유튜브 구독자 구매 소방, ‘대전 공장화재’ 건물 구조 안전성 확보 후 내부수색···행안부, 중대본 가동

이진숭 0 2 6시간전

유튜브 구독자 구매 정부가 20일 대전 대덕구에서 발생한 공장화재와 관련해 오후 7시30분을 기해 중앙재난안전대책본부(중대본)를 가동했다. 실종자 수색은 건물 구조 안전성을 확보한 후 단계적으로 진행하기로 했다.
윤호중 행정안전부 장관은 이날 중대본 가동을 지시하며 “추가 인명피해가 발생하지 않도록 관계기관과 지방정부는 긴밀히 협조해 피해확산 방지에 주력해달라”고 당부했다.
윤 장관은 “정부는 수습복구와 피해자 지원에 최선을 다하겠다”며 “건물 붕괴 위험이 있으니 구조를 하는 현장대원의 안전에도 각별히 신경 써달라”고 당부했다.
앞서 이날 오후 1시37분쯤 대덕구 한 자동차 부품 제조공장에서 불이 나 공장 안에 있던 170명 중 101명은 대피했으나 중상 24명, 경상 31명 등 55명이 부상했다. 아직 14명은 연락이 닿지 않는 등 실종 상태다.
소방 당국은 건물 구조 안전성을 확보 후 실종자 수색에 나설 계획이다. 소방청은 “화재로 인한 고온과 건물 손상으로 구조활동의 위험성이 높아짐에 따라 건축물 안전진단 전문가를 투입해 구조 안전성을 확보한 후 단계적으로 수색을 진행하기로 했다”고 밝혔다.
건축물 안전진단 전문가는 이날 소방 당국에 “해당 건물이 철골 구조로, 화재 열에 의한 변형이 발생해 붕괴 위험이 있는 상황”이라며 “현재 구조대원 투입은 매우 위험한 상태로, 충분한 안전 확보 이후 신중한 접근이 필요하다”고 밝혔다.
소방당국은 건물 설계 도면을 활용한 정밀 수색계획을 수립해 실종자 탐색의 효율성과 안전성을 동시에 확보하기로 했다. 또 야간 구조작업에 대비한 조명장비를 확보하고, 중장비를 현장에 대기시켜 필요시 즉시 투입할 수 있도록 준비하기로 했다. 아울러 연락두절자 가족 지원을 위해 소방과 지방자치단체가 공동으로 가족 지원체계를 운영할 계획이다.
충북 괴산군은 소수면 수리에 아보리스트 실내 훈련 센터를 개장했다고 17일 밝혔다. 전국에서 유일한 센터다.
아보리스트는 나무에 올라가 병해충에 감염된 나무나 위험한 나무 등을 제거하고 보호수·노거수 등을 관리할 수 있도록 훈련된 수목 관리사를 말한다.
총사업비 20억원이 투입된 이 시설은 기상 여건에 따라 좌우됐던 산림 교육의 한계를 극복하기 위해 만들어졌다. 연면적 475.44㎡ 규모다. 눈과 비가 내리거나 혹한기에도 실제 현장과 똑같은 환경에서 훈련할 수 있다. 센터는 아보리스트의 핵심 직무인 고난도 로프 활용법, 안전장비 운용, 수목 가지치기, 비상상황 시 구조 대응 등을 익힐 수 있는 시설을 갖췄다. 교육생들은 숲속과 유사한 실내 환경에서 실무 교육을 받을 수 있다. 운영은 한국산림레포츠협회가 맡았다.
괴산군은 2020년부터 아보리스트를 꾸준히 배출해왔다. 2020년 아보리스트 양성 과정을 처음으로 도입한 군은 지금까지 수목 관리 전문가 439명을 배출했다.
인공지능(AI)이 빛을 다루는 차세대 기술 ‘메타포토닉스’ 설계 방식까지 바꾸고 있다. 국내 연구진이 국제 공동연구를 통해 AI를 활용한 광학 기술의 발전 방향을 제시했다.
고려대 세종캠퍼스는 전자및정보공학과 Trevon Badloe 교수 연구팀과 전자·기계융합공학과 소순애 교수 연구팀이 인공지능과 메타포토닉스 융합 연구 동향을 체계적으로 분석한 논문을 발표했다고 18일 밝혔다.
이번 연구는 싱가포르 SUTD, 스위스 EPFL, 중국 저장대, 베이징항공항천대 연구팀과 함께 수행된 대규모 국제 공동연구다. 연구진은 AI 기술이 메타포토닉스 설계와 분석에 어떤 변화를 가져오는지 종합적으로 정리했다.
기존 광학 부품은 부피가 커 스마트폰이나 웨어러블 기기와 같은 소형 전자기기에 적용하는 데 한계가 있었다. 이를 해결하기 위한 기술로 나노 스케일의 미세 구조를 배열해 빛을 정밀하게 제어하는 ‘메타표면’ 기술이 주목받고 있다. 그러나 메타표면은 설계 변수의 수가 방대해 최적 구조를 찾기 위해 막대한 계산 시간과 자원이 필요하다는 기술적 어려움이 있었다.
연구팀은 이 문제를 해결하는 핵심 도구로 AI를 제시했다. AI 기반 시뮬레이션을 활용하면 기존 방식보다 수천 배 빠르게 광학 특성을 예측할 수 있고 사람이 생각하지 못한 새로운 구조도 찾아낼 수 있다는 것이다.
또 메타표면에서 생성되는 복잡한 빛의 데이터(스펙트럼·이미지)를 AI로 분석하면 기존에는 확인하기 어려웠던 미세한 광학 특성까지 정밀하게 파악할 수 있는 것으로 나타났다.
이를 통해 메타렌즈의 색 번짐(색 수차)이나 좁은 시야각 문제를 소프트웨어적으로 보정해 더 선명하고 넓은 시야의 이미지를 구현할 가능성도 제시했다.
연구팀은 나아가 설계부터 실제 작동까지 전 과정을 자동화하는 ‘엔드 투 엔드’ 시스템 발전 방향도 제시했다. AI가 메타포토닉스 설계의 핵심 도구로 자리 잡을 수 있다는 설명이다.
이 기술은 향후 자율주행, 초고속 통신, 차세대 디스플레이, 바이오 센싱 등 다양한 산업 분야에 활용될 것으로 기대된다.
이번 연구 결과는 광학 분야 국제 학술지 ‘Opto-Electronic Advances(OEA)’ 이달 호에 게재됐다.
연구에는 강민성(전자및정보공학과), 최석주(제어계측공학과) 석사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며 Trevon Badloe 교수와 소순애 교수가 공동 교신저자로 연구를 지도했다.

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