피지컬 AI 기반 소방 지능형 현장지휘체계 구축 방안 연구

Abstract

Modern disasters are increasingly becoming large-scale and complex, yet on-scene commanders still rely on fragmented voice information received through 119 dispatch reports and radios to make on-scene decisions. Consequently, in extreme disaster scenes, commanders suffer from cognitive overload as they are unable to simultaneously control dozens of rapidly changing tactical variables. In particular, in indoor structures and underground spaces where radio waves are blocked by thick concrete exterior walls or dense fire smoke, they face an information blackout phenomenon, which acts as a limitation that ultimately paralyzes the commander's intuitive judgment and causes a loss of proactive situational control. To fundamentally overcome these structural limitations of the existing command system, this study aims to propose a plan for establishing an intelligent on-scene command system that jointly operates physical AI devices, such as multiple fire drones detecting macroscopic risk factors in the air and quadruped robots exploring the microscopic environment indoors. Furthermore, beyond the simple functional deployment of a single device, it aims to maximize the commander's practical on-scene response capabilities through a System of Systems approach in which multiple advanced devices and artificial intelligence analysis servers are organically linked. Through theoretical considerations and literature reviews, the technical and cognitive problems of the current fire command system and manned-unmanned combined operations were analyzed in depth, and specific and practical system improvement measures were derived to solve them. First, a multi-source data fusion plan was proposed as an alternative to relieve the cognitive overload of the on-scene commander. This can reduce the information processing burden on the commander by fusing existing 119 dispatch information with real-time sensor data collected by unmanned devices such as drones and quadruped robots into an intelligent integrated situation board, thereby automatically calculating the efficient initial command priority and optimal resource allocation plan. Second, to resolve the commander's heavy burden of responsibility and psychological distrust regarding the results derived by the artificial intelligence system, a rule engine clearly linking explainable artificial intelligence technology and fire SOP was introduced. By designing a risk prediction visualization system based on logical causality that matches the machine's basis of judgment with official fire norms, it is designed so that commanders can issue confident tactical instructions. In addition, as an administrative and policy alternative to effectively operate such advanced technologies at disaster scenes, the establishment of a new organization called the fire dronebot squad was proposed to prevent the contradiction of existing rescue workers holding concurrent duties and to exclusively perform integrated control capabilities. The physical AI-based intelligent on-scene command system proposed in this study signifies a paradigm shift that goes beyond simply introducing advanced physical equipment to the field, compensating for the cognitive limitations of on-scene commanders and enabling preemptive and proactive command based on accurate data and official norms. This study empirically suggests that for the successful on-site settlement of this intelligent system, not only the fragmented introduction of technology, but also macroscopic and preemptive innovations across overall fire governance, such as the training of dedicated professional personnel and the maintenance of related laws and systems, must essentially be accompanied.|현대의 재난은 점차 대형화되고 복잡화되는 양상을 보이고 있으나, 현장지휘관은 여전히 119 수보 및 무전기를 통한 파편적인 음성 정보에 의존하여 현장 의사결정을 내리고 있다. 이로 인해 극한의 재난 현장에서 지휘관은 급변하는 수십 가지의 전술적 변수를 동시에 통제하지 못해 인지 과부하를 겪게 된다. 특히 두꺼운 콘크리트 외벽이나 짙은 화재 농연으로 인해 전파가 차단되는 실내 구조물 및 지하 공간에서는 정보 암전 현상에 직면하게 되며, 이는 결과적으로 지휘관의 직관적 판단을 마비시키고 주도적인 상황 통제력을 상실하게 만드는 한계로 작용한다. 본 연구는 이러한 기존 지휘 체계의 구조적 한계를 근본적으로 극복하기 위해, 상공에서 거시적인 위험 요소를 탐지하는 다중 소방 드론과 실내의 미시적 환경을 탐색하는 사족 보행 로봇 등 피지컬 AI 기체를 합동 운용하는 지능형 현장지휘체계 구축 방안을 제시하는 데 그 목적이 있다. 나아가 단일 기체의 단순한 기능적 투입을 넘어, 다수의 첨단 기체와 인공지능 분석 서버가 유기적으로 연동되는 시스템 오브 시스템즈 차원의 접근을 통해 지휘관의 실질적인 현장 대응 역량을 극대화하고자 하였다. 이론적 고찰과 문헌 연구를 통해 현행 소방 지휘체계와 유무인 복합 운용의 기술적 인지적 문제점을 심층적으로 분석하였으며, 이를 해결하기 위한 구체적이고 실체적인 시스템 개선 방안을 도출하였다. 첫째, 현장지휘관의 인지 과부하를 해소하기 위한 대안으로 멀티소스 데이터 융합 방안을 제안하였다. 이는 기존의 119 수보 정보와 드론, 사족 보행 로봇 등 무인 기체가 수집한 실시간 센서 데이터를 지능형 통합 상황판에 융합함으로써, 효율적인 초기 지휘 우선순위와 최적 자원 배치안을 자동으로 산출하여 지휘관의 정보 처리 부담을 경감시킬 수 있다. 둘째, 인공지능 시 템이 도출한 결과에 대한 지휘관의 책임 중압감과 심리적 불신을 해소하기 위해, 설명 가능한 인공지능 기술과 소방 SOP를 명확하게 연계한 룰 엔진을 도입하였다. 기계의 판단 근거를 소방 공식 규범과 매칭하여 논리적 인과관계에 기반한 위험 예측 시각화 체계를 고안함으로써, 지휘관이 적극적으로 전술적 지시를 내릴 수 있도록 설계하였다. 아울러 이러한 첨단 기술을 재난 현장에서 효과적으로 운용하기 위한 행정적 정책적 대안으로서, 기존 구조 대원의 임무 겸직 모순을 방지하고 통합 관제 능력을 전담하여 수행할 수 있는 소방 드론봇 전담대의 조직 신설을 제안하였다. 본 연구가 제안하는 피지컬 AI 기반 지능형 현장지휘체계는 단순히 첨단 물리적 장비를 현장에 도입하는 것을 넘어, 현장지휘관의 인지적 한계를 보완하고 정확한 데이터와 공식 규범에 근거한 선제적이고 주도적인 지휘를 가능케 하는 패러다임의 전환을 의미한다. 본 연구는 이 지능형 시스템의 성공적인 현장 안착을 위해 단편적인 기술 도입뿐만 아니라, 전문 전담 인력의 양성과 관련 법령 및 제도 정비 등 소방 거버넌스 전반에 걸친 거시적이고 선제적인 혁신이 필수적으로 수반되어야 함을 실증적으로 제시한다.