[특집] AI, 원인과 대안으로 떠오른 환경문제 해결사?

재난·재해 사각지대 “유용” Vs 빅데이터 사각지대 “경고”
김명화 기자 | eco@ecomedia.co.kr | 입력 2020-02-10 09:32:28
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[환경미디어= 김명화 기자] 인공지능(AI), 빅데이터, 드론, 사물인터넷(IoT) 등을 활용한 정보통신기술(ICT)의 융합이 활발해지고 있다. 인공지능과 사물인터넷이 결합해 스마트홈 시장을 만들어내고, VR·AR과 로봇 기술이 융합된 원격 로봇 제어로 멀리 떨어진 재난·재해 현장에서도 위험한 작업을 원활하게 수행할 수 있게 되었다. 환경 분야에서 다양한 문제 해결의 대안으로 떠오른 인공지능 기술이 어떻게 적용되고 있는지 국내 상황을 살펴봤다.

 

스마트 센서의 지능화
전 세계가 환경문제를 해결하기 위해 더욱 적극적인 조치를 취함에 따라 디지털 데이터와 기술은 향후 10년 동안 가장 가치 있는 도구 중 하나로 입증될 것으로 보인다. 현재 탄소 문제가 가장 주목받고 있지만, 기후 문제는 이미 다각적이다. 물, 폐기물, 생물 다양성 및 생태계 문제를 해결하기 위해 긴급하고 협력적인 조치가 필요하며 이는 데이터 사이언스와 인공지능을 통한 통찰력과 혁신을 촉진할 것으로 기대된다.  


환경문제를 다루는 전문가들은 최악이 된 인류의 서식 환경을 이제는 경각심을 갖는 정도로 해결이 안 되는 상황에 직면했다고 입을 모은다. 즉 신재생에너지, 지구온난화, 미세먼지 등 환경문제 해결을 위해 어마어마한 투자가 필요해졌고, 올해가 그 기점이 될 것이고 전망했다. 갈수록 환경문제를 일으키는 오염물질의 배출원과 배출량 측정이 중요한 만큼 많은 양의 정보를 보다 빠르고 오랜 시간 동안 정확하게 분석하는 일이 필요해졌다.


인공지능 기술에서 핵심은 빅데이터다. 방대한 데이터의 처리와 통신을 돕는 IoT 기기의 활용으로 배출원에 대한 실시간 모니터링이 가능한 스마트 환경 센서가 어디서 얼마나 배출이 되는지를 확인할 수가 있다. 여기서 인공지능 기술의 하나인 스마트 센서(smart sensor)는 기존의 압력, 속도, 온도 등의 정보 감지 기능을 갖춘 센서에서 더 나아가 데이터 수집, 실시간 감시 등의 지능화 기능까지 갖추고 있다.


이러한 스마트 센서를 이용하면 실시간으로 환경 정보를 측정할 수 있게 된다. 오염물질의 배출원을 파악하고 실시간 모니터링을 하게 되는데, 센서가 부착된 장소가 늘어날수록 데이터가 많아져 정확도도 증가하게 된다.


바야흐로 인공지능 기술은 기존의 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)에서 딥러닝(Deep Learning, 스스로 학습하는 컴퓨터)으로 발전하면서 방대한 데이터를 분류해 같은 집합들끼리 묶고 상하 관계를 스스로 파악하는 것까지도 가능해지고 있다.

재난안전관리체계


재난·재해 사각지대서 활약 

매년 홍수, 태풍, 산사태 등의 자연재해가 반복되고 있다. 강우량이 많아 홍수를 자주 입는 지역도 많지만 이러한 자연재해는 사람의 힘으로 막을 수 있는 것이 아니어서 피해를 최소화하는 것이 유일한 방법이다.


인공지능 기술은 이러한 자연재해의 원인이 되는 산림 황폐화나 수자원 부족 같은 환경문제에서 원인과 대안을 내놓는 해결사가 되고 있다. 또 기상관측과 특히 위험 기상이나 대형 산불 등으로 인한 접근 불가 지역의 기상 현상 관측자료를 실시간 생산하여 제공함으로써 신속한 재난 대응에 활용되고 있다.

 

이와 함께 위험기사에 수반하는 지역별 영향 예보에 대한 관측 수단으로도 활용되고 있다. 산불 탐지기에 탑재된 인공지능은 위성 사진을 바탕으로 발화 지역 탐지부터 정확한 위치 좌표 공유, 산불 주의 알람 전송까지 마칠 수 있는 단계까지 와 있다.


이밖에도 해양, 가뭄 재해 분야에서도 활발한 연구가 진행되고 있다. 국민안전처에 따르면 최근 5년간 재난으로 인한 연평균 재산피해는 약 1조 원, 사망자는 7000여 명에 달한다. 세월호 참사, 메르스 확산, 경주 지진부터 최근 미세먼지, 랜섬웨어 공격까지 사회의 다양성, 복잡성 증가에 따라 재해·재난은 다변화되고 있다.

 

이에 정부는 지난 2018년 연구개발 중점분야로 재해·재난과 기후변화를 선정하여 부처 간 R&D 협업체계를 강화하고 특히 가뭄, 폭염 등 최근 현실화하는 기후변화 위험에 대응하기 위해 이상기후 현상 예·경보에 대한 R&D를 확대할 예정이다.


과거의 ‘방재’는 사람이 직접 현장에 나가서 행하는 아날로그적인 접근 및 사후 대응 중심이었다. 이제는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능 등을 활용하여 재난 발생을 사전에 예측하고, 물적·인적 피해에 대한 선제적, 능동적인 대응을 할 수 있는 시대로 변화하고 있다.

'알파웨더'의 인공지능 예보 지원과정


기상관측과 폭염 예보에 활용 

기상 분야에서 인공지능의 활용은 많은 변화를 가져오고 있다. 기존의 기상관측 장비들로는 고도 내 오염물질 확산 및 국지성 바람 순환 등에 대한 관측자료를 확보하기에 어려움이 따랐다. 최근에 개발된 기상관측용 드론은 고성능화, 소형화되면서 측정이 제한적이었던 지표면에서 2km 고도 내 기상 현상 관측이 가능해졌다. 바다나 산 같은 기상관측의 사각지대에 드론을 도입함으로써 관측의 공백을 해소하고, 기상예측의 정확도를 높일 수가 있게 됐다.


또 황사계절예측통계모형을 개발해 예보에 활용하고 있다. 예측모델이란 미래 상태의 값이 예측되거나 가정될 수 있는 모형으로 현재의 기곤 습도 풍속 이외의 현재 값을 기반으로 하는 일기예보 모형이 대표적이다. 최근의 통계에 따라 황사를 계절별로 예측한 것이 바로 황사 계절예측모형이다.

 

▲ 표1_황사모델예측(2019년 11월 27일 21시) <기상청 제공>


황사계절예측모형을 토대로 최근 5년간(2014~2018년) 봄철 황사 예측결과를 평가해본 결과 유전알고리즘을 이용했을 경우에는 60%의 적중률을 보였다. 그리고 지도학습기법을 적용했을 경우에는 80%의 높은 적중률을 보였다. 예측 기법은 관측자료를 통해 기후 대응 능력을 극대화하고 장기계획 수립에도 활용될 수 있다.


이 밖에도 최고온도와 최저온도의 관측 및 예측은 폭염과 열대야 등의 기상재해를 대비하기 위해 필수적이다. 현재 관측소의 수는 도시 전체의 대기 온도를 파악하기에 충분하지 못하다. 이를 위해 인공지능 센서 MODIS를 활용해서 여러 시간대의 지표면 온도를 선별하고 조합하면서 정보를 수집하고 있다.


MODIS 센서는 미국 NASA에 의해 발사된 지구관측위성에 탑재된 센서다. 705km의 고도에서 하루 또는 이틀에 한 번씩 지구 전체의 표면을 관측, 공간 해상도로 영상을 수집해 육지와 해양의 표면온도, 토지피복, 구름, 기온분포 등을 관측한다. 실제로 MODIS를 활용해 서울의 여름철 최고 및 최저온도의 공간적 분포를 파악한 결과 최고온도는 해풍과 같은 지리적 요인에 크게 의존하는 것으로, 최저온도는 시가지 지역과 주변 산지와의 구분이 뚜렷하게 나타나는 결과를 얻었다. 

 

▲ 표2_MODIS 자료를 이용한 한반도에서의 강수량 장기변화 분석(2016) <대한원격탐사학회지, 195-200>


위 사진처럼 강수량의 장기적인 변화를 분석해 한반도를 포함한 동아시아 지역 기후에 미치는 영향을 정량적으로 파악한 활용예시도 있다. 인공지능 센서를 통해 지표면의 최고 및 최저기온으로 예보모델을 구축함으로써 폭염 및 열대야 예보 정확도를 높일 수 있다. 이러한 인공지능 기술 개발을 통해 미래의 기상이변과 기상예보의 정확성에 대한 기대감을 높이고 있다.

스마트환경 조성
인공지능 기술은 지하수, 기후변화, 동식물의 이주 및 분포 등 지구환경의 다양한 구조, 체계, 현상을 분석하는 데 매우 유용하다. 기계라는 특성상 인간이 처리할 수 있는 것보다 많은 양의 데이터를 보다 빠르고 오랜 시간 동안 처리할 수 있기 때문에 비용 절감 측면에서도 유리하다.

 
특히 생산인구 감소 등의 영향으로 성장률 둔화(2040년 1.06% 예상)가 전망돼 공유경제 및 저탄소 자원순환경제 등으로의 질적 전환이 불가피한 상황에 직면해 있다. 실제 ICT·빅데이터·AI 등으로 정보·에너지·모빌리티의 초연결사회가 도래하고 있으며, 여기에 태양광 등 재생에너지의 생산단가 하락, 초고효율 전기차 배터리, 수소연료전지차 등 에너지·교통 분야 혁신적 신기술도 점차 현실화하는 추세이다.


이에 정부는 ‘5차 국가환경종합계획’을 제시했다. 탈석탄, 탈내연기관, 탈플라스틱 등 저탄소 순환경제가 목표이다. 환경부는 구체적으로 ‘2040 환경 분야 선진국가’라는 미래상을 담아 ‘국민과 함께 여는 지속가능한 생태국가’ 비전을 선포하고 경제·사회 시스템을 전환하는 스마트환경을 3대 목표로 설정, 분야별 7대 핵심전략을 제시했다.

인공지능 기술이 매력적이기만 할까?
위에서 살펴본 바와 같이 인공지능, 빅데이터 등 첨단 기술의 활용으로 환경문제가 개선되는 것은 매우 고무적인 일이다. 그러나 이것으로 인한 사각지대는 없는 걸까? 지금까지 문명의 이기는 양지 뒤에 음지가 존재해왔다. 스마트폰의 편리함 뒤에 폐해도 늘고 있듯이. 빅데이터의 사각지대를 경고하는 다양한 사례들이 이를 방증한다.


인공지능 기술은 우리의 삶은 물론 법과 제도, 윤리, 인간관계까지 변화시키고 있다. 예를 들어, 인공지능이 탑재된 자율주행차가 사고를 냈을 때 법적 책임은 탑승한 운전자에게 있을까, 아니면 차량의 제조사에 있을까? 또 자율주행차가 위급한 상황에서 운전자와 보행자 중 반드시 하나만 선택해야 한다면 어떤 윤리 기준을 가지고 있어야 할까?


빅데이터를 생산해 내는 주체가 우리 자신이지만 우리를 온순하고 자발적인 노예로 만들어버리는 모순에 대해서는 어떻게 설명해야 할까. 그 빅데이터들이 가져다주는 당장의 이득은 정보 시스템의 자발적 노예화라는 인류 역사상의 중대한 변화를 보지 못하게 하는 가림막이 되고 있지는 않은지 함께 생각해 봐야 할 때다.

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