AI가 그린 화재 위험 지도, 당신의 집은 안전한가

30억달러. ZestyAI가 발견한 LA 화재 지역 중 정부가 '저위험'으로 분류했던 부동산의 총 가치다. 산불이 한번 휩쓸고 지나간 동네에서도 여전히 '안전하다'고 표시된 집들이 3,000채 넘게 있었다는 뜻이다.

이번 LA 대형 산불은 우리가 화재 위험을 제대로 파악하고 있는지에 대한 근본적 의문을 던진다. 숲 가장자리나 산간 지역이 아닌, 도심 한복판에서도 집들이 재가 되어버렸다. 문제는 기존 위험 평가 시스템이 이런 현실을 반영하지 못한다는 점이다.

정부 지도가 놓친 '보이지 않는 위험'

FEMA(미국 연방재난관리청)의 국가위험지수는 여전히 과거 화재 기록을 바탕으로 위험도를 계산한다. 하지만 기후변화와 도시 확산으로 화재 양상이 완전히 바뀐 상황에서, 과거 데이터만으로는 한계가 명확하다.

"화재는 매우 복잡한 역학을 가지고 있어서, 과거만 보는 접근법으로는 충분하지 않습니다." 무디스의 북미 화재 모델 책임자 피라스 살레가 지적한 대목이다.

더 큰 문제는 해상도다. 정부 위험 지도는 인구조사구역이나 카운티 단위로 위험도를 매긴다. 같은 동네 안에서도 집마다 다른 위험 요소들 - 방화 지붕재, 방어 공간, 이웃과 공유하는 나무 울타리 등 - 을 구분하지 못한다는 얘기다.

LA 화재 이후 어떤 집은 멀쩡히 서 있고, 바로 옆집은 재만 남은 모습이 이를 보여준다. 화재 위험은 생각보다 훨씬 국지적이고 복잡하다.

AI가 그려낸 새로운 위험 지도

ZestyAI 같은 회사들이 제시하는 해법은 인공지능이다. 위성 이미지로 개별 건물, 주변 식생, 지형을 분석하고, 과거 화재 기록과 기후 변수를 결합해 집 한 채 단위로 위험도를 계산한다.

"보험회사들이 부동산 보험을 판매하면서도 해당 부동산에 대해 깊이 이해하지 못한다는 걸 일찍 깨달았습니다." ZestyAI의 쿠마르 두부르 최고제품책임자의 설명이다. "대부분 중개인이나 집주인에게 '집 옆에 나무가 있나요? 수영장이 있나요?' 같은 질문으로 정보를 얻었죠."

결과는 놀라웠다. 캘리포니아 전체에서 FEMA가 저위험으로 분류한 120만 채의 부동산(총 9,400억달러 규모)이 실제로는 더 높은 위험에 노출되어 있다는 분석이 나왔다.

한국에서도 필요한 정밀 위험 평가

이런 기술 발전이 한국에 주는 시사점은 무엇일까. 우리나라도 매년 크고 작은 산불이 발생하고, 특히 강원도와 경상도 산간 지역의 펜션이나 전원주택들이 위험에 노출된다.

현재 한국의 화재 위험 평가는 주로 소방서 관할 구역 단위로 이뤄진다. 하지만 개별 건물의 특성이나 미시적 환경 요소는 충분히 반영되지 않는다. AI 기반 정밀 위험 평가 시스템이 도입된다면, 보험료 차등화는 물론 건축 규제나 방재 정책에도 활용할 수 있을 것이다.

삼성화재나 현대해상 같은 국내 보험사들도 이미 빅데이터와 AI를 활용한 위험 평가 모델 개발에 투자하고 있다. 다만 아직은 자동차보험이나 건강보험 영역이 주력이고, 화재보험 분야는 상대적으로 뒤처져 있다.

정확한 예측이 가져올 딜레마

하지만 더 정확한 위험 예측이 반드시 환영받는 건 아니다. 부동산 중개 사이트 질로우는 작년 캘리포니아 부동산업계의 압력으로 기후 위험 점수를 매물 정보에서 삭제했다. 집값 하락을 우려한 조치였다.

"위험도가 높다고 나오면 집을 팔기 어려워지거나, 보험료가 오르거나, 아예 보험 가입이 거부될 수 있어요." 한 부동산 전문가의 걱정이다.

이는 한국에서도 마찬가지일 것이다. 정밀한 화재 위험 평가가 도입되면, 기존에 '안전하다'고 여겨졌던 지역의 부동산 가치가 하락할 수 있다. 특히 전원주택이나 펜션 같은 부동산 투자자들에게는 직접적 타격이 될 수 있다.

더 근본적인 문제는 주거 선택권이다. LA에서도 부유한 퍼시픽 팰리세이즈 지역 주민들은 다른 곳으로 이주할 여유가 있지만, 상대적으로 저소득층이 많은 알타데나 지역 주민들은 위험을 알면서도 같은 곳에 다시 집을 지을 수밖에 없는 상황이다.