[기획] AI통해 기후패턴과 생산량 예측 가능?

알고리즘 개발과 신경망 확장 필수지만 엄청난 전력소모 극복해야
황원희 기자 | eco@ecomedia.co.kr | 입력 2021-02-04 20:22:01
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[이미디어= 황원희 기자] 과거 기후는 사람의 힘으로 어찌할 수 없는 불가항력으로 여겨졌기에 재난 재해가 일어났을 경우 속수무책이었으며 이에 대응할 수 있는 방법도 거의 없었다. 하지만 과학을 이용한 일기예보, 나아가 인공지능을 이용한 기후연구가 가속화되면서 점차 이 분야에 많은 기여를 할 것으로 보인다. 기후변화와 인공지능의 관계와 향후 연구과제에 대해 알아보기로 한다. 

 

AI 통한 기후전략 가능해



인공지능과 기계학습 및 딥러닝은 빅데이터를 분석해 심각한 기후 현상을 미리 예측하기도 하고 알고리즘을 개발해 가장 적절한 대응 방안을 찾기도 한다. 또한 센서와 게이지, 모니터들로 구성된 기계는 기후 데이터를 분석해 신속하고 자동적으로 패턴을 발견할 수 있다. 인공위성을 통해 수집된 정보는 지표상태 변화 데이터를 통해 지구가 어떻게 변화하는지 정확한 정보를 얻을 수 있다. 

 

이렇듯 기후 상태에 대해 더욱 정확히 파악할 수 있는 기틀이 마련된 것이다. 이를 통해 기후모델은 발전을 거듭하고 우리가 갖고 있는 취약점과 위험성을 식별하는 데 사용될 수 있다. 

 

이는 의사결정자에게 공유되고 허리케인, 해수면 및 기온상승과 같은 심각한 기후변화의 영향에 적절히 대응할 수 있도록 한다. 나아가 수집된 정보는 AI를 통해 문제 해결을 하는 데 일조할 수 있다. AI로 기후변화 전략을 세우는 일이 가능해진 것이다. 

 

AI, 향후 전력 효율 15% 개선시켜야

 

세계 각국은 이미 AI를 통한 기후 연구를 가속화하고 있는데 IBM의 그린호라이즌(Green Horison)프로젝트가 대표적인 사례다. 이 프로젝트는 딥러닝을 통해 오염 감소 전략을 포함한 시나리오를 테스트하고 환경 데이터를 분석하고 오염을 예측한다. IBM은 왓슨을 이용해 단기와 중기 일기예보에 활용하고 있다. 

 

구글은 기계학습 알고리즘을 통해 얻은 정보를 이용해 데이터센터에서 사용하는 에너지량을 대폭 줄이는 데 활용하고 있다. 다른 기업들 또한 비슷한 사례를 보이고 있는데 탄소발자국을 감소시키는 기술을 발전시키고 있다. 

 

이렇듯 기업체에서 탄소발자국을 저감시키는 데 사활을 거는 이유는 대기 중 이산화탄소 수치가 사상 최고 수준을 보이고 있고, 평균 해수면이 지속적으로 상승하고 있으며 친환경 기치 아래 기업의 지속가능성이 중요해진 것도 주요 요인으로 작용한다. 

 

2019년은 지구 역사상 최고의 더위를 보인 해로 인공지능은 다양한 방식으로 온실가스 배출을 줄이는 데 기여할 것으로 보인다. 캡제미니(Capgemini) 연구소의 모델링에 따르면 AI는 2030년까지 자동차 등의 소비재에서부터 이를 저감시켜 파리협정 목표의 최대 45% 이상을 충족시킬 수 있다고 밝히기도 했다. 또한 AI를 통해 온실가스 배출량을 16%까지 줄일 수 있을 것으로 보인다.  

 

또한 캡제미니 연구소는 AI는 향후 3~5년 안에 전력 효율을 15% 개선시키는 데 주력해야 하며 기계학습은 자율적인 유지보수 및 유출 모니터링에서 경로 최적화 및 차량군 관리에 이르기까지 발전 및 분배의 효율성을 지원해야 한다. 일례로 구글 딥마인드 AI는 풍력발전 최적화를 위해 최대 36시간 전 풍속 패턴을 예측할 수 있다. 전기 시스템은 방대한 양의 데이터를 생성하는 데 일조해왔지만 이제까지 에너지 회사들은 이 데이터를 학습에 활용하지 않았다. 기계학습은 이 데이터를 통해 에너지 생성 및 수요를 이해하고 예측해 공급업체가 폐기물을 최소화하고 자원을 더욱 잘 활용하고 재생가능한 자원으로 격차를 좁히도록 도울 수 있어야 한다. 이는 산업분야에 적용되는 데 국한되고 있지만 점차 가정 및 개인에게까지 그 범위를 넓혀야 한다고 관계자는 강조한다.

 

또한 보고서에 따르면 지속 가능성이 소비자 선호도를 근본적으로 변화시키고 있다는 것을 잘 보여주고 있다. 밀레니얼 세대 중 75%는 고용주가 사회·기후 문제에 대해 입장을 취할 것으로 예상하는 반면, 79%의 소비자들은 지속가능성에 따라 구매 선호도를 바꾸고 있는 것으로 나타나 기업의 친환경 정책은 이제 불가피한 요소가 되고 있다. 

 

환경을 위한 AI와 국내 개발사례

 

최근 들어 연달아 엄청난 손실을 초래하는 혹독한 기상 이변이 일어나고 있다. AI는 기후 예측과 대응력을 높이기 위해 사용되고 있다. 특히 초목, 산림, 기타 식물은 탄소를 저장하지만 삼림벌채와 지속 불가능한 농업은 공기 중으로 탄소를 배출하는 데 일조한다. 결과적으로 이는 기후변화의 주요인이 되고 있다. 위성 이미지와 AI는 자료를 축적할 수 있으며 이를 통해 기상 상황을 모니터하는 데 도움이 될 수 있다. 

 

특히 열대성 사이클론과 하늘에 흐르는 강인 대기의 강(Atmospheric River)을 식별하기 위해 다른 극심한 기후 현상으로부터 얻은 데이터로 기계학습 알고리즘을 훈련시키고 있으며 이는 상당한 성과를 거두었다고 한다. 

 

국내에서는 최근 들어 광주과학기술원 윤진호 교수팀이 기후변화로 인한 동북아시아 지역의 대기안정화와 대기질 악화 가능성을 제시할 수 있는 단초를 마련해 눈길을 끌고 있다. 

 

그에 따르면 지난 60년 동안 지구온난화에 의해 지상보다 대기 하층의 기온이 더 빠르게 증가하고 대기가 꾸준히 안정화되어 왔는데 특히 이는 늦은 겨울부터 봄철의 미세먼지 등 대기오염이 악화될 수 있는 요소가 증가된다는 것을 의미한다. 대기가 안정된 상태일 경우, 중국으로부터 장거리 수송된 미세먼지와 국내에서 발생한 미세먼지가 한반도 상공에 갇히면서 미세먼지를 가중시키는 역할을 한다. 

 

▲인공위성으로 내려다본 한반도 (출처_기상청 국가기상위성센터)

연구팀은 1958년 이후 60년 동안 장기간 관측 데이터와 여러 개의 전지구 기수모델인 ‘접합 대순환 모델5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5, CMIP5)’를 사용했다. 이는 가장 최근 개발된 일반순환 모델로, 이 시나리오에 따르면 북극은 탄소 저감이 적절히 이뤄진다고 하더라도 다른 저위도에서 보다 더 빠르게 온난화가 지속된다는 특징이 있다. 또한 정적 안정도 증가는 한반도, 중국과 일본을 포함한 동북아시아의 광대한 지역에 걸쳐 나타나고 있으며 지구온난화가 대기안정도에 미치는 영향은 지역에 따라 약간씩 다르지만 여전히 증가하는 경향을 보였다. 

 

그밖에 국내에서는 정부 주도하에 AI를 집중 육성 투자한다는 청사진을 밝힌 바 있다. 이를 위해 AI 전문기업과 전문인력을 2026년까지 각각 1000개, 3000여명으로 확충해 AI 핵심기술 성장 및 자립기반 구축을 목표로 하고 있다.  

 

특히 여름철 집중호우로 인한 피해가 점차 늘어나면서 환경부는 2025년까지 인공지능을 활용한 홍수 예보 시스템을 도입하기 위해 전국 100곳에 달하는 지방하천에 홍수정보 수집센서를 설치, 각 센서로부터 들어오는 정보를 활용해 인공지능을 적용한 홍수예보 체제를 구축할 계획도 갖고 있다. 

 

이 같은 시스템이 본격 가동되면 시각정보처리기능을 갖춘 AI를 통해 기후 예측, 생산성 증가 등이 가능할 것으로 보인다. 구름양을 보고 날씨를 예측하거나 작물 생산량을 미리 예측하는 등 농산물 값에 대한 조정이 가능하고, 기습적 돌발 재난에 대해서는 지자체나 주민이 미리 대피하거나 사전조치를 할 수 있어 국민의 생명과 재산을 보호하는 일에도 일조할 수 있기 때문이다. 

 

또한 올해부터 영상레이더 개발(1,427억원)과 함께 위성자료 활용시스템 및 물산업 지원 전략국가(동남아시아 등) 체제(플랫폼) 구축(150억 원)을 추진한다고 환경부 측은 밝혔다.

 

AI의 향후 과제?

 

AI는 발전을 거듭할 것으로 보이지만 이에 따른 역효과도 만만치 않다는 지적도 따르고 있다. 지난 해 11월 2일부터 3일까지 제4회 ‘삼성AI 포럼 2020’에서는 각 분야 AI 전문가들이 나와 최근 급변하고 있는 AI 기술이 인간의 삶에 도움을 줄 수 있는 방안을 모색하는 시간을 가졌다. 

 

▲삼성AI 포럼 2020 (사진 삼성전자)

발표자들에 따르면 “새로운 알고리즘 개발과 신경망 확장에 대해 두 가지 모두 시도할 필요가 있다”며 “인간이 가진 시냅스의 규모를 고려해보면 인간 수준의 지능을 달성하려면 새로운 알고리즘이 필수적”이라고 말했다. 

 

또한 더욱 공정한 AI를 만들기 위해 시스템 개선, 제도적 규제, 기업의 이익 추구 시 달성해야 할 균형에 대한 논의도 이루어져한다는 지적이 있었다. 그밖에 학계에서는 충분한 분량의 데이터를 확보하기 어렵고, 산업계에서도 과도한 비용 등의 이유로 데이터 확보가 어려운 것도 난제로 꼽혔다. 

 

관계자는 적은 데이터로도 모델링이 가능한 새로운 연구 방법이나 오픈 리서치 등 학계와 산업계 간 협력의 필요성을 강조하며 “회사 밖에 있는 연구원들도 다양한 영역에서 공공 데이터를 이용할 수 있지만, 현재 AI 분야에서 가장 흥미로운 부분은 아직 데이터를 확보하지 못한 영역에 있다. 이 영역에서 최신 기술과 관련된 새로운 문제점, 그리고 해결을 위한 접근법이 등장할 수 있다”고 말했다. 또한 지금과 같이 많은 데이터를 사용하는 방법으로는 다양한 문제를 해결하는 데 한계가 있고 AI의 고도화를 위해 기업뿐만 아니라 일반인들도 유용하게 사용할 수 있는 시스템을 제공해야 한다고 밝혔다. 

 

이렇듯 무궁무진한 가능성을 가진 AI지만 이를 개발하려면 전력소모와 이에 따른 탄소발자국 또한 엄청나다는 지적도 받고 있다. 

▲데이터 냉각은 엄청난 전력을 필요로 하며 탄소배출이 늘어날

  수밖에 없다(사진 pixabay)

미국 애머스트 소재 매사추세츠 대학에서 발표한 보고서에 의하면 신경망 훈련에 필요한 전력이 미국 자동차의 평균 수명 배출량의 5배로 약 284톤의 이산화탄소 배출량을 추정한 바 있다. 

 

연구진은 AI 모델 훈련에 필요한 전력을 줄이는 성과를 거두고 있다. 재생 가능한 자원으로 구동되는 AI 서버 팜의 채택과 개발, 그리고 더욱 다양한 연구자들을 통해 AI의 탄소 발자국을 줄이는 방법들이다. 따라서 전문가들은 AI 시스템의 에너지 효율에 초점을 맞춘 ‘그린 AI’에 초점을 맞춰야 한다고 주장한다. 한편, AI의 탄소 발자국과 엄청난 가치, 그리고 그것이 탄소 배출량 감소에 가져올 수 있는 실제 결과를 고려해보면 이 같은 시도는 충분한 가치가 있다. 

 

※참고자료: 「The Amazing Ways We Can Use AI to Tackle Climate Change」 ,Bernard Marr 著

 

윤진호 광주과학기술원(GIST) 지구환경공학부 교수 미니인터뷰

 

최근 한국판 뉴딜이 차세대 과제로 부상하면서 AI에 이를 활용하고자 하는 움직임이 커지고 있는 것 같다. 이에 따라 가장 선행되어야 할 기술개발과 과제는?

 

- AI의 원천기술을 개발하는 것도 중요하다. AI를 활용해서 다양한 분야에 적용하는 연구도 빼놓을 수 없다. 보통 이런 주제를 AI+X 라고 하는데, 가령, 날씨나 미세먼지의 예측에 이를 활용하는 연구이다.  

 

위성시스템을 이용한 빅데이터는 얼마나 어떻게 진행 중이고 기존 데이터 분석과 AI 분석의 차이점은?


- 위성에서는 엄청나게 많은 양의 자료가 수집되지만 그 안에는 다양한 시그널과 노이즈가 함께 섞여 있다. 이걸 활용하는 연구는 다양하게 이루어지고 있다. 또한 인공위성의 경우 아무리 지구를 돌며 관측해도 모든 지역의 정확한 상태를 촬영할 수 없다. 그렇기에 데이터 공백이 생길 수밖에 없는데 이는 기상예측의 불확실성을 초래한다. 그렇기에 연구팀에서 AI를 이용해 부족한 관측 데이터를 보강하는 연구를 하고 있고, 저해상도 영상 데이터를 AI를 통해 고해상도 영상으로 처리하고 있다.

 

 동아시아 지역의 강우량 패턴을 분석해 장마기간 중 극히 짧은 기간에 호우가 집중되는 현상이 잦아질 것으로 보이는데 향후 기후에 대한 대비책을 세운다면 

 

- 장기적으로는 지구온난화를 감소할 수 있는 노력이 필요하고 탄소중립에 대한 큰 관점에서 이루어져야 한다. 또한, 중.단기적으로는 기후변화로 인한 피해를 저감하는 노력과 좀 더 정확하고 안정적인 예측 기술 개발이 필요하다. 

 

미세먼지 또한 심각한 문제인데 코로나로 인해 다소 주춤한 상태이다. 향후 코로나사태가 끝나면 어떤 양상인가. 


- 작년에는 코로나로 인해서 배출량 자체가 감소한 것으로 보이고, 올해는 추운 겨울을 겪으면서 미세먼지의 심각성이 상대적으로 덜 부각됐다. 향후 경제 활동이 평년과 같은 수준으로 회복하고 날씨가 따뜻해지면 미세먼지가 다시 심각한 문제로 대두될 수 있기에 보다 적극적인 미세먼지 저감 대책이 필요하다. 

 

향후 연구과제가 있다면

 

-향후에도 기후변화와 그로 인한 영향, 그 메커니즘과 이를 기반으로 한 예측성 향상 등의 연구를 하고자 한다. 


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