자연재해 예측 및 경보에 인공지능 적용

기상 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, 폭풍, 폭우, 홍수, 갑작스러운 홍수, 산사태, 뇌우, 낙뢰의 빈도와 강도 증가 속에서 조기 경보는 더욱 중요한 역할을 합니다.

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

동해 폭풍 강도를 식별하고 판단하기 위해 AI를 활용하여 기상 위성 이미지를 분석하여 소용돌이 중심을 파악하고, 폭풍 강도 및 발전 추세를 평가하며, 예보관의 심층 분석을 지원합니다. 이러한 시스템은 현재 완성 단계에 있으며, 광범위한 훈련을 거쳐 전문적인 예보 지원 과정에 통합되고 있습니다. 이 기술을 통해 관계 당국은 기상 및 환경 조건을 지속적으로 모니터링하여 조기 경보와 적시 대응 조치를 제공하여 국민의 생명과 재산을 보호할 수 있습니다.

국립 수문기상예보센터 마이 반 키엠 소장은 올해 폭풍과 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 확률과 불확실성 평가를 결합하여 재난 예방 의사 결정을 지원합니다.

폭우 예보에서 WRF(Mesoscale Weather Network 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, 낙뢰 경보를 발령함으로써 여러 주요 지역에 30분에서 3시간 전에 뇌우 경보를 발령할 수 있었습니다.

수문기상학과는 산업계 과학 기술의 주요 과제를 "기상 및 수문예측에 AI 기술을 숙달하고, 높은 정확도로 다중 규모 기상 및 수문예측을 위한 종합적 AI 시스템을 구축하고, 예보 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 관측소 등이 많지 않은 반면, 수문기상 산업의 AI 처리 문제는 방대한 정보 인프라, 재원, 그리고 정보기술 분야의 고도로 숙련된 전문가 팀을 필요로 합니다. 또한, AI 컴퓨팅 및 처리 인프라는 고비용의 고속 처리 칩을 필요로 합니다.

복잡한 기후 변화 상황과 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 개선은 매우 중요한 역할을 합니다. 이는 자연재해 위험 예방 및 완화 작업의 최전선으로 간주됩니다.

마이 반 키엠(Mai Van Khiem) 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 전환 분야의 획기적인 발전에 관한 결의안 제57-NQ/TW호를 지속적으로 효과적으로 이행하는 것입니다. 기상수문부는 이 부문의 주요 과학기술 과제로 "기상수문 예보에 AI 기술을 숙달하고, 높은 정확도의 다중 규모 기상수문 예보를 위한 종합적인 AI 시스템을 구축하며, 예보 업무를 자동화하는 것"을 꼽았습니다.

이에 따라 수문기상학과는 모니터링, 데이터 수집 및 처리부터 분석, 예측, 통신에 이르기까지 수문기상학 전 과정에 AI, 빅데이터, 사물인터넷(IoT)과 같은 최신 기술을 적용하는 데 우선순위를 둘 것입니다. 이러한 기술을 습득하는 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 예보 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 인력 양성에 중점을 둔 우수한 인력으로 구성된 팀 구성, 의사소통 강화, 재난 예방 및 통제에 있어 수문기상학의 역할에 대한 대중 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