위기 대응

긴급 상황에서 스마트폰으로 생명을 구하는 방법

Google은 긴급 서비스와 협력하여 긴급 구조대를 위한 위치 정보 기술을 개선합니다.

읽는 데 5분 소요

"수색 반경을 좁히지 못한 상태에서 실종자를 찾는 것은 매우 어렵습니다.”
크리스티안 슈타이너, 헬리콥터 조종사

크리스티안 슈타이너는 니더외스터라이히의 알프스 지역에서 근무하는 구조 헬리콥터 조종사입니다. 이 지역은 숨이 멎을 듯한 경관을 자랑하지만 그만큼 위험하기도 합니다. 하이킹, 패러글라이딩, 스키를 즐기는 사람들에게 인기가 많기 때문에 사고도 빈번하게 발생하는 곳입니다. 최근까지는 크리스티안이 광활한 알프스 황야로 수색을 나갈 때마다 사고 현장이 어디인지 찾아내는 것이 가장 큰 문제였습니다.

몇 년 동안 크리스티안은 가장 가까운 기지국을 바탕으로 발신자의 위치를 추정하는 구식 위치 기술에 의존해야 했습니다. 이렇게 추정한 범위는 100m에서 20km까지 이르기 때문에 잘못된 봉우리나 심지어 잘못된 산으로 비행하는 상황이 발생하곤 했습니다.

이는 크리스티안 같은 헬리콥터 조종사만의 문제가 아닙니다. 특히 휴대전화가 발명된 이후로 긴급 구조 업계는 이 문제로 골머리를 앓고 있습니다. 유선전화로 걸려 오는 긴급 전화는 정확한 상세 주소로 연결되지만, 휴대전화 통화의 경우 어디서든 걸려 올 수 있기 때문입니다.

조난에 빠진 사람들은 정신적 충격으로 자신의 위치를 정확하게 설명하지 못하는 경우가 많습니다. 급박한 상황에서 이들의 위치 추적에 소요되는 일분일초는 생명과 맞바꿀 수 있는 소중한 시간입니다.

마리아 가르시아 푸욜(Googler 엔지니어), 브누아 비비에(EENA), 크리스티안 슈타이너(헬리콥터 조종사)의 사진

왼쪽부터 마리아 가르시아 푸욜, 브누아 비비에, 크리스티안 슈타이너

"저는 항상 긴급 구조대는 최첨단 위치 기술을 사용할 거라고 생각했어요." Google 엔지니어인 마리아 가르시아 푸욜은 이렇게 말합니다. 마리아는 AndroidAndroid는 Google에서 만든 모바일 운영체제입니다. 이 오픈소스 플랫폼은 전 세계 1,300개 이상의 브랜드에서 제조된 25억 대 이상의 기기에서 실행되고 있습니다. 휴대전화의 위치 서비스 개발에 참여 중입니다. 위치 서비스가 제대로 작동해야 Google 지도의 파란색 점이 가능한 한 정확한 위치에 표시됩니다. 택시나 음식 배달 회사에서는 쉽게 사용할 수 있는 위치 정보가 긴급 서비스에는 제공되지 않고 있다는 사실을 알게 된 마리아는 문제를 해결하기로 마음먹었습니다.

다른 Google 엔지니어들은 마리아의 프로젝트를 지지했고, 이내 유럽 긴급 전화번호 협회(EENA)도 새로운 협력자로 동참했습니다. EENA는 십 년 넘게 더 나은 긴급 위치 기술의 중요성을 피력해 왔습니다. 유럽 전역의 구조 절차 전문가로 구성된 EENA는 말 그대로 구조 분야 관계자 모두를 아우르는 조직입니다.

"생명을 구하는 데 기여하고 있다는 기분이 들어요. 그래서 매일 아침 일찍 일어나서 출근할 힘이 나는 거죠." EENA에서 홍보 업무를 관리하는 브누아 비비에는 이렇게 말합니다. 일부 국가에서는 지난 몇 년 동안 긴급 구조에 사용되는 위치 정확도를 개선해 왔지만, 규모나 속도면에서 변화는 너무 더디고 미약했습니다. EENA와 Google에서는 각자가 방식만 다를 뿐 같은 문제 해결을 위해 노력하고 있다는 사실을 깨닫자마자 힘을 합치고자 손을 잡았습니다.

몇 달 후 Android ELS(긴급 위치 서비스)가 99% 이상의 Android 휴대전화에 배포되었습니다. 이 기술은 기지국 삼각 측량, GPS 지원 측위, Wi-Fi 등의 정보를 종합적으로 사용하여 전 세계 대부분의 국가에서 이전 시스템보다 최대 3,000배 더 정확한 위치를 제공합니다1. 이제 ELS가 도입된 국가에서 Android 휴대전화를 통해 긴급 전화가 걸려 오면 좌표가 긴급 서비스로 자동 전송됩니다. 휴대전화의 ELS 위치 정보는 긴급 구조대에 바로 제공됩니다.

ELS를 사용했을 때의 수색 반경

12m

6m

ELS가 없을 때의 수색 반경

900m

14km

ELS가 도입되기 전에는 대다수의 긴급 구조대가 가장 가까운 휴대전화 기지국의 위치에만 의존해 긴급 전화가 걸려 온 위치를 찾을 수 있었는데, 그 범위가 20km에 이를 때도 있었습니다.

예 1

예 2

"이 기술 개발에 참여했던 사람이라면 누구나 이 기술이 지난 30년간 공공안전에 가장 큰 발전을 가져왔다고 말할 것입니다."
브누아 비비에, EENA

마리아는 처음으로 들었던 ELS 성공 사례를 아직도 기억합니다. 2017년 1월, 리투아니아의 만 7세 소년 노유는 거실에서 아버지가 발작을 일으키며 쓰러지는 모습을 보았습니다. 어쩔 줄 몰라 하던 노유는 아버지의 휴대전화를 들고 긴급 서비스에 전화를 걸었습니다. 노유는 자기 집 주소를 모르고 있었고, 가장 가까운 기지국에서는 노유의 위치를 반경 14km 이내로만 좁힐 수 있었습니다. 다행히 3개월 전 리투아니아에 ELS가 도입된 덕분에 긴급 서비스 상담원이 반경 6m 이내로 좁혀진 노유의 위치를 확인할 수 있었습니다2. 그 결과 구급차가 빠르게 출동했고 노유의 아버지는 가까운 병원으로 이송되어 치료를 받을 수 있었습니다.

ELS는 이제 5개 대륙의 20개가 넘는 국가에서 사용되면서 매일 2백만 건의 긴급 전화가 걸려 오는 곳의 위치 정보를 제공하고 있습니다3. 전 세계 곳곳에서 성공 사례가 들려옴에 따라 EENA와 Google에서는 계속해서 이 기술을 확장하고 개선하고 있습니다. 마리아는 "제시간에 찾지 못해 목숨을 잃는 사람이 생기지 않는 것이 저희 바람입니다."라고 말합니다.

크리스티안은 업무상 항상 위험에 노출되어 있지만 신기술을 통해 자신과 자신이 구조하는 사람을 살리고 소중한 시간을 절약할 수 있다는 사실에 위안을 얻습니다. 크리스티안은 "사람들을 도울 수 있다는 사실이 저에겐 가장 큰 힘이 됩니다. 어떤 상황에 놓여 있는 사람이든지 도울 수 있다면 기꺼이 도와야죠."라고 말합니다.

  • 1 유럽 연합 Help112 최종 보고서, 2017
  • 2 ELS 성능은 환경, 네트워크 상태, 파트너가 선택한 전송 프로토콜 및 신뢰도 수준 등에 따라 달라질 수 있습니다.
  • 3 출처: Google 내부 데이터

새로운 위치 기술을 사용하여 오스트리아 알프스에서 패러글라이더를 타다 실종된 사람을 찾은 팀에 관한 짧은 다큐멘터리를 시청하세요.

관련 스토리

오토바이, 혈액은행, Google 지도로 생명을 구하는 한 여성의 여정

오토바이, 혈액은행, Google 지도로 생명을 구하는 한 여성의 여정

긴급한 상황에서 사전 경고를 보내야 할 때 AI가 어떤 도움이 될까요?

긴급한 상황에서 사전 경고를 보내야 할 때 AI가 어떤 도움이 될까요?

치매로 사라져가는 기억을 되찾아 주는 자전거 한 대

치매로 사라져가는 기억을 되찾아 주는 자전거 한 대

머신러닝을 활용하여 전 세계의 꿀벌을 구하는 팀의 이야기

머신러닝을 활용하여 전 세계의 꿀벌을 구하는 팀의 이야기

휴대전화와 TensorFlow로 아마존의 불법 벌목에 맞서 싸우는 부족

휴대전화와 TensorFlow로 아마존의 불법 벌목에 맞서 싸우는 부족

오토바이, 혈액은행, Google 지도로 생명을 구하는 한 여성의 여정

오토바이, 혈액은행, Google 지도로 생명을 구하는 한 여성의 여정

긴급한 상황에서 사전 경고를 보내야 할 때 AI가 어떤 도움이 될까요?

긴급한 상황에서 사전 경고를 보내야 할 때 AI가 어떤 도움이 될까요?

치매로 사라져가는 기억을 되찾아 주는 자전거 한 대

치매로 사라져가는 기억을 되찾아 주는 자전거 한 대

머신러닝을 활용하여 전 세계의 꿀벌을 구하는 팀의 이야기

머신러닝을 활용하여 전 세계의 꿀벌을 구하는 팀의 이야기

휴대전화와 TensorFlow로 아마존의 불법 벌목에 맞서 싸우는 부족

휴대전화와 TensorFlow로 아마존의 불법 벌목에 맞서 싸우는 부족

오토바이, 혈액은행, Google 지도로 생명을 구하는 한 여성의 여정

오토바이, 혈액은행, Google 지도로 생명을 구하는 한 여성의 여정

긴급한 상황에서 사전 경고를 보내야 할 때 AI가 어떤 도움이 될까요?

긴급한 상황에서 사전 경고를 보내야 할 때 AI가 어떤 도움이 될까요?

치매로 사라져가는 기억을 되찾아 주는 자전거 한 대

치매로 사라져가는 기억을 되찾아 주는 자전거 한 대

머신러닝을 활용하여 전 세계의 꿀벌을 구하는 팀의 이야기

머신러닝을 활용하여 전 세계의 꿀벌을 구하는 팀의 이야기

휴대전화와 TensorFlow로 아마존의 불법 벌목에 맞서 싸우는 부족

휴대전화와 TensorFlow로 아마존의 불법 벌목에 맞서 싸우는 부족

맨 위로