재난은 더 이상 예외적인 사건이 아닙니다. 기후 위기, 도시 밀집화, 복합 인프라 구조는 재난의 빈도와 복잡성을 동시에 증가시키고 있습니다. 이에 따라 전 세계 도시와 국가들은 단순한 모의 훈련을 넘어, 실시간 위험 예측과 시나리오 생성이 가능한 AI 기반 재난예측 시스템을 도입하고 있습니다.
이번 글에서는 2025년 현재 기준으로 글로벌·국내에서 실무 현장에서 가장 많이 활용되는 3가지 대표 AI 재난예측 솔루션인
OneConcern, IBM Environmental Intelligence Suite, DeepSafe
를 비교 분석합니다.
재난예측 AI 솔루션 3종 비교 (OneConcern, IBM, 한국형 DeepSafe)
1. OneConcern : 도시 회복력 기반 시뮬레이션의 선구자
OneConcern은 미국 실리콘밸리 기반의 스타트업으로, 지진, 홍수, 허리케인 등 대규모 자연재해에 따른 도시 기능 마비와 복구 과정을 AI로 시뮬레이션하는 플랫폼입니다.
- 적용 재난 유형: 지진, 홍수, 전력망 붕괴, 도시 침수 등
- 주요 기능:
- 지역별 피해 예측 지도 자동 생성
- 병원, 도로, 전력망 등 인프라별 회복 시간 및 우선 복구 순위 산정
- 시민 대피 영향 시나리오, 응급 대응 경로 추천
- 기술 구조: 도시 GIS 데이터 + 인구통계 + 건물 구조 DB + 기상 API + 딥러닝 기반 예측
- 실제 적용 사례: 뉴욕시, 샌프란시스코시, FEMA 등 미국 재난관리기관 다수 채택
- 장점: 복구 전략까지 포함된 전주기 재난 관리
- 단점: 해외 플랫폼 중심으로 한국형 데이터 연동은 한계 있음, 연간 사용료 高
2. IBM Environmental Intelligence Suite : 산업·기후 연계형 예측 툴
IBM의 Environmental Intelligence Suite(이하 EIS)는 재난 예측은 물론 산업적 의사결정, 공급망 리스크, 보험 설계까지 확장 가능한 B2B 솔루션입니다.
- 적용 재난 유형: 폭우, 폭염, 산불, 홍수, 해일, 사이클론 등 기후 재해 전반
- 주요 기능:
- 기상·기후 예측 기반 위험지도 실시간 생성
- 기업 자산 피해 시나리오 예측, 공급망 단절 경로 분석
- AI 기반 ESG 리스크 관리, 보험 수리 분석
- 기술 구조: NASA 기후 DB + IoT 센서 + 위성영상 + 머신러닝 기반
- 실제 적용 사례: 브라질 농업부, 유럽 재보험사, 글로벌 제조 기업
- 장점: 기후 리스크 관리에 최적화, 기업·공공 동시 대응 가능
- 단점: 인터페이스 복잡, 초기 도입 비용 높음
IBM EIS는 재난 대응뿐 아니라, 재해가 기업 경영·자산에 미치는 영향을 정량화하고 대응 전략을 수립하는 데 특화되어 있습니다.
3. DeepSafe : 한국형 도시 구조에 최적화된 복합재난 대응 시스템
DeepSafe는 국내 기술 기반의 재난 시뮬레이션 플랫폼으로, 서울시·부산시 등 대도시 중심으로 도입되고 있으며, 지하철 화재, 정전, 감염병+군중혼잡 등 한국형 복합재난 대응에 특화된 점이 특징입니다.
- 적용 재난 유형: 지하 화재, 지진, 폭우, 감염병, 다중시설 군중 대피
- 주요 기능:
- 3D 지하 공간 시뮬레이션 + 연기·사람 흐름 예측
- 군중 대피 루트, 교통통제 시나리오 자동 생성
- CCTV·센서와 연동된 실시간 시나리오 전환 기능
- 기술 구조: Unity 기반 시각화 엔진 + GIS + 군중 행동 시뮬레이션 AI + IoT 연동
- 실제 적용 사례: 서울 종로구, 인천시 도시철도본부, SH공사 스마트관제
- 장점: 한글 환경, 국내 데이터 완전 연동, 실시간 상황실 대응까지 포함
- 단점: 도시형 재난 중심으로 산불·기후재해는 제한적
DeepSafe는 훈련 시나리오 생성 + 관제센터 대응 + 사후 분석까지 한 번에 구현할 수 있는 현장 실무형 재난 시뮬레이션 솔루션입니다.
4. 통합 비교표
| 솔루션 | 강점 | 적합 대상 | 주요 한계 |
|---|---|---|---|
| OneConcern | 도시 인프라 회복 중심 복합재난 예측 | 광역 지자체, 재난 정책 설계 기관 | 국내 환경 연동 제한, 도입 비용 高 |
| IBM EIS | 기후+산업 리스크 동시 분석 | 기업 ESG 리스크팀, 보험사, 글로벌 기관 | 도입 복잡, 고비용 |
| DeepSafe | 지하 중심 복합재난 대응 + 실시간 적용 | 지자체 관제센터, 군중 밀집 지역 | 기후 중심 재난은 제한적 |
결론: 예측은 기술이 아니라 ‘책임’을 준비하는 일이다
재난 예측 AI는 단지 기술 경쟁이 아닙니다. 어떤 플랫폼이 가장 정확한가보다 더 중요한 건, 누가, 언제, 어떤 의사결정을 내릴 때 그 기술을 어떻게 활용하는가입니다.
OneConcern은 ‘도시 기능을 어떻게 복원할 것인가’를 보여주고, IBM은 ‘재난이 산업과 기후에 어떤 영향을 주는가’를 분석하며, DeepSafe는 ‘지금 우리 도시에서 어떤 일이 벌어질지를 실시간으로 시뮬레이션’합니다.
당신의 조직에 필요한 것은 완벽한 AI가 아니라, 당신의 현장에 딱 맞는 전략 파트너입니다.