예고 없는 국지적 돌발 홍수.AI가 대비 시스템 선봉에 선다

예고 없는 국지적 돌발 홍수...AI가 대비 시스템 선봉에 선다  

 

인공지능 이용해 해안 근처의 지역사회의 홍수 대비하는 연구 진행
구글 AI 경보 시스템, 구글 지도 바로 위에 홍수의 범위와 깊이 표시
AI 시스템과 드론이 홍수 침수 지역의 이미지 분석해 향후 피해 예측

전 세계 기상 당국은 인공지능(AI) · 위성 등 첨단기술로 홍수 대비 체계 구축에 나서고 있다. (사진=셔터스톡).

한국이 지금과 같은 정도로 온실가스를 계속 배출한다면 오는 2050년에는 일부 유역의 댐·하천 제방이 4년에 1번 주기로 범람할 수도 있다는 연구 결과가 나왔다. 지난해 환경부가 지난해 전문가들로 구성된 연구단과 함께 연구한 결과다.

환경부 조사 결과 강수량은 1976∼2005년 30년간 관측 평균값과 비교했을 때, 21세기 초(2011∼2040년)·중(2041∼2070년)·후반(2071∼2100년)에 각각 3.7%, 9.2%, 17.7%가 증가하는 것으로 전망됐다. 특히 21세기 후반에는 특정 연도 강수량이 41.3%까지도 증가하는 것으로 예측됐다.

홍수는 인명, 사회 기반 시설, 농업 등에 막대한 피해를 입히는 가장 치명적인 자연 재해 중 하나다. 문제는 이 홍수를 더욱 예측하기 어려워졌다는 점이다. 그 이유에는 기후변화가 원인으로 꼽힌다. 게릴라성 호우에 의한 돌발 홍수가 지난해 독일, 프랑스 등 서유럽을 강타했다는 점은 이 사실을 뒷받침한다. 

그러나 이 돌발 홍수를 예측할 AI 기술이 발전하고 있다는 점은 그나마 다행스런 일이다. 기후변화에 따른 집중호우가 늘어나자, 전 세계 기상 당국은 인공지능(AI)·강우레이더·위성 등 첨단기술로 홍수 대비 체계 구축에 나서고 있다. 

그 방법은 해안가나 강변 등과 같이 홍수에 취약한 장소 등에 홍수 정보 센서를 미리 설치하고, 인공지능이 각 센서로부터 들어오는 빅데이터를 분석한 후, 대피 경보를 발령하는 등의 사전 예방 조치를 취하는 것이다.

홍수 행동 예측해 피해 완화

지난 16일 미국 캘리포니아에서 발행되는 매거진 ‘디 에드버킷(The Advocate)’은 “인공지능이 루이지애나 홍수를 예측하는 데 도움이 될 수 있을까?”란 제하의 특집 기사를 다뤘다. 

루이지애나 주립 대(LSU) 하트무트 카이저(Hartmut Kaiser) 교수는 AI와 ML을 이용해 해안 근처의 지역사회가 홍수에 더 잘 대비할 수 있도록 돕는 연구를 동료 과학자들과 진행하고 있다.

‘MuSiKAL’이란 이름을 가고 있는 이 홍수 방지 프로젝트에는 컴퓨터 과학부의 겸임교수이기도 한 카이저 교수 외에도 텍사스 대학의 클린트 도슨(Clint Dawson), 노틀담 대학의 조앤 웨스테링크(Joanne Westerink), 로렌스 버클리 국립 연구소의 루비 렁(Ruby Lung) 등이 프로젝트에 참여하고 있다. 

카이저 교수에 따르면, 멕시코만은 해안 유역 교구 및 카운티를 보호하기 위한 연구에 이상적이며, 더불어, 미국 인구의 절반 이상이 이 지역에 살고 있으며, 이들은 미국 국내총생산의 58%를 창출하고 있다고 말했다. 

카이저는 또 “텍사스, 루이지애나, 미시시피 등을 연하는 멕시코만 연안은 미국의 중요한 에너지 허브의 본거지이지만, 사회적으로 취약한 인구 계층도 살고 있다” 며, “이러한 연구 프로젝트는 홍수 피해의 노출을 최소화하고, 지역의 사회경제적 안정성을 개선하는 것”이라고 덧붙였다. 

프로젝트 ‘MuSiKAL’은 AI와 머신러닝(ML)을 통한 다중물리학 시뮬레이션과 지식 발견의 약자로 미국 에너지부의 첨단 과학 컴퓨팅연구소에서 자금을 지원하는 세 가지 프로젝트 중 하나로 알려져 있다.

카이저 교수는 “각 프로젝트는 에너지부로부터 3년 동안 1,510만 달러를 받게 될 것“이라고 밝혔다. 그는 "이 프로그램을 통해 만들어진 것과 같은 과학 분야 간의 협력은 다양한 중요한 문제에 접근하는 새로운 방법으로 다양한 지식, 기술, 도구를 결합함으로써 과학 발견의 미래를 위한 길을 마련한다“고 주장했다. 

고등 과학 컴퓨팅 연구부의 부국장 바바라 헬란드(Barbara Heland)는“이러한 프로젝트들은 미국의 큰 문제들 중 일부를 해결하기 위해 노력하는 동안 우리 시설의 과학 생산성을 혁신할 수 있다”고 밝혔다. 

카이저가 이끄는 연구팀은 홍수 행동을 예측하고, 피해를 완화하기 위한 계획을 확고히 하기 위해 미국 에너지부(DOE)의 지구 물리학 모델과 해안 순환을 측정하는 모델을 결합할 계획이다. 

홍수의 범위, 깊이 지도에 표시

과학자들은 홍수 조기 경보 시스템이 사망자와 경제적 피해를 줄일 수 있다고 주장한다. (사진=셔터스톡).

지난 2019년 1월 29일 IT 전문 매체 벤처비트(VentureBeat)는 구글의 AI가 75%의 정확도로 홍수를 예측할 수 있다는 보도 기사를 냈다. 구글에 따르면, 가장 치명적인 자연재해 중 하나인 홍수는 전 세계적으로, 해마다 수만 명의 사망자와 수억 명의 이재민을 발생시키는 주범이다.

지난 2005년부터 2014년까지 미국에서만 평균 홍수 보상금이 4만2000달러였고, 총 홍수 보험금 청구액은 매년 평균 35억 달러 이상드는 것으로 알려져 있다. 따라서 홍수에 대항할 수 있는 방법들이 활발히 연구되고 있는 가운데 홍수 조기 경보 시스템은 사망자와 경제적 피해를 1/3 이상 줄일 수 있다는 것이 과학자들의 주장이다. 

이에 자연재해를 보다 잘 예측하고 대응하기 위한 새로운 기술이 주목을 끌고 있다. ML과 딥러닝 등과 같은 AI 기술이 바로 그 주인공이다. 구글과 이스라엘의 바일란 공대 연구원들은 강물의 홍수, 즉 오버런 강둑에서 발생하는 홍수를 정확하게 예측하는 ML 시스템을 다음과 같이 설명한다.

연구팀은 논문에서 “대규모의 효과적인 강물 홍수 예측은 현재 방법론에서 인간 보정에 의존해야 할 필요성, 특정 위치에 대한 제한된 데이터 양, 그리고 충분히 정확한 모델 구축의 계산 난이도와 같은 여러 가지 요인에 의해 방해를 받는다”고 밝혔다. 

홍수 예측 모델 구축에서 가장 큰 과제 중 하나는 알고리즘의 예측을 특정 기준선 측정에 일치시키는 것이다. 표준 접근 방식은 상당한 수동적 작업을 수반하며, 종종 일반화할 수 없는 모델을 만든다. 

연구원들은 실시간 측정과 홍수 수위의 단기 예측을 통해 그러한 장벽 중 몇 가지를 극복했다. 그리고 이 모델에서 홍수 발생 지점을 보여주는 홍수 지도(홍수의 범위를 추정하는 지도)가 생성됐다. 

그들은 지난 2018년 장마철에 생성된 경보를 기준으로, 각각 90%, 75% 이상의 정확도로 300m 해상도까지 예측이 정확하다고 주장했다. 이 연구의 저자들은 “홍수의 물리적 과정은 수십 년 동안 비교적 잘 알려져 있으며 상대적으로 보정이 거의 필요하지 않았다”고 말했다. 

연구팀에 따르면, 높은 계산 비용과 잘못된 입력으로 인한 부정확성 때문에 완벽한 모델은 아니지만, ML 기술이 향후 예측 개선의 열쇠를 쥐고 있으며, 이러한 기술은 언젠가는 눈 녹기 및 하천 유량과 같이 예측하기 어려운 기상 사건을 예측하는 데 사용될 수 있다는 것이다. 

한편, 지난해 11월 12일 인도의 힌두어 매체 지뉴스(Zeenews)에 따르면, 구글의 AI 기반 홍수 예측 시스템은 현재 인도 전역에 존재한다.  구글은 “우리의 홍수 예측 시스템은 현재 인도와 방글라데시 전체에 적용돼 있으며, 남아시아와 남아메리카의 국가들로 인명 구조 경보를 확대하기 위해 노력하고 있다”고 블로그를 통해 밝혔다. 

대부분의 범람 경보는 강이 얼마나 불어나는지에 대한 정보만 제공하는 반면, 구글의 홍수 경보 시스템은 홍수의 범위와 깊이를 구글 지도 바로 위에 표시해 사람들이 이 중요한 정보를 더 쉽게 시각화할 수 있도록 하고 있다. 

AI가 홍수 감지해 지자체에 보고

인공지능을 사용해 침수 지역의 이미지를 분석하고, 그것들이 일으킬 수 있는 피해를 예측할 수 있다. (사진=셔터스톡).

지난 2020년 2월 11일 캐롤라이나 뉴스앤 리포터(Carolina News and Reporter)는 홍수 감지 AI 시스템이 파괴적인 하천 피해를 막을 수 있다고 보도했다. 이 AI 시스템을 연구하는 사람들이 바로 사우스캐롤라이나 대학의 에르판 고하리안(Erpan Goharian) 교수와 송 왕(Song Wang) 교수다. 이들은 최신 인공지능 기술을 사용해 미들랜즈 지역에 홍수 예측과 조기 경보 시스템을 구축하고 있다. 

마이크로소프트로부터 이 프로젝트를 착수할 수 있는 허가를 받은 이 두 교수는 그 해 말까지 이 데이터 세트가 완성돼 대중에게 공개되는 것과 그 프로젝트를 진행하기 위한 추가 자금을 확보를 희망했다. 

이 시스템은 AI를 사용해 침수 지역의 이미지를 분석하고, 그것들이 일으킬 수 있는 피해를 예측한다. 인공지능에 의해 이미지가 인식되면, 홍수를 확인하기 위해 무인 드론이 띄워진다. 고하리안 교수는 “컬럼비아 주변에 위치한 카메라들은 사진을 찍는데 도로 카메라나 교통 카메라 등과 같은 기존 카메라일 수도 있고 새로 설치된 카메라일 수도 있다”고 말했다.

국립기상국에 따르면 지난 2015년 10월 허리케인 호아킨이 사우스캐롤라이나를 강타해 19명이 사망했으며, 15억 달러의 피해를 입혔다. 아울러, 보건환경통제국은 51개 댐이 붕괴돼 홍수가 발생, 주민들이 대피했다고 보고했다.

고하리안 교수에 따르면, 이 당시에 홍수 지역을 정확히 파악하고, 긴급 인력을 출동시킬 수 있는 수단이 부족했기 때문에 이 AI 시스템에 대한 아이디어가 떠올랐다는 것이다. 

이 AI 시스템은 홍수 발생에 대한 응답 시간을 단축할 수 있고, 오류와 필요한 인적 자원을 줄일 수 있으며, 지연 시간을 줄여줄 뿐만 아니라 그들이 홍수 발생에 대한 의사 결정 과정 동안 시각적인 정보도 제공한다는 것이 그의 주장이다. 

소셜 미디어에서 수집된 크라우드소싱 사진은 이미지 데이터 세트의 소스이며, 이는 지방 및 주 정부에 보고하는 데 사용될 수 있다. 사우스캐롤라이나 교통부 수력 지원 엔지니어인 로베르토 루이즈(Roberto Ruiz)는 “대중들이 무엇이 중요한지 즉시 파악할 수 있기 때문에 이는 매우 좋은 정보다”라고 말했다.

사우스캐롤라이나 교통국(SCDOT)은 데이터셋 생성에 관여하지 않지만, 고하리안과 왕 교수는 해당 기관과 다른 지방 및 주 정부가 데이터 셋에 액세스할 수 있기를 원한다. 이에 대해 고하리안 교수는 “이미지와 함께 중부지방의 호수, 연못, 강과 같은 수역의 깊이를 측정하는 수치 측정이 이뤄질 것”이라고 말했다. 

만약에 수위가 상승하거나 낮아지면, AI 시스템은 잠재적인 홍수 사건을 등록하고 경보를 발령한다. 그 데이터 세트는 또한 가뭄과 수질의 변화를 감지할 수 있다. AI가 이런 변화를 인지한 뒤. 지자체에 보고하면, 대응 팀이 꾸려지고, 드론은 분석을 위해 그 지역에 파견돼 주변 사진을 찍고, 프로그래밍된 코드에 해당하는 물체들의 색을 조정한다. 예를 들면, 인간은 분홍색, 물은 파란색, 자동차는 노란색으로 코딩될 수 있다.

그럼에도 불구하고, 이 시스템에 문제가 없는 것은 아니라고 고하리안교수는 말했다. 그것은 물의 유동성과 모양 때문에 물 자체가 이 시스템을 만드는 데 장애가 되기 때문이다. 그러나 색상으로 조정된 지도는 사람, 자동차, 나무, 그리고 범람하는 물을 구별할 수 있게 해준다고 그는 설명했다. AI 시스템은 이러한 자연적인 수역들과 부자연스럽게 침수된 지역들을 구분해야 한다. 

SCDOT의 정책 및 엔지니어링 책임자인 톰 나이트(Tom Knight)는 “SCDOT가 이미 자체 드론을 사용하고 있으며, 새로운 AI 시스템의 더 많은 드론과 데이터들이 대응 팀에 도움이 될 것“이라고 말했다. 왕 교수는 “학생들이 앞으로 몇 달 안에 이 시스템을 시험할 것이며, 이것을 일반 사용자들에게 공개할 수 있기 때문에 매우 널리 사용될 수 있다”고 밝혔다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(출처:http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno)