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[Science&Market] AI 활용 사회재난 대응기술

선박사고 유출 기름띠 흐름

조류독감 전파 경로 등 예상

데이터 기반 조기 수습 도와

문명운 한국과학기술연구원(KIST) 계산과학연구센터장




구글 알파고의 지속적인 진화나 마이크로소프트(MS)가 최근 발표한 애플리케이션 기반 인공지능(AI) 시대의 도래를 지켜보면서 AI는 빠르게 현실이 돼가고 있다는 것을 알 수 있다. 많은 사람이 이들 기술에 관심을 가지는 것은 알파고를 필두로 한 AI가 데이터를 기반으로 과학·경제·공학 등 각 분야에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대하기 때문이다. 이미 AI 기술은 사회의 많은 부분에서 사용되고 있으며 로봇·스마트카·드론 등 제어 계측 분야에서 인간의 생활과 밀접하게 연결되고 있다. 또 감염병 전파, 금융이나 사이버 위기 대응, 의료 재난 등 거대 규모의 사회현상을 이해하고 재난 대응 기술로 활용할 수 있다면 큰 도움이 될 것이다.

지난주 말 소백산에서 산불이 발생해 3일 동안 소백산국립공원 일대가 큰 위협에 처했다. 다행히 지자체의 적극적인 대응으로 소백산국립공원은 큰 손실 없이 안전했다는 보도를 들었다. 소방관들은 산불 발생 시 누적된 훈련과 경험으로 판단을 해 불길을 효과적으로 잡을 수 있었을 것이다. AI의 의사결정도 이와 같은 과정에서 도출된다. AI는 기존의 주어진 특정 모델이 아닌 쌓인 경험, 즉 데이터를 기반으로 결정을 내리는데 인간의 감이나 경험을 바탕으로 한 지식 쌓기와 유사하다. 경험치, 즉 기존 데이터가 핵심 판단 기준이 되며 여기에 AI의 ‘학습’ 알고리즘으로 결정에 대한 선택 폭을 좁혀가는 것이 마치 인간의 의사 판단 과정과 매우 흡사하다.

사회가 복잡해지면서 특정 상황 전체를 모형화하는 것은 불가능하므로 기존 모델 기반의 수식은 무의미할 수 있다. 특히 복잡한 재난 상황에 최적으로 대응하기 위해서는 다양한 데이터를 분석하고 활용할 수 있는 AI 기술이 효과적일 것이다. 최근 유행하는 조류 독감을 예로 들어보자. 조류 독감 발생 시 어떤 지역을 폐쇄할 것인가, 어떤 지역의 조류를 얼마나 살처분할 것인가 하는 등의 정책 입력을 AI 기술과의 접목을 통해 고안할 수 있다. 빅데이터 분석과 시뮬레이션을 통하면 모집된 데이터에 따라 조류 독감이 어떻게 전파되는지를 알 수 있다. AI는 기존의 전파 경험 데이터를 바탕으로 해 가장 경제적인 전략을 선택해줄 수 있다. 지난 한 해 동안 살처분 등으로 입은 농가의 피해와 더불어 정부의 직접 방역 비용은 대략 4조5,000억원이다. 농림축산식품부 및 산하 검역본부에 따르면 AI 활용 기반 판단으로 살처분 구역이나 교통 규제 등의 정책을 효과적으로 구현한다면 살처분 가축 두수를 30%까지 줄일 수 있고 30일 이상의 전파 억제 효과를 볼 수 있다. 이를 통해 피해액은 10% 이상 감소할 것으로 예측됐다. 나아가 이러한 경험은 AI의 새로운 학습이 돼 향후 피해 발생 시 더욱 정확한 대응이 가능할 것으로 생각된다.



AI의 판단 능력을 해양 오염 대응 같은 더 큰 대형 재난에도 활용할 수 있다. 지난 2007년 허베이스피리트호 사고로 충남 태안 일대의 기름 오염에 따른 추정피해액이 7,000억원 이상이었으며 2010년 미국 멕시코만의 딥워터호라이즌 기름 유출 사고에서도 단일 기업 사상 가장 큰 배상액인 21조원이 확정됐다. 불가항력적인 재난 발생 시 정확한 판단을 내려 어디를 보호하고 어디서부터 기름을 차단해야 하는지를 확신하기가 어려울 수 있다. 기름 유출 시 기름띠 제거는 초반 작업이 중요한데 특히 기름띠의 흐름이 어떤 민감 지역으로 흘러가는지에 대한 예측이 무엇보다 중요할 것이다. 실제로 조류 독감이나 구제역 발생 시 어떤 길목을 정확하게 차단하는지가 중요한 것처럼 유출 기름이 어디로 도달할지를 예측하는 것이 가장 중요한 이슈다. 바닷물의 이동을 고려한 기름띠의 초반 위치를 선정하고 기존의 방제 사고 시의 데이터를 활용해 AI 기능이 도입된다면 훨씬 더 명확한 판단을 내려 민감 지역 보호와 기름 확산 방제가 가능할 것이다.

갈수록 사회현상이나 재난 시 긴급하게 결정해야 할 사항들이 많이 발생하게 된다. 지금까지 쌓아온 데이터를 적절하게 활용해 다양한 상황을 수차례 반복 모사하고 기존의 사고 데이터들을 효과적으로 반영해 재난 시의 변수들을 모사하고 예측할 수 있는 AI 기능이 기존 방제 활동에 도입된다면 재난 발생 시 피해를 획기적으로 줄일 수 있을 것이다. 미래창조과학부는 지난주 ‘2016년도 미래 성장동력 실행계획’에서 스마트카·무인기·AI의 융합 산업 생태계 조성에 많은 연구비를 투입한다고 했다. 이에 더해 사회현상 및 재난 발생에 대한 대응 기술로 AI 기술을 적극적으로 개발할 수 있다면 AI 기술은 안전한 사회를 위한 초석이 될 수 있을 것이다.
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