일부 AI 기술은 자연 재해의 조기 징후를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
지진, 쓰나미, 홍수, 산불, 열대성 폭풍 등 자연재해가 점점 더 심각하고 예측 불가능해지는 상황에서 인공지능(AI)은 사람들이 조기에 경보를 제공하고 피해를 최소화하는 데 도움이 되는 강력한 지원 도구가 되고 있습니다.
데이터로부터 학습하고 이상 징후를 감지합니다.
자연재해가 발생하기 전에 자연은 종종 조기 경고 신호를 "보냅니다". 예를 들어, 큰 지진이 발생하기 전에 작은 떨림이 나타나고, 쓰나미가 발생하기 전에 수위가 변하며, 초대형 태풍을 알리는 특이한 구름 구조가 나타납니다.
기상, 지질, 위성 이미지 데이터의 양이 점점 더 방대해지면서 인간이 이를 적시에 처리하기 어려워지고 있습니다. 바로 이 시점에서 AI가 그 힘을 발휘합니다.
AI 기반 재난 경보 시스템에는 다양한 첨단 기술이 적용되고 있습니다. 특히 머신러닝(ML)은 지진, 수문, 기상 데이터에서 이상 신호를 감지하는 데 도움이 되며, 딥러닝은 위성 이미지와 기상 레이더 분석을 통해 폭풍 구름 구조를 자동으로 식별하고 경로와 강도를 계산합니다.
또한, 고위험 지역에 위치한 IoT 기기의 실시간 데이터 처리 기술을 통해 진동, 유량, 풍속 등의 정보를 지속적으로 제공할 수 있습니다.
AI 기반 시뮬레이션 시스템은 쓰나미의 확산, 산불이나 홍수 지역의 범위를 예측하여 시기적절한 대피 및 구조 계획을 지원할 수도 있습니다.
특히, 센티넬, 랜드샛, 코페르니쿠스 등의 위성 데이터와 원격 감지 기술을 결합하면 AI 모델은 습도, 온도, 식생의 변화도 식별할 수 있습니다. 이는 폭우나 산불 위험을 예측하는 데 중요한 요소입니다.
AI는 자연재해에 대한 경고를 어떻게 도울까요?
날씨 예보를 돕기 위해 여러 가지 AI 기술이 개발되었습니다.
전 세계적 으로 많은 국가들이 자연재해 경보에 AI를 성공적으로 적용하고 있습니다. 특히 지진의 경우, AI는 P형 지진파(1차 지진파)를 분석하여 파괴적인 지진파(S형 지진파)가 나타나기 몇 초 전에 경보를 발령하여 인명 피해를 최소화하는 데 기여합니다.
쓰나미 경보에서는 해저에 설치된 센서와 AI가 결합되어 수위를 모니터링하고, 파도 전파를 시뮬레이션하며, 영향을 받는 지역을 파악합니다.
홍수의 경우, AI는 강우량 데이터, 수위 센서, 위성 이미지를 활용하여 홍수 발생 가능성과 위험 지역을 예측합니다.
산불 예방 분야에서 AI는 위성을 통해 비정상적인 핫스팟을 식별하고 바람, 지형, 습도 조건에 따라 화재 확산 방향을 예측할 수 있습니다.
폭풍의 경우, 딥러닝 기술을 적용하여 위성 구름 이미지를 분석하여 폭풍 경로와 강도 예측의 정확도를 높였습니다.
AI 기술을 활용한 많은 실용적 프로젝트가 적용되었습니다.
전 세계의 많은 실제 프로젝트들이 AI가 자연재해 경보에 얼마나 효과적인지를 입증했습니다. 예를 들어, 구글 AI는 인도와 방글라데시에 홍수 경보 시스템을 구축하여 수만 명의 사람들이 수위 상승 전에 대피할 수 있도록 도왔습니다.
일본에서는 일본 기상청(JMA)이 AI를 적용하여 지진파를 분석하고 조기 지진 경보를 발령하여 피해를 최소화하고 있습니다.
NASA는 또한 위성 데이터에 딥러닝 기술을 사용하여 산불과 홍수 위험을 조기에 감지하고 있습니다.
한편, Fathom Global은 AI와 원격 감지 기술을 활용해 상세한 거리 수준의 홍수 지도를 개발하여 재난 대비 및 대응 능력을 향상시키는 데 기여했습니다.
도전 과제
전문가들에 따르면, 일부 지역은 여전히 AI 모델을 훈련할 고품질 데이터가 부족하여 예측 정확도가 낮습니다. 또한, 많은 개발도상국의 네트워크 인프라와 센서 장치는 AI 경보 시스템이 효과적이고 동시에 작동할 수 있도록 지원하기에 부족합니다.
또한, 제대로 검증하고 조정하지 않으면 잘못된 경보로 인해 지역 사회에 혼란이 생길 위험이 있습니다.
하지만 자연재해 경보를 위한 AI는 특히 IoT 및 5G 네트워크와 결합되어 초고속 데이터 전송을 지원하게 되면서 계속해서 큰 폭으로 성장할 것으로 예상됩니다. 전화, 확성기, 소셜 네트워크를 통한 다국어 경보 시스템은 사람들에게 더욱 유연하게 전달될 것입니다.
또한 국경을 넘나드는 데이터 공유는 AI가 더 잘 학습하도록 돕고, 특히 쓰나미나 열대성 폭풍과 같은 지역 재해에 대한 예측 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
출처: https://tuoitre.vn/tri-tue-nhan-tao-canh-bao-som-thien-tai-20250707101247188.htm
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