1. 서 론
일상생활 속에서 우리는 지진, 화재, 장마, 감염병 등과 같은 대규모 재난 및 재해 상황뿐만 아니라 일상적인 위험 요소들과도 마주하게 된다. 사회재난은 발생 빈도가 과거보다 훨씬 증가되었으며, 각종 기술의 발달에 따라 산업 시스템이 복잡화 대형화 되며 예상하지 못한 위험의 유형이 다양해지고, 이로 인한 피해 규모가 증가하고 있다(Baik et al., 2016; Cho and Park, 2016; Lee et al., 2016; Cho and Heo, 2017; Song, 2023). 이러한 위험들은 보행사고, 빙판길 미끄러짐 등과 같이 작은 사소한 사건에서부터 큰 사고까지 다양하다. 이러한 위험들의 심각성과 사전 대처 및 예방에 대한 정보를 상황에 맞추어 사람들이 파악할 수 있다면 개인의 삶에 유익한 도움이 될 것으로 기대된다. 일상생활에서 발생하는 다양한 위험과 사고에 대한 심각성을 인지하고, 사전 대처와 예방을 위한 적절한 조치를 취하는 것은 우리 개인과 사회의 안전과 안녕을 보장하는데 중요한 요소이다. Kim(2017)은 재난에 대해 신속하고 정확하게 관리하기 위한 체계적인 시스템 도입을 통하여 피해를 최소화할 수 있다고 주장한다. 위험 상황별 교육과 인식 제고를 통해 사람들이 위험 상황에 대비하고 대처하는 능력을 향상시키는 것이 필요하다.
반면, 이러한 위험에 대하여 재난 약자들은 새로운 재난 환경의 변화에 경제 여건이나 생활환경 제약 등으로 인해 위험에 대한 대비가 부족한 실정이다(NEMA, 2013). Jang(2016)에 따르면, 현재 우리나라는 고령화, 양극화, 국제화에 따라 노인, 장애인, 기초생활수급자, 외국인, 다문화 가정 등 사회적 취약계층으로 불리는 재난약자들이 증가추세에 있다고 주장한다. 이러한 재난 약자들은 위험 발생 시 일반인과 달리, 위험 정보 획득에 어려움을 겪거나, 신체적, 상황적 부자유로 인하여 신속한 대피와 대처가 어렵기 때문에 특별한 관심과 정책이 필요하다.
이에 따라 인간의 편리성을 증진시키는 근현대 ICT/IT 기술의 발전과 함께 국가 차원에서 국민의 보호와 안전을 위한 노력을 강화하기 위해 노력하고 있다. 특히 최근 AI를 통한 미래 예측 기술을 활용하여 복합 사회 현상과 개별 인간의 행동 패턴을 고려한 서비스가 출시되었다. 이와 관련하여 행정안전부에서는 국민이 언제 어디서나 생활안전 보살핌을 받도록 맞춤형, 참여형, 예방 및 대응 서비스를 제공하기 위해 ‘생활안전 예방서비스 기술개발 사업’을 진행하고 있다. 2019년부터 시작된 이 사업은 2023년까지 연구 수행을 완료하는 것을 목표로, 다양한 기술 분야에 대한 연구가 진행되었다. 주요 핵심 기술로는 ‘기술기준 및 표준화 실증 연구’, ‘지능형 플랫폼 기술개발’, ‘체험 교육을 위한 실감형 콘텐츠 기술개발’ 등이 있다. 이러한 연구를 통해 생활안전과 관련된 정보, 예방조치, 비상 상황 대처 방법 등을 제공하며, 다양한 생활안전 교육을 제공하고 있다.
본 논문은 ‘생활안전 예방서비스 기술개발 사업’의 일환으로 개발된 생활안전지수에 대하여 사용자 프로파일을 반영하기 위한 보정 방안을 설명하고자 한다. 이전 연구를 통해 개발된 생활안전지수는 개인이 처한 일상생활 차원의 다양한 안전 위험요인들을 종합적으로 고려하여, 위험 수준을 하나의 정량화된 수치로 산출한 값이다(Oh et al., 2021). 이를 통해 개인은 자신이 처한 안전 위험 상태를 파악하고, 이에 맞는 적절한 대응과 예방조치를 취할 수 있게 된다. 본 연구에서는 기존 선행연구에서 개발된 생활안전지수를 보정하기 위한 방안을 통해 국민의 개별 프로파일을 반영한 맞춤형 안전과 행복한 삶을 돕는 데 기여하고자 하며, 이를 통해 보다 안정적인 사회를 구축하는 데 기여하고자 한다.
본 연구의 구성은 다음과 같다. 첫째, 생활안전 예방서비스 구성과 생활안전지수를 간략히 설명한다. 둘째, 본 연구는 사용자 개별 특성을 고려한 맞춤형 서비스 제공을 위한 생활안전지수 보정 방법을 제안한다. 마지막으로, 실제 사용자 시나리오와 적용을 통해 결과를 제시하며 향후 연구 활용과 방안을 제시하고자 한다.
2. 본 론
2.1 선행 연구
기존의 국내 안전 서비스의 한계를 극복하고 개별 사용자 특성을 고려한 안전 서비스를 제공하기 위해 행정안전부는 ‘생활안전 예방서비스 기술개발 사업’을 추진하였다. 이 연구는 공공데이터, 지역정보, 국민 참여 데이터를 통합하여 지능형 플랫폼을 개발하고, 위험 상황을 실시간으로 분류하며 맞춤형 서비스를 제공하는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 사용자 앱 서비스는 사용자 위치 정보를 기반으로 위험 정보를 제공하고, 사용자 프로파일을 고려한 맞춤형 서비스를 제공한다. 플랫폼 기술은 공간 관리, 데이터 수집, 위험 분석, 공통 기반 서브 플랫폼으로 구성되며, 데이터 수집과 분석을 통해 사용자에게 최적의 안전 서비스를 제공한다.
또한 이전 연구에서 개발된 생활안전지수는 생활안전 예방서비스의 7개 분야의 개별 위험을 종합적으로 평가하는 지수로, AHP(Analytic Hierarchy Process)와 리커트 척도(Likert Scale)를 혼합하여 중요도를 산출하는 방법이 사용되었다(Oh et al., 2021). Thomas L. Satty 교수가 개발한 AHP 기법은 정부 예산의 정책적 ‧ 경제적 타당성 검토를 위한 예비 타당성 조사 등 다양한 분야에서 합리적 의사결정 방법론으로 활용되고 있다. 리커트 척도(Likert Scale)은 측정 대상과 관련된 문항에 대해 응답자의 태도, 감정, 신념 등을 평가하는 방법론으로 5점, 7점, 9점 등 다양한 방식으로 구성될 수 있다(Song, 2013). 이를 혼합한 AHP-Likert 모델 구조 계층의 각 요인들은 생활안전 예방서비스를 평가하기 위한 기준 항목으로 정의하고 서비스별 중요도를 개별 위험지수에 적용하여 가중평균하는 방법론을 사용한다. 선행연구 Oh et al.(2021)에 따르면 먼저 AHP 모델을 통해 평가자들은 계층별 평가 항목 간 1:1 쌍대 비교를 실시하고, Likert Scale에 따라 각 평가항목별 현재 평가 대상인 개별서비스가 중요한지 혹은 아닌지를 평가하여 점수를 부여한다. 앞서 산출된 AHP 가중치와 평가항목별 평균 점수를 적용하여 상대비교 값을 도출해낸다. 이를 통해 Fig. 1의 선행된 연구를 통해 생활안전예방서비스 사용자의 전체적인 위험 수준을 종합지수 형태로 나타낸다.
2.2 생활안전지수 보정 인자 개발
본 연구는 사용자 프로파일 맞춤형 서비스 제공을 위하여, 개별 특성을 반영할 수 있는 보정 인자를 개발하는 것이 목표이다. 개별 특성을 반영하기 위하여 위험 상황별 취약한 계층의 특성을 살펴보았다. 일본 방재백서(MLIT Japan, 2006)에 따르면 재난 약자란 필요한 정보를 신속하고 정확히 파악하고 안전한 장소로 피난하는 등의 재해 시 일련의 행동을 취하는데 지원을 필요로 하는 사람으로, 고령자, 장애인, 외국인, 유아, 임산부 등이 포함된다고 정의하였다. 미국 연방재난관리청(FEMA, 2010)은 재해 대비 ‧ 대응 ‧ 복구에 있어 제공되는 기본 장비를 안전하고 자유롭게 사용할 수 없는 사람으로서, 장애인, 영어를 못하는 사람, 지리적 ‧ 문화적 고립자, 의학적 ‧ 화학적 의존자, 집이 없는 부랑자, 신체적 허약자 및 어린이 등으로 정의한다. 국내에서 수행된 국립재난안전연구원(NDMI, 2010) 연구에서는 재난약자를 경제적 ‧ 신체적 ‧ 환경적 측면에서 취약성을 가진 사람으로 정의한다.
이를 바탕으로 본 연구는 ‘생활안전 예방서비스’ 정의에 기반하여, 사용자 성별, 연령, 장애 유무 등의 개별 특성을 고려하여 생활안전지수에 적용할 상대적 보정 인자를 개발하고자 한다. 생활안전지수를 더 정확하고 신뢰성 있게 평가하기 위해, 다양한 안전 취약 그룹(어린이, 고령자, 임산부, 장애인, 외국인 등) 별로 안전성에 대한 인식과 위험에 대한 인식 차이를 고려하며, 이를 반영하는 보정 인자를 도출하는 것이 목표다. 이렇게 개발된 보정 인자를 기존에 연구된 생활안전지수 모델에 응용하여, 맞춤형 안전 서비스와 관련한 개선 및 보완 방안을 Fig. 2와 같이 제시하고자 한다.
본 연구에서는 생활안전지수의 보정 방안을 개발하기 위해 연구 과제의 제한된 기간과 한정된 자원의 어려움을 타개하고자 국가 생활안전 통계와 같은 기존의 신뢰성 있는 공식 데이터를 활용하여 연구를 진행하는 것이 타당하다고 판단하였다. 국가 생활안전 통계는 정부 및 공공기관에서 공식적으로 수행하는 조사로 다양한 연령, 성별, 지역, 직업 등의 다양한 인구 그룹을 대상으로 조사되어 신뢰성과 정확성이 검증된 자료이다. 특히 ‘우리 사회의 안정성에 대한 인식(조사) 통계’는 대상 그룹들의 실질적인 위험 인식 파악에 용이하도록 조사되어 사회 안전성에 대한 보다 포괄적인 정보를 제공한다. 이를 통해 대상 그룹들이 실제로 어떤 위험에 노출되어 있으며, 어떻게 안정성을 인식하고 있는지를 파악할 수 있고 전반적인 사회 안정성과 안전 인식의 상대적 위치를 파악할 수 있다.
또한 본 연구에서는 생활안전 예방서비스가 사용자의 프로파일을 고려하여 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 성별, 연령, 장애유무 등의 개별 특성을 고려하는 중요성을 강조하고 있다. 사용자들의 다양한 특성을 고려하지 않고서는 정확한 생활안전지수를 도출하거나 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 이러한 데이터를 활용하여 적절한 보정 인자를 도출하는 것이 생활안전 예방서비스의 효과적인 개발과 보완에 필수적인 요소로 인식되었다.
그러나 ‘우리 사회의 안전성에 대한 인식(조사)’ 국가 통계자료에는 장애인에 대한 통계와 자료가 부재함으로, 이과 같은 별도의 통계 자료를 사용하여 장애인들의 안전에 대한 인식을 조사하고 분석하는 것은 보다 포괄적인 연구를 진행하기 위해 필요하다. 따라서 ‘장애인의 안전에 대한 인식 조사(안전도)’를 활용하고자 한다. 장애인들은 일반적인 사용자들과 다른 특성과 요구사항을 갖고 있다. 장애 유형별로 안전에 대한 인식이 다를 수 있기 때문에 이러한 통계자료를 활용하여 유형별 맞춤 서비스를 개선하는 데에 중요한 자료로 활용될 수 있다.
2.3 설문평가 추가 및 중요도 산출 고도화
본 연구에서는 총 두 종류 설문이 여러 차례에 진행되었다. 먼저, 이전 연구에서 전문가 그룹을 대상으로 진행된 AHP 설문 평가를 위해, 국민의 편안과 안전한 일상생활 영위에 기여하는 것으로 목적으로 조직된 국민 생활안전 포럼의 협력을 받아 정부, 지자체, 산업계, 학계, 시민단체 등의 전문가 그룹으로부터 AHP 설문 평가를 수행하였다(Oh et al., 2021). AHP 설문 평가의 경우 일관성 검증이 결과의 신뢰성 확보에 중요하다고 판단하였으며, 일관성 유지 어려움(Saaty, 1980; Lim, 1995; Lee, 1999) 가능성을 고려하여 한 차례 전문가 그룹 대상으로만 한정하였다. 따라서 AHP 기반의 생활안전 예방서비스의 평가항목에 대한 가중치 산출 결과는 선행 연구 결과를 참조한다.
다음으로, 리커트 척도 설문 평가 시행으로는 앞서 언급한 전문가 그룹을 대상으로 하는 설문 진행과, 다양한 연령층의 일반 시민 참여로 이루어진 국민 실증 참여단의 평가자 그룹으로부터 리커트 척도 평가를 진행하였다. Oh et al.(2021)에 따라, 평가자들이 평가항목별 현재 평가대상인 생활안전 예방서비스가 얼마나 중요한지 평가하여 점수를 부여한다. 해당 설문은 일반 설문 평가자들의 이해를 돕기 위하여 설문 조사원의 안내가 수반되었으며, 생활안전 예방서비스 중요도 평가에 대한 방법과 의미하는 바, 참조 통계자료 등이 설명되었다. 두 차례에 걸쳐서 총 219명이 리커트 척도 설문에 참여하였으며, 응답자들의 구성 통계는 연령대 비율은 20대 이하는 3%, 30대 5%, 40대 29%, 50대 34%, 60대 이상은 29%로 구성된다. 응답자들의 성별 구성비는 남성 34%, 여성 66%로 구성되며(Fig. 3) 응답 결과는 Table 1과 같다.
Table 1.
Weight of Likert scale services by AHP-Likert model
따라서 선행 연구된 생활안전지수의 개발 방법론과 모델 설계안에 기반한 적용으로(Fig. 1), AHP 평가로 산출된 가중치를 리커트 척도 설문평가 결과에 적용하여 개별 예방서비스를 평가한 결과는 Fig. 4와 같다.
이어 본 연구의 기반이 되는 ‘생활안전 예방서비스’의 사용자 유형 분류에 기반하여, 사용자의 성별, 연령, 장애 유무 등의 개별 특성을 고려한 맞춤형 상대적 보정 인자를 위해 국가 통계를 활용한다. 먼저 ‘우리 사회의 안전성에 대한 인식(조사)’ 국가 통계자료에서는 성별과 연령별에 따른 안전에 대한 인식을 비교하였다. Table 2와 같이 남성이 느끼는 안전함을 상대 비로 나타내어 1로 기준을 잡았을 때, 여성이 느끼는 안전함은 0.920649로 계산되었다. 이 결과는 남성과 여성이 안전에 대한 인식에서 유사한 경향을 보이지만, 남성이 상대적으로 조금 더 안전함을 긍정적으로 인식하는 경향이 있음을 시사한다. 그러나 차이가 미비하므로 성별 간 인식 차이는 크지 않은 것으로 평가된다.
Table 2.
Weights of life safety index by services
| Group | Male | Female |
|
Perception of Safety (relative ratio) | 1 | 0.930649 |
연령대별 안전에 대한 상대적인 인식을 상대 비로 나타낸 값은 Table 3과 같다. 이처럼 연령대별로 안전에 대한 인식에서 상대적인 차이를 확인할 수 있다. 19~29세와 30대 경우에는 안전하다고 느끼는 정도에 대한 인식이 높은 수준으로 비슷하게 나타난다. 그러나 40대와 50대, 그리고 60~69세의 경우에는 안전하다고 느끼는 인식 상대적으로 더 낮게 나타난 것으로 파악된다. 위 결과를 통해 연령대별로 안전에 대한 인식에 차이가 있음을 확인할 수 있다.
Table 3.
Weights of life safety index by services
| Group | 19~29 years | 30s | 40s | 50s | 60~69 years |
|
Perception of Safety (relative ratio) | 1 | 0.979684 | 0.995485 | 0.950339 | 0.954853 |
다음으로 ‘장애인의 안전에 대한 인식 조사(안전도)’의 통계에 따라 장애 유무 및 유형별의 안전하다고 느끼는 인식에 대한 정도를 상대비로 나타내어 계산한 결과는 Table 4와 같다. 이를 통해 장애 유형별로 안전에 대한 인식에 상대적인 차이를 확인할 수 있다.
Table 4.
Weights of life safety index by services
| Group | Physical |
Brain lesion/ Cerebral palsy | Visual |
Hearing/ Speech |
Intellectual/ Autism | Mental |
Internal/ Facial |
|
Perception of Safety (relative ratio) | 0.887 | 0.873 | 0.884 | 0.927 | 0.914 | 0.842 | 0.921 |
최종적으로 상기 기술한 바와 같이, 이를 통한 가중치 결과를 각 7개의 개별위험지수 수치값에 Fig. 1과 같은 방법으로 적용하고, 프로파일별 보정 인자를 적용하여 Fig. 2와 같은 방법으로 최종 종합지수인 생활안전지수를 도출하게 된다.
2.4 생활안전지수 구현 및 검증
생활안전지수는 개인의 현재 안전 상태를 나타내고, 생활안전 예방서비스에서 제공하는 서비스를 이용하는 사용자들이 안전 상태를 파악하고 예방조치를 취할 수 있도록 도와주는 서비스이다. 이를 위해 우리는 위험 생성 시뮬레이션을 위한 테스트 환경과 시나리오를 구축하기 위한 앱(App)을 개발하였다. 사용자가 앱 서비스를 실행하면 생활안전지수와 8가지 서비스 분야의 개별위험지수가 화면에 표시된다(Fig. 5). 지수 값은 생활안전 등급(안전/보통/주의/경고/위험)과 함께 표시되어 사용자는 자신의 현재 안전 상태를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 기 등록된 가족의 안전 상태도 지수를 통해 확인할 수 있다.
생활안전 예방서비스 분야별 상세화면을 선택하면 개별위험지수와 해당 서비스의 세부 내용이 화면에 표시되어, 서비스별 안전 상태를 자세히 알 수 있다. 위험 시뮬레이션을 통해 특정 분야의 서비스에서 위험을 발생시켰을 때, 해당 분야의 개별안전지수와 생활안전지수의 수치가 변경되는 것을 확인할 수 있다. 또한 사용자 프로파일 설정에 따라 생활안전지수가 조정되며 개인 특성에 따라 다르게 변경되는 것을 확인할 수 있다. 이러한 생활안전지수 등급이 ‘보통’에서 ‘위험’으로 하향되면 앱 서비스로부터 알람이 수신되며, 사용자는 이러한 변경된 지수와 등급을 확인하고 자세한 정보를 파악하기 위해 개별 예방서비스 별 상세 현황과 개별위험지수를 참고하게 될 것이다. 본 논문에서는 시범서비스 구축 단계에서의 효용성을 확인하였으며, 우선 선정 지역의 국민을 대상으로 시범서비스 실증을 위해 배포되고 지자체, 협의체 및 국민생활안전 포럼 운영을 통한 모델 및 서비스 고도화를 이루었다.
생활안전지수를 통해 사용자들은 개인의 안정상태를 신속하게 파악하고, 필요한 조치를 취함으로써 더욱 안전한 생활을 영위할 수 있다. 또한 이러한 서비스를 통해 가족들의 프로파일 특성을 반영한 안전 상태도 각각 모니터링할 수 있으며, 위험 상황에 대비하는데 도움을 줄 수 있다. 따라서 생활안전지수는 맞춤형 안전 서비스와 관련하여 유용한 정보를 제공하며, 사용자들의 생활 안전성을 향상시키기 위한 필수적인 도구로 활용될 것으로 기대된다.
3. 결 론
본 논문은 대국민의 일상생활 안전사고 예방과 대응을 위한 사용자 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 방법으로 생활안전지수 보정 방안에 대하여 소개하였다. 생활안전 예방서비스는 다중이용시설, 범죄, 유해물질, 생활안전 등 일상생활 속 다양한 위험에 대하여 안전사고 예방 솔루션을 제공할 수 있으며, 생활안전지수는 개인의 전반적인 안전수준을 종합지수 형태로 표현함과 동시에 국민 개개인의 특성과 상황에 최적화된 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 생활안전에 대한 위험 수준을 직관적으로 이해하고 사고 예방에 적극적으로 활용 가능하다. 본 연구에서는 기존 선행 연구된 생활안전지수 모델에 추가적인 요소로써 프로파일별 보정 방안을 도입하여, 보다 정확하고 신뢰성 있는 지수를 도출하였다. 사용자들의 성별, 연령, 장애 유무 등 개별 특성을 고려하여 개발된 보정인자를 적용함으로써 개인의 위험 수준을 더욱 정확하게 평가할 수 있게 되었다.
생활안전지수는 앱 서비스와 플랫폼으로 구성된 테스트 환경을 통해 유효성을 검증하고 다양한 사용자 시나리오를 기반으로 생활안전지수의 기능과 생활안전 예방서비스 내에서의 효용성을 확인하였다. 3차년도와 4차년도의 과업에 걸쳐 생활안전 예방서비스 실증 참여단을 통한 생활안전지수 사용성 및 유효성을 검증하였다. 특히 실증 참여단을 통한 생활안전 예방서비스 중요도 설문조사 및 수집 데이터 분석으로, 생활안전지수 고도화를 위한 가중치 산출방안을 개선하였다. 또한 사용자 맞춤형 생활안전지수 신뢰성 제고를 위한 개선 방안을 위하여 개인 프로파일별 보정 방안을 도출하였다.
본 연구의 최종 목표는 국민이 일상생활에서 더 안전하고 건강하게 지낼 수 있도록 프로파일 맞춤형 생활안전 예방서비스를 개발하는데 있다. 개인 맞춤형 생활안전지수 보정 방법론을 통해 사용자들이 더욱 신뢰할 수 있는 정보를 얻을 수 있고, 사전 대처와 예방을 통해 생활안전을 확보할 수 있도록 지원하고자 한다.
