고령화 사회가 심화되면서 1인 가구의 증가와 함께 고독사 문제가 사회적 이슈로 떠오르고 있습니다. 특히, 가족이나 이웃과의 교류가 적은 노인층과 취약계층에서 고독사 위험이 높아지고 있습니다. 이에 한국전력공사(한전)는 AI와 빅데이터를 활용한 고독사 예방서비스를 개발하여, 전력 사용 패턴을 분석해 이상징후를 감지하고 조기에 대응하는 시스템을 구축했습니다.
이번 글에서는 한전의 AI 기반 고독사 예방서비스의 개념과 작동 원리, 기대 효과에 대해 자세히 알아보겠습니다.
'AI 기반 빅데이터 고독사 예방서비스'란?
서비스 개요
한국전력공사의 AI 기반 빅데이터 고독사 예방서비스는 전력 사용 데이터를 활용하여 1인 가구의 생활 패턴을 분석하고, 이상징후가 감지되면 지자체나 보호자에게 자동으로 경고 알림을 보내는 시스템입니다. 이는 한전이 보유한 방대한 전력 데이터와 최신 AI 기술을 접목하여 개발한 공공서비스의 일환입니다.
주요 기능
- 전력 사용 패턴 분석: 일반적인 생활 패턴과 비교하여 특정 기간 동안 전력 사용이 급감하거나 일정한 패턴이 깨질 경우 이상징후로 판단.
- 이상징후 감지 알림: 감지된 이상징후를 지자체, 복지기관, 보호자 등에게 자동으로 알림.
- 신속한 대응 지원: 이상징후가 지속될 경우 담당 기관에서 현장 방문을 통해 확인 및 지원 조치 진행.
작동 원리와 운영 방식
AI 및 빅데이터 활용
이 시스템은 머신러닝 기반의 AI 알고리즘을 사용하여 전력 사용 패턴을 분석합니다. 일정 기간 동안 사용자의 전력 소비 패턴을 학습한 후, 정상적인 생활 리듬과 다른 변동이 감지되면 이를 자동으로 감지하는 방식입니다.
- 예시 ①: 평소 저녁 7시~10시 사이에 TV를 시청하며 일정한 전력 사용량을 보이는 가구에서 갑자기 48시간 이상 전력 사용이 없는 경우 → 이상징후로 판단.
- 예시 ②: 냉장고, 전기난방기 등 필수 가전제품의 소비전력이 지속적으로 급감하는 경우 → 장기 부재 또는 건강 이상 신호로 감지.
운영 방식 및 협력 구조
- 한국전력공사는 지자체 및 복지기관과 협력하여 데이터 공유 및 이상징후 대응 체계를 구축.
- AI가 감지한 이상징후 데이터는 지자체의 복지 담당 부서 또는 사회복지사에게 전달되어 현장 대응이 이루어짐.
- 개인정보 보호를 위해 사전 동의한 가구에 한해 서비스 제공.
기대 효과 및 향후 과제
기대 효과
- 고독사 예방 및 조기 발견: AI를 활용한 실시간 모니터링을 통해 고독사를 사전에 방지할 수 있음.
- 복지 사각지대 해소: 사회적 고립 상태에 있는 취약계층을 조기에 발견하고 지원할 수 있는 계기 마련.
- 효율적인 복지 시스템 운영: 한전의 전력 데이터와 AI 기술을 활용함으로써 공공 복지 서비스의 효율성을 극대화.
- 지자체 및 공공기관 협력 강화: 민관 협력을 통한 복지 네트워크 강화.
향후 과제 및 개선 방향
- 개인정보 보호 문제 해결: 전력 사용 데이터를 활용하는 만큼, 개인정보 보호를 위한 법적·기술적 안전장치 마련 필요.
- 정확도 향상: AI의 데이터 분석 정확도를 높이기 위해 다양한 생활 패턴을 학습하고 알고리즘을 지속적으로 개선해야 함.
- 대상 가구 확대: 현재는 고위험군을 중심으로 운영되지만, 향후 일반 1인 가구 및 취약계층으로 확대할 필요.
- 다양한 복지 서비스 연계: 기존의 복지 서비스(예: 응급 구조 시스템, 방문 간호 서비스 등)와 연계하여 보다 체계적인 지원이 이루어지도록 개선 필요.
한국전력공사의 AI 기반 빅데이터 고독사 예방서비스는 기술을 활용하여 사회적 문제를 해결하는 대표적인 사례로 주목받고 있습니다. 전력 사용 패턴을 분석하는 방식은 사생활 침해를 최소화하면서도 효율적으로 이상징후를 감지할 수 있는 장점이 있습니다. 앞으로 이 서비스가 더욱 정교하게 발전하고, 다양한 기관과 협력하여 전국적으로 확대된다면, 우리 사회의 복지 사각지대를 줄이는 데 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다.