국가긴급신고제도의 개선을 위한 법적 연구 - 인공지능(AI)기술의 활용 및 긴급신고법제의 개선방안을 중심으로 -

류지웅; 김호

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 류지웅 (동국대학교 비교법문화연구소) 김호 (육군본부)

저널정보: 한국입법학회 입법학연구 입법학연구 제21권 제2호

발행연도: 2024.8

수록면: 31 - 57 (27page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

대한민국 긴급신고제도는 경찰, 소방, 지자체 등 다양한 채널로 분할되어 있을뿐 아니라 해당 전문인력 부족으로 신고, 분석, 조치 및 지원, 보고의 전 단계에 이르기까지 적시성 및 효율성이 떨어진다. 또한 장애인, 외국인 등은 이러한 신고에서비스 접근자체가 어렵다. 이에 인공지능(AI)의 도입과 채널 일원화 등을 통하여불필요한 국가 역량의 낭비를 방지하고 동시다발적 상황접수, 분석, 조치 및 지원과 보고 등을 실현하여 양질의 치안서비스를 제공할 수 있다. 그리고 이를 위해서는 4차 산업혁명과 더불어 긴급신고 통합시스템에 머신·딥 러닝 기반의 인공지능(AI)을 도입하여 치안·재난환경 수준을 제고시킬 필요가 있다. 긴급신고 시스템을담당하는 인력 시스템에 대한 개선도 필요하다. 해당 신고 시스템을 담당하는 조직과 인력의 경우 조직별로 분산하여 운영되기에 일부 조직의 경우 상대적으로 적은인력으로 교대근무를 반복하고 있다. 이로 인해 업무 피로도가 증대되고, 잦은 보직 이동으로 전문성이 부족하여, 담당 인력이 최적의 신고대응 역량을 갖추는 것이어려운 실정이다. 이에 대하여 특히, 지난 2022년 10월에 이태원에서 발생한 대량인명사상 사고와 관련해 당시 112 신고 및 대응부실 논란은 인력에 의한 신고망운용 등의 한계를 보여준 일례의 사례라고도 할 수 있을 것이다. 이러한 측면을 고려하여 볼 때, 긴급신고 시스템에 관한 조직 통합 등 거시적인 차원의 개선책이 필요하다고 할 수 있다. 다음으로 앞서 언급한 바와 같이 누구나 긴급한 상황에 적시적으로 긴급신고 시스템을 이용할 수 있어야 하는 만큼 그 대상 역시 장애인과 외국인에 대하여서까지 접근이 가능하도록 개선할 필요가 있다. 참고로 인공지능은인간의 지능에 의해 하는 행위를 기계가 하도록 만드는 기술로 머신러닝과 딥 러닝 기반의 인공지능은 단순 기계가 아닌 인간의 높은 수준의 발화 맥락을 정확히파악할 수 있는 담화 생성의 주체이자 진정한 의미의 대화 상대가 될 수 있는 가능성을 지니고 있다고 본다. 이러한 상황속에서 최근 ｢112신고의 운영 및 처리에 관한 법률｣(약칭 : 112신고법), ｢119신고의 관리 및 운영에 관한 법률｣(약칭 : 119신고법) 등이 만들어져 법적 근거와 그 운영에 대한 방법론을 규정하고 있으나, 아직미흡한 점이 존재한다.

The integrated system for emergency reporting calls in Korea is not only divided into various channels such as police, fire fighting, and local governments, but also lacks timeliness and efficiency from reporting, analysis, action, and support to all stages of reporting and reporting due to the lack of professional manpower. In addition, it is difficult for people with disabilities and foreigners to access the service themselves for such reports. Accordingly, it is possible to prevent unnecessary waste of national capabilities through the introduction of artificial intelligence (AI) and unification of channels, and to provide high-quality security services by realizing simultaneous situation reception, analysis, measures, support, and reporting. To this end, it is necessary to improve the level of security and disaster environment by introducing machine and deep learning-based artificial intelligence (AI) into the integrated emergency reporting system along with the Fourth Industrial Revolution. It is also necessary to improve the manpower system in charge of the emergency reporting system. In the case of the organization and manpower in charge of the reporting system, they are distributed and operated by organization, so some organizations repeat shift work with relatively few manpower. As a result, it is difficult for the personnel in charge to have optimal reporting response capabilities due to increased work fatigue and lack of expertise due to frequent job shifts. In particular, the controversy over the 112 report and lack of response regarding the mass casualty accident in Itaewon in October 2022 can be said to be an example of showing limitations such as the operation of the reporting network by manpower. Considering this aspect, it can be said that measures to improve the macro level, such as organizational integration on the emergency reporting system, are necessary. Next, as mentioned above, anyone should be able to use the emergency reporting system in a timely manner in urgent situations, so the target also needs to be improved so that it can be accessed by the disabled and foreigners. For reference, artificial intelligence based on machine learning and deep learning is a technology that allows machines to perform actions by human intelligence, and artificial intelligence based on machine learning and deep learning has the potential to become a real dialogue partner and the subject of creating a discourse that can accurately grasp the context of human speech at a high level, not just a machine. Under these circumstances, the 112 Reporting Operation and Processing Act (abbreviated as 112 Reporting Act) and the 119 Reporting Management and Operation Act (abbreviated as 119 Reporting Act) have been created recently to stipulate the legal basis and methodology for its operation, but there are still insufficient points.

#긴급신고 통합 시스템 #인공지능 #4차 산업혁명 #112 #119 #국민 안전권 #Emergency Reporting Integration System #Artificial intelligence #Fourth Industrial Revolution 112 #119 #National safety authority

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

최근 본 자료

댓글(0)