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서경IN

사람을 위한 AI^{( 2 )}

사람을 위한 AI

사람을 위한 AI

글로벌 ‘재난 AI’ 데이터 플랫폼

지구 온난화로 대변되는 기후위기·기후변화 시대에 재난은 늘 연결이 약한 곳에서 먼저 시작된다. 산불은 산악지대의 바람길에서 번지고, 홍수는 하천과 지하공간을 순식간에 덮치며, 산사태는 눈에 띄지 않던 사면의 작은 이상에서 출발한다. 그런데 바로 그런 순간, 인터넷과 클라우드에 의존하는 시스템은 가장 취약해질 수 있다. 통신이 끊기거나 외부 접속이 제한되면 판단도, 경보도 늦어진다. 그래서 앞으로의 재난 대응 기술은 “얼마나 정교한가”보다 “연결이 끊겨도 현장에서 즉시 작동하는가”를 먼저 물어야 한다. 이때 필요한 것이 폐쇄망에서 독립적으로 운용되는 재난재해 AI 파운데이션 모델이다. 이 모델은 단순히 불꽃이나 물웅덩이를 인식하는 영상 분석기를 뜻하지 않는다. 드론, CCTV, 열화상, 수위계, 강우계, 풍속계, 지형·지질 정보, 과거 재난 이력, 현장 보고서까지 함께 이해하는 멀티모달·시공간형 기본 모델이어야 한다. 다시 말해 산불이라면 연기와 열 이상 징후뿐 아니라 식생의 건조도, 바람의 방향, 확산 가능성을 함께 읽고, 홍수라면 수위 상승, 배수 지연, 도로 침수의 속도와 범위를 동시에 판단하며, 산사태라면 토양 포화,
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기후위기 시대 재난관리의 핵심, 생성형 AI

지난해 1월, 미국 로스앤젤레스를 덮친 대형 산불은 도시 한복판까지 화염이 번졌다. 스페인 발렌시아에는 1년 치 강수량이 하루 만에 쏟아졌고, 브라질 남부는 기록적 대홍수로 수십만 명이 삶의 터전을 잃었다. 한국도 예외가 아니다. 집중호우로 인한 산사태, 도심 침수, 겨울철 이례적 폭설까지, 과거에 ‘이상’이라 불렀던 기후 현상이 매년 반복되는 ‘일상’이 되었다. 문제는 빈도만이 아니다. 폭우가 산사태를 유발하고, 가뭄 뒤 건조한 토양이 산불을 키우며, 태풍 뒤 약해진 지반이 2차 붕괴로 이어진다. 이러한 복합 재난 앞에서 CCTV 모니터링, 인력 순찰, 단순 임계값 경보 같은 기존 체계는 구조적 한계를 드러내고 있다. 재난의 양상이 바뀌었다면 대응 방식도 근본적으로 바뀌어야 한다. 그 전환의 핵심에 생성형 AI가 있다. 생성형 AI가 여는 재난 대응의 새로운 패러다임 전통적 AI는 과거 데이터에서 패턴을 찾아 위험 여부를 분류하는 판별형(discriminative) 접근에 머물렀다. 학습한 유형의 재난에는 효과적이지만, 경험하지 못한 복합 시나리오를 예측하기 어렵다는 약점이 있다. 반면 생성형 AI는 데이터의 구조와 분포

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