자연재해 예측 및 경보에 인공지능 적용

예보관들은 스마트메트 시스템의 데이터를 분석하여 국립수문기상예보센터에서 예보 공고와 자연재해 조기 경보를 발령합니다. (사진: HOAI LINH)

조기 경보는 기상, 기후, 수문과 관련된 자연재해로 인한 피해를 최소화하는 가장 효과적인 조치입니다. 많은 연구에 따르면 자연재해 발생 24시간 전에 경보를 발령하면 경보가 발령되지 않았을 때보다 피해가 약 30% 감소하는 것으로 나타났습니다. 따라서 점점 더 복잡해지는 기후 변화 속에서 폭풍, 폭우, 홍수, 갑작스러운 홍수, 산사태, 뇌우, 낙뢰의 빈도와 강도가 증가함에 따라 조기 경보의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

베트남에서는 정치국 결의 제57-NQ/TW호를 시행하며 기상수문 부문에서 모니터링 및 예보에 인공지능(AI), 빅데이터, 그리고 디지털 전환을 점진적으로 적용해 왔습니다. 올해 초부터 농업환경부 산하 기상수문국은 예보 과정의 일부 단계에 AI 애플리케이션을 도입했습니다. 특히, 레이더 데이터, 위성 이미지, 그리고 자동 모니터링 데이터를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 학습하여 빠른 응답 시간과 높은 수준의 상세성을 갖춘 단기 강우량 예보를 제공합니다.

동해의 폭풍 강도를 식별하고 판단하기 위해 AI는 기상 위성 이미지를 분석하여 사이클론의 중심을 파악하고, 폭풍의 강도와 발전 추세를 평가하며, 예보관의 심층 분석을 지원하는 데 활용됩니다. 이러한 시스템은 아직 완성 단계에 있으며, 광범위한 훈련을 거쳐 전문 예보 지원 프로세스에 통합되고 있습니다. 이 기술을 통해 관계 당국은 기상 및 환경 조건을 지속적으로 모니터링하여 조기 경보와 적시 대응 조치를 제공하여 인명과 재산을 보호할 수 있습니다.

국립 수문기상예보센터 마이 반 키엠 소장은 올해 폭풍우와 홍수 기간 동안 수문기상 부문에서 모니터링 및 예측 과정에 AI를 활용했으며, 그 결과 기존 도구보다 더 높은 정확도를 달성했다고 밝혔습니다.

폭풍 예보와 관련하여, 폭풍 중심 지역의 24시간 오차는 약 90~110km로 지역 평균과 일치합니다. AI는 팀이 확률과 불확실성을 평가하여 재난 예방 의사 결정을 지원하는 데 도움을 줍니다.

폭우 예측에서 WRF(Mesoscale Weather System for Research and Forecasting Weather Operations) 모델과 지역 앙상블은 광범위한 강우에는 상당히 좋은 결과를 제공하지만, 소규모 순환 간의 충돌이 발생하는 복잡한 지형에서 단기간의 국지적인 강우에는 여전히 어려움을 겪습니다. 기상 레이더, 위성 이미지, 앙상블 데이터, 그리고 나우캐스팅 알고리즘을 결합하여 뇌우, 토네이도, 낙뢰에 대한 경보를 발령함으로써 여러 주요 지역에서 30분에서 3시간 전에 뇌우 경보를 발령할 수 있었습니다.

수문기상학과는 업계의 주요 과학 및 기술적 과제를 "기상 및 수문 예측에 AI 기술을 숙달하고, 높은 정확도로 다중 규모 기상 및 수문 예측을 위한 포괄적 AI 시스템을 구축하고, 예측 작업을 자동화하는 것"으로 파악했습니다.
마이 반 키엠 씨,
국립 수문기상예보센터 소장

수문기상부 책임자에 따르면, 일본, 중국, 한국 등에 비해 우리나라의 예보 능력과 모니터링 시스템은 여전히 제한적입니다. 반면 예산 제약으로 인해 우리나라는 수문기상 및 자연재해 예보를 위한 과학기술에 많은 투자를 하지 못하고 있습니다. 또한, 정보기술 인프라는 여전히 취약하여 관측소가 많지 않습니다. 수문기상 분야의 AI 처리 문제는 방대한 정보 인프라, 재원, 그리고 고도로 숙련된 정보기술 전문가 팀을 필요로 합니다. 또한, AI 컴퓨팅 및 처리 인프라는 고비용의 고속 처리 칩을 필요로 합니다.

기후 변화의 복잡한 양상과 극심한 기상 현상의 증가로 인해, 수문기상학의 현대화와 예보 및 조기 경보 역량 강화는 지역 사회와 경제를 보호하는 데 필수적입니다. 따라서 예보 및 조기 경보 시스템의 구축 및 완료는 매우 중요한 역할을 합니다. 이는 자연재해 위험 예방 및 완화 작업의 최전선으로 간주됩니다.

마이 반 키엠 씨는 이를 위해 앞으로 기상수문 부문은 예보 및 경보 역량을 향상시키고 자연재해 예방 및 지속가능한 개발 사업에 효과적으로 기여하기 위한 종합적인 혁신 계획 시행에 집중해야 한다고 말했습니다. 이 계획의 초점은 과학기술 개발, 혁신 및 국가 디지털 전환의 획기적인 발전에 관한 결의안 제57-NQ/TW호를 지속적으로 효과적으로 이행하는 것입니다. 마이 반 키엠 씨는 기상수문부는 이 부문의 주요 과학기술 과제로 "기상수문 예보에 AI 기술 습득, 높은 정확도의 다중 규모 기상수문 예보를 위한 종합적인 AI 시스템 구축, 그리고 예보 업무 자동화"를 꼽았습니다.

이에 따라 수문기상학과는 모니터링, 데이터 수집 및 처리부터 분석, 예측, 통신에 이르기까지 수문기상학의 전 과정에 AI, 빅데이터, 사물인터넷(IoT)과 같은 최신 기술을 적용하는 데 우선순위를 둘 것입니다. 이러한 기술을 숙달하는 것은 전문 업무의 정확성과 자동화를 향상시키는 데 기여할 뿐만 아니라, 점점 더 복잡해지는 기후 변화 속에서 국민, 정부 기관, 그리고 경제 분야의 요구를 충족하는 스마트하고 다차원적인 예측 시스템을 개발하는 방향을 열어줍니다. 이와 함께, 수문기상학과는 극한 기상 현상 예측 역량 강화, 시의적절하고 정확한 정보 제공을 위한 다중 재난 조기 경보 시스템 구축, 새로운 요구 사항을 충족할 수 있도록 젊은 인재 양성에 중점을 둔 우수한 인력으로 구성된 팀 구성, 의사소통 강화, 재난 예방 및 통제에 있어 수문기상학의 역할에 대한 대중의 인식 제고, 국제 협력 증진, 기술 지원 및 인력 양성 등에 중점을 두고 있습니다.

김 오안

출처: https://nhandan.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-du-bao-va-canh-bao-thien-tai-post902631.html