AI가 통합된 사회기반시설의 회복탄력성을 측정하는 표준화된 틀을 제시한 연구 결과가 나왔다.
이탈리아 살렌토대와 트리에스테대 공동 연구팀은 12일(현지시간) 국제학술지 '안전 과학 및 회복탄력성 저널'에 AI 시대 사회기반시설(CI)의 회복탄력성을 측정하는 새로운 프레임워크를 발표했다.
사회기반시설은 전력, 수도, 통신 등 사회에 핵심 서비스를 제공하는 물리적 자산과 시스템으로, 외부 위협이나 기술 변화에 대응해 빠르게 기능을 회복하는 능력을 '회복탄력성'이라고 한다.
연구팀은 그간 AI가 접목된 사회기반시설의 회복탄력성을 측정할 표준화된 지표가 없다는 점에 주목했다.
연구팀은 체계적인 문헌 검토와 12명의 전문가 자문을 통해 회복탄력성 핵심성과지표(R-KPI) 후보군을 도출하고 순위를 매겼다. 그 결과 '위험 확률'이 가장 효과적인 핵심 지표로 꼽혔다.
'에너지 자급자족'과 '기능 손실'이 그 뒤를 이었다. 연구팀은 이 결과가 AI 통합 인프라에서 위험 기반 관리와 에너지 자립이 핵심 고려사항임을 시사한다고 설명했다.
연구팀은 이 지표들을 실제 운영에 적용할 수 있는 10단계 프레임워크를 제시하고, 원심 워터펌프 데이터를 이용한 사례 연구를 통해 적용 가능성을 입증했다.
사례 연구에서 특정 장애 발생 후 약 175.5시간의 복구 시간이 걸렸으며, 에너지 자급자족 점수는 0으로 나타났다. 이를 통해 예비 시스템 확보, 예측 기반 유지보수, 분산형 에너지 공급 등 구체적인 개선 방안을 도출할 수 있었다.
연구를 주도한 알리 아가자데 아르데빌리 연구원은 "이번 연구는 회복탄력성 정량화를 위한 방법론과 우선순위가 정해진 지표 세트를 제공한다"고 밝혔다.