시사위크=박설민 기자  지구온난화 가속화로 ‘홍수’의 위협이 날이 갈수록 심각해지는 추세다. 국내 역시 피해가 심각하다. 올해 6월부터 시작된 폭우로 48명이 사망하고 4명이 실종됐으며, 1만명 이상의 이재민이 발생했다. 유엔(UN) 산하 국제 금융기관 ‘세계은행(World bank)’에 따르면 약 18억1,000만명의 인구가 23%가 홍수의 위협에 노출된 것으로 나타났다. 이는 세계 인구의 23%에 달하는 수치다. 더 심각한 것은 피해 인구의 89%가 복구가 쉽지 않은 저소득층에 해당한다는 점이다.

하지만 홍수를 예측하고 대비하는 것은 쉬운 일이 아니다. 실시간 변화하는 구름, 강수량, 기온을 정확히 분석해야 하는데, 이를 위해선 슈퍼컴퓨터 등 막강한 전산 자원이 필수이기 때문이다. 이때 주목받는 기술이 바로 ‘인공지능(AI)’이다. 전문가들은 AI의 강력한 연산·데이터 분석 능력을 바탕으로 효율적인 재해 발생 및 피해규모 예측이 가능할 것으로 기대하고 있다.

◇ AI드론의 홍수 예측, 비용·효과 ‘두 마리 토끼’ 잡는다

AI기반 홍수 예측의 핵심에는 ‘무인항공기(UAV)’가 있다. 첨단 센서 및 AI알고리즘이 탑재된 드론은 CCTV 등 고정형 무인카메라 등을 활용한 고전적 홍수 데이터 확보 방식보다 훨씬 더 효과적인 기상 데이터 수집·분석, 지형 이미지 매핑이 가능하다. 기상 관측 핵심 기술인 인공위성을 이용한 관측보다 유리한 점도 있다. 인공위성은 구름이 너무 많이 낀 날씨에서는 관측 능력이 크게 떨어지는 경우가 있으나, 드론은 그런 제약에서 자유롭다. 또 비행기, 헬기를 활용한 유인항공기 관측보다 안전하고 가격도 저렴하다.

현재 드론 기반의 AI 홍수 예측 모델 개발에 적극적인 국가는 ‘사우디아라비아’다. ‘이맘 압둘라흐만 빈 파이살 대학교(Imam Abdulrahman Bin Faisal University)’ 컴퓨터 응용과학과 연구팀은 지난 5월 ‘홍수 감지 보안 시스템(Flood Detection Secure System, FDSS)’ 기술을 발표했다. 사막 국가에서 홍수 대책에 힘쓰는 것이 다소 생소할 수 있으나, 사우디아라비아에선 매년 홍수로 인한 큰 피해가 발생한다. 특히 2009년 제다 지역에서 발생한 홍수로 116명이 사망해, 모하마드 빈살만 왕세자는 관련 대책 마련을 꾸준히 추진 중이다.

사우디 연구팀이 개발한 FDSS는 드론에 장착된 카메라로 강수 지역을 실시간 촬영한 후, AI로 분석해 홍수를 예측·감지하는 방식으로 작동한다. 드론을 활용한 주요 관측 지역은 ‘댐’이다. 댐 수위 변화는 홍수 피해가 발생하기 전 가장 쉽게 그 징조를 감지할 수 있는 핵심데이터로 꼽힌다. 

비용적 측면에서도 일반 CCTV 기반 홍수 감시 시스템보다 유리하다. FDSS용 관측 드론에 적용된 AI모델은 ‘딥 액티브 러닝(Deep AL)’이다, Deep AL은 ‘딥러닝’ 모델과 ‘능동 학습(Active Learning)’을 조합해 만든 신형 AI신경망 모델이다. 일반적인 딥러닝 모델은 AI의 학습 훈련을 위해 대규모 데이터 확보가 필수다. 이 데이터들은 AI가 스스로 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업인 ‘라벨링(labelling)’이 필수지만, 시간과 비용이 오래 걸린다는 단점이 있다. 능동 학습 모델을 적용하면 AI는 초기 라벨링 된 일부 데이터로 학습을 시작할 수 있다.

이렇게 하면 아직 라벨링이 이뤄지지 않은 데이터 중 향후 학습에 중요한 데이터를 사전에 AI가 판별, 필요한 데이터만 가공할 수 있어 라벨링에 필요한 비용과 시간을 크게 줄일 수 있다. 즉, Deep AL모델은 능동 학습 모델의 효율적 데이터 샘플 확보 능력과 딥러닝 모델의 고품질 데이터 결과 도출 능력을 합친 AI모델이라 볼 수 있다.

사우디 연구팀은 “드론은 홍수 발생 전, 발생, 발생 이후 등 홍수 관리 과정 전반에서 점점 더 중요한 기술이 되고 있다”며 “AI와 드론을 활용한 예측 시스템은 홍수 취약 지역에 대한 모니터링 및 사전 피해 예방 지원에 큰 보탬이 될 것”이라고 설명했다.

AI·드론 기반 홍수 관측 시스템은 집중호우로 인한 산사태 예측 및 분석에도 큰 도움이 된다. 대만의 ‘국립연합대학교(National United University)’ 토목방재학과 연구팀은 지난 2021년 8월 발생한 실라바쿠산 대규모 산사태 현상 분석을 진행했다. 분석은 UAV와 합성곱 신경망(CNN) 기반 AI모델로 집중호우가 실라바쿠 산 지형 변화를 측정하는 방식으로 이뤄졌다.

드론이 촬영한 고해상도 지형 데이터를 AI가 분석한 결과, 산사태는 태풍과 폭우로 인한 점판암 지형 붕괴에 의해 발생한 것으로 나타났다. 또한 AI는 산사태로 인해 인근 하천에 쌓인 잔해 퇴적물 부피가 800만㎥ 규모로 추정했으며, 이로 인한 하천 범람으로 인근 마을과 기반 시설에 큰 위협이 될 것으로 봤다.

◇ 韓, ETRI 중심 연구 활발… 실시간 주변 환경 및 인명 탐지 활용 기대

세계적 연구 흐름에 맞춰 국내서도 홍수 피해 예방을 위한 AI·드론기술 연구가 진행 중이다. 주요 담당 연구기관은 ‘한국전자통신연구원(ETRI)’다. 조성경 과학기술정보통신부 제1차관도 1일 대덕연구단지에 위치한 ‘DNA(데이터, 네트워크, AI)+드론 테스트베드’를 방문해 관련 기술 개발 현황을 점검했다.

현재 ETRI는 4K급 드론 표준 데이터, 드론 전용 5G 통신, 실시간 AI분석 등 드론 서비스 플랫폼 기술 개발을 진행 중이다. 이 연구 개발은 지난 2020년부터 시작된 ‘DNA+드론 플랫폼 기술 개발 및 검증’ 과제의 일환이다. 전체적인 드론 기체 플랫폼 및 서버 개발 등 인프라 구축 연구는 ETRI에서 추진 중이며, 수자원 데이터 구축 등은 국내 드론 전문기업 ‘아이온’에서 진행하고 있다. AI기반 데이터 분석은 ‘한컴인스페이스’에서 맡고 있다.

현재 ETRI에서 개발한 기술 중 ‘수자원 모니터링’에 대해 기술 검증이 진행 중에 있다. ETRI에서 개발한 수자원 모니터링 기술은 집중호우 등으로 인한 댐 방류 시 드론으로 촬영한 고해상도 정지영상 및 동영상을 AI로 분석하는 기술이다. 이를 통해 실시간으로 인명을 탐지하거나 주변지역 현황을 파악하는 것이 가능하다. 

연구 책임자인 임채덕 ETRI 에어모빌리티연구본부장은 <시사위크>와의 통화에서 “총 5년간 진행되는 이번 과제는 현재 올해는 1단계 연구를 마친 후, 2단계를 진행 중에 있다”며 “ETRI가 연구 중인 기술이 실제 현장에 적용될 경우 신속한 대피 지원 및 구조가 가능할 것으로 기대된다”고 말했다.

개발 현황을 점검한 조성경 과기정통부 제1차관은 “현재 확보된 드론 기술을 활용하면 하천 내 위험 상황의 모니터링 및 대응이 가능할 것”이라며 “뿐만 아니라 피해가 발생할 경우 회복력을 갖출 수 있는 기술 개발과 조속한 서비스 적용을 위해 적극 지원하겠다”고 전했다.