위기 관리용 다중 에이전트 의사결정 지원 시스템 구축 방향

하지만 결정 지원 시스템이 진정으로 신뢰할 수 있는 도구가 되기 위해서는 극히 높은 수준의 유연성(flexibility) 과 적응성(adaptability) 을 갖추어야 합니다. 왜냐하면 실제 비상 상황은 언제든지 급변할 수 있는 동적(dynamic)이고, 예측이 어려운 불확실성(uncertainty) 속에서 전개되기 때문에, 고정된 규칙이나 정형화된 절차만으로는 충분히 대응하기 어렵기 때문입니다. 따라서 시스템은 실시간으로 변화하는 환경 정보를 빠르게 수집·분석하고, 그에 따라 자체적인 행동 방침을 수정·보완할 수 있는 메커니즘을 내포하고 있어야 합니다.

본 논문에서 제안하는 접근 방식은 바로 이러한 요구 사항을 충족시키기 위해 설계된 다중 에이전트 기반 결정 지원 시스템(Multi‑Agent Decision Support System) 의 구조와 작동 원리를 상세히 제시합니다. 먼저, 비상 상황에 특화된 정보 모델링(information modeling) 을 수행하여, 현장에 배치된 각종 센서, 통신 장비, 인력 보고서 등으로부터 얻어지는 방대한 데이터를 통합하고, 의미 있는 형태로 정제하는 과정을 설명합니다. 이 과정에서 데이터의 시간적 연속성, 공간적 분포, 신뢰도 수준 등을 고려한 메타데이터(metadata) 설계가 핵심적인 역할을 하며, 이를 통해 시스템은 복잡한 상황을 보다 명확하게 파악할 수 있게 됩니다.

다음으로, 구축된 정보 모델을 기반으로 작동하는 다중 에이전트 아키텍처 를 소개합니다. 이 아키텍처는 크게 세 가지 계층으로 구성됩니다.

1. 감지·인식 계층(Perception Layer) : 현장의 다양한 센서와 데이터 소스로부터 실시간 스트림을 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 상황 인식에 필요한 핵심 지표를 추출합니다. 여기에는 온도·습도·가스 농도와 같은 물리적 파라미터뿐만 아니라, 인명 구조 요청, 교통 흐름, 사회적 여론 등 비정형 데이터도 포함됩니다.

2. 분석·예측 계층(Analysis & Prediction Layer) : 감지 계층에서 전달받은 정보를 바탕으로 다중 에이전트가 협업하여 현재 상황의 진화 경로를 시뮬레이션하고, 잠재적인 위기 발생 가능성을 예측합니다. 이때 각 에이전트는 전문 분야별 지식 베이스(예: 화재학, 재난 의학, 교통 공학 등)를 활용하며, 베이지안 네트워크, 마르코프 의사결정 과정, 강화 학습 등 다양한 인공지능 기법을 적용합니다.

3. 지원·대응 계층(Support & Response Layer) : 분석·예측 결과를 토대로 의사결정자에게 구체적인 대응 방안을 제시하고, 필요 시 자동으로 현장 장비를 제어하거나 구조 인력을 배치하는 실행 명령을 발행합니다. 이 계층은 의사결정 지원 인터페이스(Decision Support Interface)를 통해 인간 운영자와 상호작용하며, 인간의 판단을 보조하거나 최종 결정을 검증하는 역할을 수행합니다.

본 논문에서는 특히 시스템 메커니즘의 첫 번째 단계, 즉 현 상황을 인지하고 그 변화를 반영하는 과정 에 초점을 맞추어 상세히 기술합니다. 구체적으로는 (1) 데이터 수집 파이프라인의 설계, (2) 실시간 스트리밍 데이터의 정규화 및 필터링, (3) 상황 인식 모델의 구축, (4) 인식된 상황을 시각화하여 의사결정자가 직관적으로 이해할 수 있도록 하는 시각화 기법 등을 다룹니다.

예를 들어, 화재 발생 현장에서 온도 센서와 연기 감지기가 전송하는 초당 수천 건의 데이터 포인트를 실시간으로 처리하기 위해 Apache Kafka 기반의 메시지 브로커를 활용하고, 이를 Apache Flink 로 스트리밍 분석하여 온도 급등 구간을 자동으로 탐지합니다. 탐지된 구간은 즉시 위험도 점수(risk score) 로 변환되어 다중 에이전트 중 하나인 ‘위험 평가 에이전트’에게 전달됩니다. 위험 평가 에이전트는 사전 정의된 임계값과 과거 유사 사건 데이터베이스를 비교하여 현재 상황이 ‘경미’, ‘중간’, ‘고위험’ 중 어느 단계에 해당하는지를 판단하고, 그 결과를 상황 인식 대시보드에 실시간으로 표시합니다.

또한, 상황 인식 과정에서 발생할 수 있는 데이터 불확실성을 다루기 위해 퍼지 로직(Fuzzy Logic) 기반의 신뢰도 평가 모듈을 도입했습니다. 이 모듈은 각 센서 데이터에 대한 신뢰도 가중치를 동적으로 조정함으로써, 예를 들어 일부 센서가 고장 난 경우에도 전체 시스템이 과도하게 반응하거나 과소 반응하지 않도록 균형을 맞춥니다.

본 연구에서 수행한 실험 및 검증 절차는 두 가지 주요 시나리오를 포함합니다. 첫 번째는 가상의 도시 지역을 모델링한 시뮬레이션 환경에서 대규모 화재와 지진이 동시에 발생했을 때 시스템이 얼마나 빠르게 상황을 인식하고, 위기 전파 경로를 예측할 수 있는지를 평가한 것이며, 두 번째는 실제 재난 대응 훈련 현장에서 일부 센서와 통신 장비를 제한적으로 사용하면서도 시스템이 실시간으로 유의미한 정보를 제공할 수 있었는지를 검증한 것입니다. 실험 결과, 제안된 다중 에이전트 기반 DSS는 기존 단일‑에이전트 혹은 규칙 기반 시스템에 비해 인식 지연 시간(Latency) 을 평균 35 % 이상 단축시켰으며, 위기 예측 정확도(Precision) 도 12 % 상승한 것으로 나타났습니다.

요약하면, 본 논문이 제시하는 정보 모델링과 다중 에이전트 결정 지원 시스템 아키텍처는 급변하는 비상 환경에서 발생 가능한 위기를 사전에 감지하고, 효과적으로 관리하기 위한 핵심적인 틀을 제공한다는 점에서 학술적·실무적 의의가 큽니다. 특히 시스템 메커니즘의 첫 번째 단계인 현 상황 인지와 진화 반영에 대한 구체적인 설계와 구현 사례를 제시함으로써, 향후 보다 복잡하고 다변화된 재난 상황에서도 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.

이와 같은 연구 결과는 향후 스마트 시티, 지능형 교통 시스템, 재난 복구 로봇 등 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 궁극적으로는 인간과 기계가 협업하여 위기 상황을 최소화하고, 인명과 재산을 보호하는 데 기여할 수 있을 것입니다.