AI로 아직 발생하지 않은 자연재해 예측한다

자연재해 예측 정밀도는 정부 방재 계획이나 기업 리스크 관리, 나아가 인명에도 큰 영향을 미친다. 이런 가운데 AI와 확산 모델을 활용해 자연재해 피해 예측을 더 세밀하고 광범위하게 만드는 작업이 진행되고 있다는 보도가 나왔다.

보험회사가 태풍 손해액을 산정하거나 정부가 대피 계획을 수립하거나 전력회사가 송전망 취약점을 조사할 때 등에 재해 발생 양상을 컴퓨터상에서 재현하는 카타스트로피 모델(Catastrophe Model)이 사용된다. 다만 Cat 모델에서 바람과 물 움직임을 물리 법칙에 기반해 세밀하게 계산하려면 방대한 데이터와 연산 능력이 필요하다. 연산 능력 제약이 있어 계산 단위인 격자를 크게 해 대상 범위를 넓히거나 범위와 기간을 좁혀 격자를 세밀하게 하는 양자택일을 강요받게 된다.

게다가 실제로 관측된 기상 데이터는 대략 100년치에 불과하며 100년에 한 번 또는 1000년에 한 번 발생하는 재해를 검토하기에는 과거 기록만으로 데이터가 부족하다. 기후변화로 극단적 현상이 증가하면 과거에 거의 사례가 없는 재해일수록 시뮬레이션이 중요해짐에도 기존 모델로는 검토하기 어렵다는 문제가 커지고 있다.

생성 AI를 활용하면 관측 데이터 부족과 높은 연산 비용이라는 2가지 벽을 우회할 가능성이 있다. 스위스 재보험회사 스위스 리(Swiss Re) 산하 홍수 리스크 기업 파덤(Fathom)은 홍수 예측에 확산 모델을 활용하고 있다. 확산 모델은 이미지 생성 AI에서도 사용되는 기술로 이미지에 노이즈를 추가한 뒤 노이즈를 제거하는 방법을 학습해 거친 이미지에서 세부를 복원하는 방식으로 작동한다. 재해 예측에서는 저해상도 기후 데이터로부터 더 세밀한 강우 패턴이나 홍수 확산을 생성하는 기술로 응용되고 있다.

파덤은 기존 기후 모델에서 얻은 1000년분 기상 데이터로 확산 AI를 훈련하고 2030년경 기후를 상정한 수천 년분 기상 이벤트를 추가로 재현하고 있다고 밝혔다. 처음 생성되는 시나리오는 100km 사방 격자로 표현되지만 홍수 피해를 조사하기에는 너무 거칠기 때문에 파덤은 별도 이미지를 선명하게 하는 확산 모델을 사용해 10km 사방 해상도로 높이고 있다.

세밀해진 홍수 시나리오를 건물 데이터나 피해 리스크 데이터와 결합하면 일정 확률로 발생하는 재해가 어느 정도 손해를 초래하는지 추정할 수 있다. 예를 들어 100년에 한 번 폭풍이 발생했을 때 예상되는 손해액을 산정하기 쉬워지며 보험회사는 지역별 위험도를 세밀하게 판단해 보험료 조정을 용이하게 할 수 있는 가능성이 있다.

또 리스크 모델링 기업 버리스크(Verisk)가 유럽 대상 고해상도 리스크 모델에서 강한 비와 바람을 동시에 분석하고 있거나 무디스 산하 무디스 RMS(Moody’s RMS)가 산불이나 허리케인 이후 위성 영상을 AI로 분석해 피해 범위와 심각도, 보험 대상 손실액 추정에 활용하고 있는 등 실제로 AI가 활용되는 사례도 다수 존재한다.

AI를 통한 모델 작성은 지금까지 충분한 재해 모델이 구축되기 어려웠던 지역에도 도움이 될 가능성이 있다. 방글라데시처럼 홍수 리스크가 높은 지역이나 브라질처럼 가뭄 리스크를 안고 있는 지역에서는 자산 가치가 상대적으로 낮다는 이유로 대형 모델링 기업이 물리 기반 모델 개발에 투자하기 어려운 상황이 있었다. AI로 모델 작성 비용을 낮출 수 있다면, 재해에 취약한 지역에서도 리스크를 조사하기 쉬워진다는 것이다.

한편 생성 AI에는 그럴듯한 오정보를 만들어내는 환각이라 불리는 문제가 있으며 기상이나 재해 시나리오에서도 물리 법칙에 맞지 않는 결과가 나올 가능성이 있다. 그럼에도 과거 데이터가 적은 희귀한 거대 재해를 다룰 수 있다는 점에서 연구자는 AI를 활용하고 있다.

파덤 측 최고과학책임자 올리버 윙(Oliver Wing)은 AI를 회의적이고 신중하게 사용하면 과거에 관측된 범위를 넘는 재해 시나리오를 그려낼 수 있다고 설명하면서 AI 출력을 현실적 범위에 머물게 하면서도 과거 기록에 지나치게 얽매이지 않는 게 과제라고도 밝혔다. AI 시대 자연재해 예측에서는 아직 발생하지 않았지만 발생할 수 있는 재해를 현실적 시나리오로 어디까지 다룰 수 있는가가 중요해진다고 한다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.