨링까지 붙었다. 부산소방재난본부가 도입한 AI신고접수시스템의 모습이다.

부산소방재난본부는 지난 1월 AI 신고접수시스템을 도입해 운영에 들어갔다. 서울과 광주본부 등에 이어 전국에서 5번째다. 시스템의 핵심은 STT(Speak-to-Text)다. 신고자의 음성을 텍스트로 옮겨 표시하고 재난상황과 위치 등을 추출해 키워드로 나타낸다.

만약 신고가 폭주하면 ARS로 접수된 내용을 인공지능이 분석하고, 재난 발생 시간과 장소, 인명피해 여부 등을 정리한 뒤 ‘긴급’ 또는 ‘비긴급’으로 클러스터링해 ‘긴급’ 신고일 경우 접수 대원이 확인 전화를 걸 수 있도록 한다. 이렇게 동시에 처리를 할 수 있는 회선 수는 최대 90회선이다.

특히 300시간에 이르는 사투리 학습을 통해 사투리 발화자가 많은 부산지역에 특화했다. 부산소방재난본부 차상길 소방교는 “부산은 말을 축약하는 경향이 있어 시스템이 대화 맥락을 인식하는 데 시간이 걸렸다. 예를 들어 ‘물을 오래 데파가 냄비가 탔습니다. 우짜는겨’라고 신고자가 말했을 때 ‘물을 끓였다’는 결과값이 나오지 않아 여러 번 학습을 진행했다”고 말했다.

그 결과 사투리를 포함한 시스템의 정확도를 90.6%까지 끌어올릴 수 있었다. 음성 인식 후 글로 옮기는데 걸리는 시간이 600㎳로 실시간에 가깝다.

신고를 접수한 후엔 재난 상황에 맞는 표준 대응지침까지 AI가 추천한다. 장소가 아파트인 경우 고가사다리차가 출동할 수 있도록 고층건물로 분류하고, 가스 누출이라면 유관기관과의 연계를 추천하는 등이다.

다만 AI가 출동지령까지 내리지는 않는다. AI는 오류를 낼 수 있고, 결국 최종 판단은 사람의 몫이라는 것이 소방본부의 설명이다. 부산소방본부 관계자는 “인명이 달려있는 만큼 보수적으로 접근하고 있다. AI는 어디까지나 접수 대원의 보완재일 뿐, 대체제는 아니다”고 말했다.

시스템 운영 결과는 어땠을까. 소방본부의 자체 조사 결과 시스템 도입 후 평균 출동지령 시간이 42초로 이전 대비 9초 단축됐다. 1분 1초가 골든타임인 화재 발생시 초기대응 시간을 확보할 수 있었다. 또한 접수 대원의 되묻기와 콜백 절차가 현저하게 감소하며 상황실 근무자의 96%가 시스템의 STT 성능에 만족하는 것으로 나타났다.

소방본부는 신고 전화를 추가 학습해 시스템의 음성 인식률을 더 높인다는 계획이다. 차 소방교는 “분기마다 설문조사를 통해 인식률이 떨어지는 표현을 파악하고 학습시킬 계획이다”고 설명했다.