FireNavi 온톨로지 수정·고도화 보고서
1일차에 만든 온톨로지 초안은 출발점일 뿐이다. 2일차는 현장 피드백·시뮬레이션·안전요원 인터뷰·관제센터 의견을 반영해, 대피자 유형·출구 상태·병목 기준·액션 주체·KPI 분류를 실제 재난 현장에서 작동하는 구조로 다시 설계한다.
시나리오. Day 1의 온톨로지 초안을 안전요원·관제센터에 공유하자 지적이 쏟아진다. "대피자를 한 종류로만 보면 안 된다", "출구가 정상 아니면 사용불가, 두 가지뿐이냐", "AI가 알아서 통로를 막을 순 없다". FDE는 이 피드백을 객체·상태·액션·권한·KPI 다섯 축으로 나누어 온톨로지를 고도화한다.
1 온톨로지 수정의 목적
온톨로지 수정은 "예쁘게 다듬기"가 아니라 현장에서 작동하는가를 검증하는 작업이다. 1일차 초안을 다음 6개 질문에 통과시키며, 반영 근거는 현장 피드백·시뮬레이션·안전요원 인터뷰·관제센터 의견·대피자 행동 가정이다.
- 필요한 객체가 누락되지 않았는가
- 객체의 속성이 실제 판단에 충분한가
- 상태 변화가 재난 시간 흐름을 제대로 반영하는가
- 액션이 실제로 실행 가능한 형태인가
- 권한·책임 구조가 안전하게 설계되었는가
- KPI가 성과를 실제로 검증할 수 있는가
2 1차 온톨로지의 주요 문제 5가지
초안이 놓친 지점은 크게 다섯 가지다. 각 문제를 초안(Before)과 수정 방향(After)으로 대비해 정리했다.
❌ Before · 문제 1
대피자 객체가 단일 유형으로만 정의되어, 취약계층·언어·이동 특성을 구분하지 못한다.
✅ After · 세분화
일반 대피자 · 어린이 동반자 · 고령자 · 장애인 · 외국인 · 부상자 · 휠체어 사용자 · 단체 관람객 · 안내 미수신자
❌ Before · 문제 2
출구 상태가 정상 / 혼잡 / 사용불가 3단계뿐이라 병목·연기·역류를 표현하지 못한다.
✅ After · 9단계 세분화
정상 · 일시 혼잡 · 병목 위험 · 병목 발생 · 연기 접근 · 역류 위험 · 관리자 확인 필요 · 사용 제한 · 사용 불가
❌ Before · 문제 3
병목지점 판단 기준이 불명확해, 무엇을 근거로 병목이라 부르는지 정의가 없다.
✅ After · 판단 기준 명시
군중 밀도 증가 · 이동 속도 급감 · 정체 시간 증가 · 뒤쪽 유입 지속 · 앞쪽 배출 정체 · 넘어짐 위험 · 압박 위험
❌ Before · 문제 4
AI 액션과 사람 액션이 혼재되어, 누가 무엇을 실행·승인하는지 불분명하다.
✅ After · 주체 분리
AI 자동 가능 / 관리자 승인 필요 / 안전요원 현장 판단 / 구조기관 개입 액션으로 분리
❌ Before · 문제 5
KPI가 훈련용과 실제용을 구분하지 않아 성과 해석이 뒤섞인다.
✅ After · 4분류
훈련 KPI / 실제 상황 KPI / 사후 평가 KPI / 운영 개선 KPI로 구분
대피자 객체 세분화 트리 (문제 1 → 수정)
단일 "대피자"에서 출발해, 이동 특성·인지 특성·소속을 기준으로 9개 유형으로 분화한다. AI가 개인별 안내 문구와 경로 우선순위를 다르게 산출하려면 이 분화가 전제되어야 한다.
3 수정된 핵심 객체 (그룹별)
온톨로지의 객체를 5개 그룹으로 재정리했다. 대피 관련 · 공간 관련 · 위험 관련 · 운영 관련 · 성과 관련 객체다.
대피 관련 객체
공간 관련 객체
위험 관련 객체
운영 관련 객체
성과 관련 객체
4 수정된 상태 모델
상태는 재난의 시간 흐름을 담아야 한다. 대피자·출구·군중·관리자 대응 4개 축을 각각 상태 배지 스트립으로 나열해, 왼쪽(안전)에서 오른쪽(위험/완료)으로 진행되는 스펙트럼을 시각화했다.
① 대피자 상태
② 출구 상태
③ 군중 상태
④ 관리자 대응 상태
출구 상태 스펙트럼 (정상 → 사용 불가)
3단계였던 출구 상태를 10단계 연속 스펙트럼으로 확장했다. 안전(초록)에서 위험(빨강), 그리고 관리자 판단·통제(파랑/보라)로 넘어간다.
5 수정된 액션 모델 (주체별 4구분)
AI가 통로를 막거나 방송을 내보낼 수는 없다. 액션을 누가 실행·승인하는가에 따라 4개 주체로 색상 구분했다.
🤖 AI 자동 가능
위험 신호 감지 · 군중 흐름 분석 · 출구 혼잡도 계산 · 병목 위험 점수 산출 · 대체경로 후보 생성 · 대피자 안내 문구 초안 생성 · 관리자 알림 생성 · KPI 자동 집계 · 사후 리포트 초안 생성
✅ 관리자 승인 필요
특정 출구 사용 제한 · 대체경로 공식 승인 · 안전요원 재배치 지시 · 구역 통제 결정 · 방송 문구 승인 · 구조기관 정보 공유 승인 · 비상 대응 단계 상향
🦺 안전요원 실행
현장 유도 · 군중 분산 · 통로 확보 · 취약계층 지원 · 병목지점 통제 · 위험구역 접근 차단 · 관리자에게 현장 피드백 보고
🚑 구조기관 연계
잔류 가능 구역 확인 · 구조 우선순위 판단 · 고위험 구역 진입 여부 결정 · 구조 완료 보고
AI · 사람 액션 분리 다이어그램 (문제 4 → 수정)
AI는 감지·분석·추천·집계까지, 실행·승인·통제는 사람의 몫이다. 판단은 AI가 초안을 만들고 사람이 최종 결정하는 흐름으로 위험을 통제한다.
6 수정된 권한 구조 (역할별)
권한은 안전을 위한 경계선이다. 대피자는 타인 정보를 볼 수 없고, AI는 최종 통제를 못하며, 안전요원은 최종 승인 권한이 없다. 역할별 허용·제한을 표로 정리했다.
| 역할 | 허용 권한 | 제한 사항 |
|---|---|---|
| 대피자 | 본인 경로 안내 수신 · 위험 알림 수신 · 단순 행동 지시 확인 | 전체 군중 정보·타인 위치 접근 불가 |
| 안전요원 | 배치 위치 확인 · 개입 필요 구역 확인 · 대피자 지원 요청 확인 · 현장 상황 보고 | 대체경로 최종 승인 권한 없음 |
| 관리자 | 전체 대피 상황 확인 · AI 추천 검토 · 경로 재배정 승인 · 출구 사용 제한 승인 · 안전요원 배치 지시 · 구조기관 정보 공유 승인 | — |
| 관제센터 | CCTV·센서·실내지도 통합 모니터링 · 위험도 대시보드 확인 · 시스템 로그 확인 · 상황 보고서 생성 | — |
| 구조기관 | 고위험 구역 확인 · 잔류 가능 구역 확인 · 취약계층 지원 정보 확인 · 구조 우선순위 판단 | — |
| AI Agent | 위험 예측 · 군중 분석 · 경로 추천 · 알림 생성 · KPI 집계 | 최종 통제 판단 불가 |
7 수정된 KPI 구조 (4분류)
훈련의 성과와 실제 재난의 성과는 다르게 읽어야 한다. KPI를 훈련 · 실제 상황 · 사후 평가 · 운영 개선 4분류로 나눴다.
🏃 훈련 KPI
출구별 분산률 · 대체경로 수용률 · 안내 정확도 · 대피 완료 시간 · 안전요원 배치 시간 · 훈련 참여율
🚨 실제 상황 KPI
위험구역 체류 인원 · 병목 발생 시간 · 관리자 알림 확인 시간 · 구조기관 공유 시간 · 취약계층 지원 완료율 · 사고·부상 발생률
📊 사후 평가 KPI
훈련 대비 실제 편차 · AI 추천 수용률 · 관리자 승인 지연 시간 · 안전요원 대응 적정성 · 출구별 과밀 발생 빈도
🔧 운영 개선 KPI
반복 병목 구역 수 · 시설 구조 개선 필요 지점 · 안내 문구 개선 필요 항목 · 추가 센서 설치 필요 구역 · 대피훈련 개선 과제 수