[이미디어= 황원희 기자] 홍수 예측에 활용되는 모델링 기법이 다양해지는 가운데, 각기 다른 유형의 장점을 결합한 하이브리드 접근이 필요하다는 연구 결과가 나왔다. 연구진은 홍수 모델이 인프라 설계와 비상 대응, 토지 이용 계획, 보험, 농업, 수질 관리, 공공 안전 등 광범위한 분야의 핵심 의사결정을 뒷받침하는 만큼, 단순화된 방식에 의존하기보다 예측력과 신뢰성을 함께 높이는 방향으로 발전해야 한다고 강조했다.

미국 플로리다 A&M대-플로리다주립대(FAMU-FSU) 공과대학과 플로리다주립대 회복력 인프라·재난 대응센터 등이 참여한 이번 연구는 여러 홍수 모델의 특성과 한계를 비교·분석하고, 향후 통합적 발전 방향을 제시했다. 연구 결과는 학술지 지구물리학 리뷰(Reviews of Geophysics)에 게재됐다.

연구진에 따르면 홍수 모델은 크게 ▲물리 기반 모델 ▲데이터 기반 모델 ▲관측·실험 기반 모델 ▲개념 모델 등 네 가지 유형으로 구분된다. 이들 모델은 모두 실제 홍수 현상을 단순화해 재현한다는 공통점이 있지만, 계산 효율성과 물리적 정밀성, 적용 범위 등에서 서로 다른 강점과 약점을 지닌다.

특히 최근에는 구현이 쉽고 계산 부담이 상대적으로 적은 데이터 기반 모델이 주목받고 있다. 데이터 기반 모델은 복잡한 데이터 패턴을 분석하고 홍수와 다른 변수 간 상관관계를 파악하는 데 강점을 보인다. 그러나 연구진은 이러한 방식이 훈련 데이터에 없는 새로운 조건이나 극한 상황을 예측하는 데 한계가 있으며, 물리적 제약을 충분히 반영하지 못할 수 있다고 지적했다. 이에 따라 운영 예측, 설계, 규제 리스크 분석 등에서는 신뢰성 문제가 발생할 수 있다는 설명이다.

공동 저자인 에브라힘 아마디샤라프 조교수는 “홍수 모델링 기술은 각기 다른 강점과 약점을 지닌 여러 방법으로 발전해 왔지만, 새로운 방법들이 기존 패러다임과 분리된 채 개발되면서 개선 성과도 각 영역 안에 머물러 왔다”며 “이로 인해 홍수 사건을 더 잘 예방하고 대응할 수 있는 기회가 제한됐다”고 말했다.

연구진은 향후 홍수 모델링 발전을 위해 네 가지 핵심 방향을 제안했다. 구체적으로는 ▲하이브리드 프레임워크 구축 ▲물리적 표현 강화 ▲데이터 기반 방법의 체계적 통합 ▲과학과 실무의 연계 강화가 필요하다고 밝혔다.

아마디샤라프 교수는 “현재는 고성능 컴퓨팅 자원이 충분히 확보돼 있음에도 불구하고, 이를 적극 활용하지 않는 단순화된 모델 사용이 늘어나는 추세”라며 “앞으로는 자원을 단순 모델에만 투입하기보다 서로 다른 방법을 결합해 한계를 보완하는 데 집중해야 한다”고 말했다.

그는 이어 “사람들은 속도와 구현 편의성 때문에 단순화된 방법을 선호하지만, 데이터 기반 모델은 데이터 제약이 있을 경우 위험이 커질 수 있다”며 “반면 계산 기반 모델은 물리 원리를 잘 반영하지만 실행 시간이 길다. 따라서 두 접근법을 통합하면 서로의 약점을 보완하고 예측 성능을 높일 수 있다”고 설명했다.

연구진은 홍수 모델링 시스템의 개선이 단순한 기술 고도화를 넘어 실제 의사결정의 신뢰성을 높이는 문제라고 강조했다. 홍수 예측은 피해 저감과 인프라 설계, 지역사회 보호와 직결되는 만큼, 모델의 활용 범위와 성능을 냉정하게 점검하고 보다 통합적인 방향으로 재설계해야 한다는 것이다.

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