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인공지능으로 재난 관리하고 기후영향도 줄인다
  • 박희정 기자
  • 승인 2021.07.10 10:48
  • 호수 142
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인공지능 딥러닝 기술은 최근 10여 년간 빠르게 발전해 미래산업 발전을 위한 핵심기술로 자리 잡고 있다. 환경분야에서도 딥러닝 기술을 도입하기 위한 시도가 적극적으로 이뤄지면서, 국제사회 화두인 기후변화를 해결할 수 있는 중요한 수단이 될 것으로 보인다.

 

신속하고 정확한 예측으로 기후 불확실성 해소

빅데이터를 수집해 기계학습 알고리즘을 적용하는 빅데이터 연구는 예측의 오차를 축소하고 비정형 자료의 패턴을 파악해 정보를 추출하는 과제에서 획기적인 성과를 거두고 있다. 일례로 구글은 고해상도 표고 지도와 하천 수위 데이터를 분석해 홍수의 타격을 받는 곳을 예측해 여러 국가기관이나 비정부기구 등과 협력해 홍수에 대비할 수 있도록 돕고 있다.

이처럼 기후변화의 원인과 영향은 매우 복잡한 문제이기 때문에 이를 이해하고 적절한 처방을 제시하기 위해서는 데이터의 지능적 분석이 중요하다. 이를 통한 신뢰할 만한 근거를 활용해 정책 불확실성과 복잡성을 완화할 수 있다.

기존의 자료 주도의 접근방법은 어떠한 문제에 대한 관심이 높은지, 어떠한 문제가 중요한지에 대해 시사점을 제공해주지 못할 뿐 아니라 자료의 특성상 문제가 식별되고 자료가 수집되는 것이 아니라 특정 목적에 따라 이미 수집된 자료가 문제가 될 위험이 있었다. 한국환경정책평가연구원은 질문주도근거기반정책 모형을 이용해 기후변화에 어떤 이슈들이 등장하고 있는지, 이 이슈들은 정책공동체의 참여자들이 생성하고 있는 텍스트의 원천별로 서로 상이하게 확인되고 있는지, 각 이슈들이 형성하는 기후변화 관련 주제들의 상호 연관성은 어떻게 나타나는지 등을 종합적으로 분석해 그러한 불확실성을 줄이고자 했다.

빅데이터는 특정 목적을 위해 수집된 자료가 아니기 때문에 객관적으로 질문을 식별하고 현상을 모니터링하기에 매우 적합한 자료다. 다양한 원천의 자료를 활용해 우선 질문을 식별하고 자료를 수집한 뒤, 분석을 수행하게 되면 다른 질문들의 식별 가능성을 배제하지 않은 상태에서 질문에 대한 근거를 제시해 줄 수 있다. 질문 중심 근거기반정책의 출발점은 이처럼 질문을 식별하고 질문에 필요한 데이터가 무엇인지를 구체화하는 것이라고 할 수 있다.

빅데이터 실무자는 데이터 기술을 본격적으로 사용하기 전에 탐색적 데이터 분석이라는 단계를 통해 데이터의 가변성과 복잡성을 이해해야 하는데, 탐색적 데이터 분석은 기후 과학과 같이 데이터 과학자들과 데이터 수집 과정이 멀리 떨어져 있는 분야에서는 특히 더욱 중요하다.

물론, 방대한 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고 기후변화 데이터는 끊임없이 변화하는 기상현상을 따라갈 수 있는 관측 시스템을 개발 유지해야 한다는 난제가 있다. 지구 시스템은 상호작용하며 기후에 영향을 주는 수많은 변수들로 구성돼 있는데, 주요 변수들은 다양한 기술을 사용해 모니터링되지만 일부 변수들은 아예 관측되지 않을 수도 있다. 가장 중요한 지구과학 변수들을 정량화하려는 시도는 진행되고 있으며 기후변화 빅데이터 생성과 관리에서도 이러한 점이 고려돼야 한다고 전문가들은 지적한다.

한국법제연구원의 ‘4차 산업혁명 핵심기술을 활용한 기후변화 대응 전략 연구’는 기후변화 빅데이터의 공감력 향상에도 주목해야 한다고 이야기한다. 기후변화 빅데이터 처리에 있어 인간의 학습방식과 다른 방식의 처리가 필요하며, 방대한 양의 정보, 즉 빅데이터는 인간의 정보 접근과 학습방식과는 다르다는 점을 전제하고 이를 보완하려는 작업이 필요하다는 것이다.

또한 빅데이터의 활용은 현재 사용되고 있는 에너지원의 효율적 사용을 통해 온실가스 배출을 감축시키는 것도 함께 진행할 수 있다는 점을 주목할 필요가 있다. 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명 핵심기술은 센서가 데이터를 수집해 빅데이터를 형성하고 모여진 데이터를 최적의 컨트롤로 효율적 에너지 사용을 통해 에너지 소모를 줄이는 방법을 찾는다. 이는 온실가스 배출 감축과 이에 따르는 기후변화 완화와 연결된다. 에너지원의 효율적 사용을 통해 발생할 수 있는 온실가스의 양을 최소화하고 이러한 과정에서 센서, IoT, 빅데이터 등을 활용해 불완전연소 상황을 줄이고 완전연소 상황을 만드는 것은 에너지 효율적 사용환경 조성에 도움이 될 것이다.

 

기후변화 적응과 취약계층 관리에도 역할

기후변화 적응에서도 4차 산업혁명 핵심기술을 활용할 수 있다. 기후변화에 따른 문제발생 시 사후관리에서의 활용보다는 사전예방을 통해 효율을 높일 수 있는 방향으로 개발이 진행될 것이며, 이를 통해 폭염, 한파 등의 예측 가능성을 높이고 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

예를 들면, 시각정보처리기능을 갖춘 인공지능을 통해 날씨예측이 가능하고 이러한 데이터와 예측치를 활용할 수 있다. 구름양에 따른 날씨를 예상해보고, 사람의 추론방식을 인공지능을 주입하는 ‘딥러닝’을 통해, 일단위, 주단위 기온변화를 예측하고 취약지점을 도출해 기후변화에 따른 재난과 그 피해를 최소화 하는 데 이용될 수 있다.

기존에 접근할 수 있는 기후변화 예상 모델과 전문가의 판단은 여러 가지 기후변화의 요인이 복합적으로 적용될 때 예상과 대응 한계에 부딪힐 수 있으며, 불확실한 조건에 따른 기후변화 유형을 인공지능적 분석을 통해 보다 신속하고 정확한 예측을 가능하게 할 수 있다는 장점이 있다. 광범위한 데이터 수집을 위한 연결망과 인공지능을 통한 데이터 분석 결과를 실시간으로 활용은 4차 산업혁명 기술 중 그 핵심이라 할 수 있다.

기후변화 관련 빅데이터를 가장 잘 활용하기 위해서는 일반데이터와 달리 기후변화 데이터만의 특징과 고유성이 함께 검토돼야 실효적인 접근이 가능하다고 한다. 일례로 기후현상의 복잡성과 변수 등이 함께 검토돼야 하며 이는 기후변화 데이터의 활용에 있어서도 어려움으로 존재하는 현실이다.

한편 기상이변취약계층 관리에도 빅데이터가 활용될 수 있다. 사회보장정보시스템을 활용하거나 사회보장정보시스템 연계를 통한 이용이 가능하다. 사회보장기관장은 사회보장정보시스템을 활용해 처리하고자 하는 정보와 자료, 그 범위, 목적, 처리방식을 특정할 수 있다.

기후변화취약계층 지원을 위한 통합시스템망 구축에도 유용하게 활용될 수 있다. 이를 위해서는 폭염, 한파 등 기후변화 상황과 관련 피해 사례를 세분화해 데이터베이스화하고, 해당 유형에 따른 기존의 지원방법, 이에 따르는 시행착오사례, 이와 더불어 국내외 최적 대응사례를 종합분석해 최적의 지원책을 세분화해 매뉴얼하는 작업이 필요하다. 규제정책이 아니라 지원정책인 만큼 관련 빅데이터 생성에 있어서도 기후변화취약계층에 초점을 맞춘 원칙을 가지고 접근할 수 있다.

4차 산업혁명이라는 표현 자체의 적절성 여부에 대해서는 이견이 있을 수 있지만, 그것이 예견하는 변화가 머지않아 보편적으로 확산되고 인간의 삶을 유의미하게 변화시킬 것이라는 점은 부정하기 어렵다. 예측이 어려운 기후변화의 문제에 있어서 인간의 지능을 넘어서는 인공지능, IoT, 빅데이터 분석 등 4차 산업혁명 핵심 기술의 활용은 불가피한 것이 현실이며, 그 활용 전략에 대한 연구와 활성화를 위한 국내외 주요 활용사례들을 통해 예측 오차를 줄이고 장기적인 기후영향 저감에 활용할 수 있는 주요 수단으로서 역할을 부여해야 할 것이다.

박희정 기자  doban03@hanmail.net

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