법정 스님은 무소유(無所有)의 삶을 통해 인간의 욕망과 그 덧없음을 전했다. 무소유는 마음의 해방이자, 몸의 극복이었다. 그러나 이 시대에 있어 ‘소유한다’는 의미는 단순히 물건을 취한다는 뜻을 넘어선다.
기술 역시 소유의 대상이 된다. 무엇인가를 ‘살 수 있는’ 결제 능력을 카드로 상징된다. 우리는 페이스북 계정을 소유하고, 끊임없이 피드를 내리며 정보와 가십을 읽는다. 또 데이터를 소유하고 인터넷을 사용한다. '무제한'이란 말은 얽매임의 극복과 같다. 하지만 지난 24일 KT 아현지사 화재로 인해 통신으로 ‘연결’된 교통, 안전, 금융 등 생활은 마비됐다.
기술에 얽매인 이는 시민뿐만이 아니다. KT 아현지사 화재 이틀 전, 22일 AWS는 ‘내부DNS 오류’로 먹통이 됐다. 클라우드가 막히자, 기업의 서비스도 막혔다.
이로 인해 쿠팡을 비롯해 나이키, 배달의민족, 마켓컬리, 업비트 등 기업의 인터넷 및 모바일 서비스는 모두 마비됐다. 삼성전자의 ‘빅스비’도 84분간 아무 말도 하지 못했다.
이번 AWS 먹통 사태로 피해를 본 기업 관계자는 “아무것도 할 수 없더라”며, “내부 사고를 막기 위해 클라우드는 사용했는데 생각이 짧았다”고 토로했다. “속수무책이었다.”
기술에 얽매인 사회의 단면들이었다.
하인리치 법칙은 300번의 징후를 보이고, 29번의 작은 사고가 생긴 후에, 1번의 대형 재난이 발생한다고 통계를 통해 증명했다. 다시는 일어나선 안 되겠지만, ‘IT 기술 마비'로 인해 세월호 참사와 같은 재난이 발생한다면, 지금 우리 사회에서는 이미 2번의 작은 사고가 발생한 셈이다.
더 많은 데이터는 더 높은 예측가능성
하지만 그 기술이 우리를 보전하기도 한다. 자연적 현상이든, 기술 피해든 재난의 가장 큰 특징은 ‘예측 불가능성’이다. 기술을 통해 예측가능성을 높인다면, 재난은 충분히 피할 수 있다.
KT 아현지사 역시 경보시스템 미비로 발생한 사고로 보인다. 화재가 난 지하 통신구에는 스프링쿨러·화재경보기·소화기 등 연소 방지시설이 없었다.
재난 예측가능성을 높이는 데 가장 유용하게 쓰이는 기술은 빅데이터와 AI다.
[사진1] 지진해일대응시스템을 통해 지진 발생 시, 미리 대비할 수 있다.
국립재난안전연구원은 '지진해일대응시스템(TDRS, Tsunami Disaster Response System)’을 구축, 지진 후 해일이 도달하는 예상시간과 최대 예상파고를 예측한다.
예상파고를 알게 되면, 침수 예상범위를 유추할 수 있고, 시민들의 대피 동선에 혼선을 막아 피해를 크게 줄일 수 있다.
지진해일대응시스템(TDRS)는 동해안 주요지점 43개소에 대한 침수예상도 및 재해정보를 DB화를 통해 만들어졌으며, 수치모델링을 통해 11개의 지진 예상 지역에서 4단계의 규모의 지진해일이 발생할 경우를 가정하여 총 44매의 침수예상도를 각 기관에 제공하고 있다.
100년의 데이터를 바탕으로
[사진2]
1918년의 울산 지역 고지도를 바탕으로 분석한 물길 지역과 피해 예상 지점(자료=국립재난안전연구원)
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