차세대 재난 경보 모델

국립기상수문예보센터의 예보관들은 스마트멧 시스템의 데이터를 분석하여 일기예보와 자연재해 조기경보를 작성합니다. (사진: 호아이 린)

이를 잘 수행한다면 인명과 재산 피해를 최소화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 재난 예방 및 통제 분야에서 국가의 과학 기술 자립도를 확고히 하는 데에도 기여할 것입니다.

꽝찌 성은 오랫동안 폭풍과 홍수로 가장 큰 피해를 입는 지역 중 하나였습니다. 저수지, 제방, 홍수 방지 시설, 인구 이동과 같은 토목 공학적 해결책은 효과적인 것으로 입증되었지만, 막대한 자금과 장기간의 투자가 필요하며, 자연재해의 양상은 빠르게 변화하고 있습니다.

실시간 데이터, 현대적인 수학적 모델, 그리고 신속한 정보 전송 기술을 기반으로 하는 조기 경보 도구를 개발해야 할 필요성이 절실히 대두되고 있다.

이러한 현실을 바탕으로 과학기술부는 응우옌 탄 흥 부교수 박사가 이끄는 "꽝찌성 및 인근 지역의 홍수 및 침수로 인한 자연재해 위험 조기경보 시스템 구축을 위한 첨단 기술 적용 연구" 프로젝트를 국가 하천 및 연안 역학 핵심 연구소에 의뢰했습니다.

본 프로젝트는 세 가지 전략적 목표를 가지고 있습니다. 첫째, 재해 위험 지도를 개발하는 것(재난 예방 활동에 직접적으로 기여할 수 있도록 지자체 단위까지 상세한 홍수 및 침수 위험 지도를 구축하는 것), 둘째, 실시간 경보 기술을 개발하는 것(기상 및 수문 예보를 기반으로 실시간으로 홍수 및 침수 위험을 조기에 경보할 수 있는 첨단 기술을 구축하는 것), 셋째, 전송 및 대응 시스템을 개선하는 것(경고 정보를 전송하고 적절하고 효과적인 대응 계획을 제안하는 기술을 개발하는 것)입니다.

이러한 목표를 달성하기 위해 연구팀은 심층적인 데이터 수집 및 분석과 획기적인 기술 적용에 중점을 둔 6가지 주요 계획을 실행했습니다.

이 시스템의 효율성은 여러 최첨단 기술을 동시에 적용하는 데서 비롯됩니다. 그중에서도 가장 중요한 것은 물리적 과정을 기반으로 한 수학적 모델입니다.

연구팀은 실제 유출량, 강우량, 지형 경사 및 수문학적 요인의 실제 거동을 시뮬레이션하는 물리적 접근 방식을 사용하여 홍수 시뮬레이션 및 위험 평가 도구를 개발하여 보다 현실적인 예측 시나리오를 만들었습니다.

또한, 인공지능(AI)과 머신러닝은 "증강된 두뇌" 역할을 합니다. 응우옌 탄 훙 부교수와 그의 동료들은 수년간 대규모 데이터셋을 이용해 시스템을 훈련시켜 282가지의 다양한 재난 경보 시나리오를 개발했습니다.

인공지능 덕분에 처리 및 예측 속도가 크게 단축되었는데, 이는 실시간 대응이 필수적인 재난 예방 및 대응에 있어 핵심적인 요소입니다.

또 다른 핵심 요소는 통합 정보 전송 기술입니다. 이 시스템은 경보 및 대응 지침을 휴대전화, 웹사이트, 소셜 미디어를 통해 시민들에게 직접 전송하도록 설계되어 중요한 정보가 적시에 적절한 장소에 전달되도록 보장합니다.

본 프로젝트의 초기 결과는 2024년 꽝찌 지역의 홍수 시즌 동안 시험적으로 적용되었습니다. 새로운 모델을 기반으로 한 실시간 예측 및 경보는 그 완벽성, 현대성, 그리고 지역의 긴급한 실질적 요구 사항을 충족하는 능력 덕분에 관리 기관과 전문가들로부터 높은 평가를 받았습니다.

베트남의 중부 지역뿐만 아니라 많은 해안 지역도 강력한 폭풍, 해수면 상승, 높은 파도가 복합적으로 작용하여 심각한 홍수 위험에 직면해 있습니다.

이러한 상황에 대응하여 국립수문기상예보센터는 응우옌 바 투이 부교수 주도 하에 2022년 12월부터 2025년 11월까지 시행되는 "폭풍 해일과 파도로 인한 해안 홍수 예측 모델 및 기술 프로세스 개발"이라는 국가 차원의 프로젝트를 시작했습니다.

본 연구의 목표는 대기-파랑-폭풍해일 통합 계산 모델을 완성하고 베트남 해안 환경에 적합한 예측 시스템을 개발하는 것이었다. 연구팀은 기상, 수문, 해양, 지형 데이터를 수집 및 처리하고, WRF(폭풍풍 시뮬레이션), SWAN(파랑 시뮬레이션), ADCIRC(폭풍해일 시뮬레이션) 등 세 가지 첨단 모델을 통합하였다.

이 시스템은 폭풍이 해안 지형과 상호 작용하는 방식을 상세하게 시뮬레이션하여 특정 시나리오에서의 홍수 수위를 예측할 수 있도록 합니다. 이 모델은 탄화성에서 1/10,000 축척의 지도로 테스트되었으며, 제방의 유무와 다양한 조석 주기를 고려하여 폭풍 등급 11~14에 따른 홍수 발생 가능성을 평가했습니다.

해당 제품들은 대피 계획 수립, 선박 보호, 양식장 보호, 제방 시설 강화 등을 위해 지방 당국에 제공되었습니다. 예측 도구는 2025년 태풍 시즌 동안 테스트를 거쳤으며 실제 데이터와 높은 상관관계를 보였습니다.

기상수문국 부국장인 호앙 득 꾸엉 씨는 이 프로젝트가 예보 현대화라는 업계 목표에 부합하여 해안 지역의 조기 경보 품질을 향상시키는 데 중요한 기여를 했다고 평가했습니다.

주목할 만한 점은 이 모델이 제방이 있는 지역과 없는 지역, 두 가지 유형의 지형에 대한 예측 과정을 분리한다는 것입니다. 해안 제방은 파도 전파와 폭풍 해일에 큰 영향을 미치므로 다른 예측 방법이 필요합니다. 이러한 특징 덕분에 이 모델은 탄화, 후에, 칸화, 빈롱, 까마우 등 해안선 구조가 각기 다른 모든 해안 지역에 적용할 수 있습니다.

응우옌 바 투이 부교수에 따르면, 이 모델은 예측팀의 예측 능력을 향상시키는 데에도 도움이 됩니다. 하지만 전문적인 목적으로 실시간으로 모델을 활용하려면 고성능 컴퓨팅 시스템에 대한 추가 투자가 여전히 필요합니다.

두 연구 모두 베트남이 자립을 위한 첨단 재난 시뮬레이션 및 경보 기술 개발에 있어 성숙도를 갖추고 있음을 보여줍니다. 경제적으로 직접적으로 수량화하기는 어렵지만, 피해 경감으로 인한 간접적인 이점은 상당합니다.

자연재해가 점점 더 극심해지는 상황에서, 인공지능, 빅데이터, 그리고 빠른 통신 기술을 접목한 통합 예측 모델을 개발하는 것은 베트남이 국가 차원의 조기 경보 시스템을 완성하는 데 있어 올바른 방향입니다.

이는 기상 및 수문학 분야의 목표일 뿐만 아니라, 특히 위험 지역에서 지속 가능한 사회경제적 발전을 위한 핵심 요건이기도 합니다.

핑크 라이트와 골든 바흐

출처: https://nhandan.vn/mo-hinh-canh-bao-thien-tai-the-he-moi-post929692.html