티쓰리큐 컨소시엄, 재난안전 AI 데이터 사업 수주

• 티쓰리큐 컨소시엄이 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 재난안전 AI데이터 구축 국가사업을 수주했음

  • 사업 규모는 43억원임
  • 티쓰리큐, 쓰리디랩스, 유엔이, 아이타이쿤 등이 컨소시엄으로 참여함

• 이 사업의 목표는 흩어진 재난안전 데이터를 AI가 쓸 수 있는 고품질 데이터 자산으로 바꾸는 것임

  • 대상 데이터에는 문서, 보고서, 경보·상황전파 정보, 위치정보, 위성·드론 영상, 재난 취약지역 데이터가 포함됨
  • 그냥 파일을 모으는 게 아니라 AI가 학습하고 검색하고 분석하고 활용할 수 있는 형태로 정리하는 사업임

• 컨소시엄은 데이터를 재난사건 중심으로 연결하려고 함

  • 재난문자, 상황보고서, 중앙재난안전대책본부 보고서, 언론자료, 재해연보, 취약지역 정보, 위성·드론 영상을 서로 엮음
  • 이렇게 묶어야 유사재난 검색, 피해 영향요인 분석, 취약지역 탐지, 상황판단 지원, 정책 의사결정 지원 같은 기능이 가능해짐

• 참여 기업별 역할도 꽤 명확하게 나뉘어 있음

  • 티쓰리큐는 AI·빅데이터 통합 플랫폼 EDPP를 기반으로 전주기 수행과 온톨로지, 지식그래프, 검색 증강 생성(RAG), AI 에이전트 기술을 담당함
  • 쓰리디랩스는 위성·드론·공간정보 분석과 지리 AI 역량을 기반으로 재난 피해 탐지와 영상 데이터 구축을 맡음
  • 유엔이는 재난안전과 디지털 트윈 기반 현장 업무 이해를 더함
  • 아이타이쿤은 데이터베이스, 시스템 운영관리, 데이터 품질관리로 안정적인 구축과 운영을 지원함

• 재난안전 분야는 AI를 붙이기 전에 데이터 정리가 먼저인 전형적인 영역임

  • 기관마다 문서 포맷이 다르고, 위치 정보와 영상 데이터까지 섞여 있음
  • 이런 데이터를 사건 단위로 연결하지 않으면 AI가 “비슷한 재난을 찾아줘”나 “피해 요인을 분석해줘” 같은 요청에 제대로 답하기 어려움

• 티쓰리큐는 개별 AI 기능보다 전사적으로 AI를 운영할 공통 플랫폼 체계가 필요하다고 보고 있음

  • 이미 기관과 기업이 시스템과 데이터를 갖고 있지만, 업무 혁신에 실제로 쓰는 단계가 문제라는 시각임
  • 공공기관 AI 도입에서 모델보다 데이터 운영체계가 병목이 되는 현실을 짚은 셈임

---

기술 맥락

• 재난안전 데이터에서 왜 지식그래프와 온톨로지가 중요하냐면, 재난은 단순 텍스트 검색으로 끝나는 문제가 아니기 때문이에요. 태풍, 산사태, 침수, 지역, 피해 규모, 대응 기관 같은 요소가 서로 연결돼야 의미가 생기거든요.

• RAG가 들어가는 이유도 비슷해요. 재난 대응은 최신 상황보고서나 경보 문구를 근거로 판단해야 해서 모델이 예전에 학습한 지식만 믿으면 위험해요. 관련 문서를 찾아서 답변에 반영하는 구조가 필요해요.

• 위성·드론 영상이 포함되면서 지리 AI도 중요해져요. 피해 지역 탐지나 취약지역 분석은 위치와 공간 패턴을 봐야 하니까 텍스트 데이터만 정리해서는 부족해요. 영상과 지도 데이터를 함께 다루는 파이프라인이 필요해요.

• 결국 이 사업은 모델 개발보다 데이터 인프라 구축에 가까워요. 여러 기관에 흩어진 데이터를 사건 중심으로 연결하고 품질을 관리해야 이후 검색, 분석, 정책 지원 AI가 제대로 동작할 수 있어요.