AI로 홍수 위험지도 그려보니…대도시는 고위험지역, 포스텍-경북대, AI 활용한 지역별 홍수 위험도 측정 작성일 05-28 139 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="GiU2inloGr"> <p contents-hash="1fbc9d9d773698bbc1e93f0a3a67b6dc8a588ff95a3f0422495730aca0aed2cd" dmcf-pid="HnuVnLSgYw" dmcf-ptype="general">포스텍(POSTECH)과 경북대 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 지역별 홍수 위험도를 예측하고 전국의 '홍수 위험지도'를 만드는데 성공했다. 이번 연구는 최근 환경과학 분야 저널인 <span><strong>'환경관리저널(Journal of Environmental Management)'</strong></span>에 게재됐다.</p> <p contents-hash="266211d8046ab8d4e14979b515468d4b90db2357951488b8bd82c8d76d088e03" dmcf-pid="XL7fLovatD" dmcf-ptype="general">기후변화와 급속한 도시화로 홍수 피해는 점점 더 심각해지고 있다. 특히 빗물이 스며들지 못하는 콘크리트 도로와 건물이 늘어나면서 같은 양의 비가 내려도 피해 규모는 커지고 있다. 홍수 위험을 예측할 때 전문가의 주관적 판단에 의존하는 '계층화 분석법(AHP)'을 주로 사용했지만, 이 방식은 시간과 비용이 많이 들 뿐만 아니라 예측 결과의 신뢰도를 수치로 명확하게 표현하기 어려웠다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6227893eb17fc96ac5ceb4f2e81e326123663475011087082d81281666d6c5b5" dmcf-pid="Zoz4ogTNXE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(왼쪽부터)감종훈 포스텍 교수, 제1저자 이은미 씨, 정영훈 경북대 건설방재공학과 교수, 공동저자 유영욱 씨" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/etimesi/20250528084704235zuqu.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="WdHp86EQ5s" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/etimesi/20250528084704235zuqu.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (왼쪽부터)감종훈 포스텍 교수, 제1저자 이은미 씨, 정영훈 경북대 건설방재공학과 교수, 공동저자 유영욱 씨 </figcaption> </figure> <p contents-hash="06d5d6d40b29885bf553571873cb7d9ef4f7d8b3fbabfaa856e0fbe8c201567a" dmcf-pid="5gq8gayjtk" dmcf-ptype="general">연구팀은 AI를 활용해 이를 해결했다. 먼저, 최근 20년간(2002~2021년) 행정안전부가 기록한 전국 시군구별 홍수 피해 데이터를 분석했다. 이를 바탕으로 홍수 위험을 결정하는 네 가지 핵심 요소인 '위해성(비가 얼마나 많이 오는지)', '노출성(위험에 노출된 인구와 시설)', '취약성(피해를 받기 쉬운 정도)', '대응력(얼마나 잘 대처할 수 있는지)'을 세분화하고, 이를 AI에게 학습시켰다.</p> <p contents-hash="22304dfdcf4722749c4c2ac35a8c91761709996609ce124feafba00f36e8810a" dmcf-pid="1aB6aNWAGc" dmcf-ptype="general">여러 AI 모델 중에서 'XGBoost'와 'Random Forest' 두 모델이 77% 이상의 높은 정확도로 홍수 피해를 예측했다. 흥미로운 점은 두 모델이 각각 다른 요소를 가장 중요하게 꼽았다는 것이다. XGBoost는 '빗물이 스며들지 못하는 포장면 비율(불투수면 비율)'을, Random Forest는 '하천 면적'을 가장 큰 위험 요인으로 분석했다.</p> <p contents-hash="dc3d9aad05d9630b2151cdad96139f3e7591a271409e1d3220a2cd5358ffcb2c" dmcf-pid="tNbPNjYcHA" dmcf-ptype="general">그럼에도 두 AI 모델 모두 서울과 인천 등 대도시를 '홍수 고위험 지역'으로 평가했다. 이는 인구 밀도가 높고 콘크리트 포장 면적이 넓으며, 하천 주변에 건물과 기반시설이 집중되어 있어 피해에 더 취약하다는 점을 보여준다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8ed127b584f3d8928614f02ed6f79f71f24cc548c85625d02ea5517227ad2ecf" dmcf-pid="FRFBReOJXj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능 모델 기반 폭우로 인한 침수 위험도 시군구 단위 지도" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/etimesi/20250528084705644htds.jpg" data-org-width="552" dmcf-mid="YuJASvqyGm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/etimesi/20250528084705644htds.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능 모델 기반 폭우로 인한 침수 위험도 시군구 단위 지도 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0b17dac75fd732e2bcd1c22aac8ba522e8505722038e63273e1f81b2e6e8e5e8" dmcf-pid="3e3bedIiZN" dmcf-ptype="general">이번 연구는 홍수 위험에 대한 '예측 불확실성'을 수치로 평가할 수 있게 됐다는 점에서 의미가 있다. 여러 AI 모델이 공통으로 위험하다고 평가한 지역은 방재 정책의 우선순위로, 모델 간 평가가 엇갈리는 지역은 추가 조사가 필요한 곳으로 분류할 수 있게 됐다. 이는 한정된 예산으로 효과적인 홍수 대책을 세우는 데 실질적인 도움이 된다.</p> <p contents-hash="6a7eb1b0dd8e2819d09cf07da7af559dceedad88983bc210fa27309a05487597" dmcf-pid="0d0KdJCnZa" dmcf-ptype="general">연구팀은 실질적인 해결책도 제시했다. AI 분석을 통해 '불투수면 비율'과 '하천 면적'이 주요 위험 요인으로 확인된 만큼, 홍수 피해를 줄이기 위해서는 빗물이 자연스럽게 땅으로 흡수될 수 있는 녹지 공간 확보와 하천 주변 개발 제한 등 자연 친화적 도시 개발 정책이 필요하다고 강조했다.</p> <p contents-hash="5db2e0e1e0644db8c34a2a9062a924105baf0a586d146dc33ebef2e21c2b8214" dmcf-pid="pJp9JihLtg" dmcf-ptype="general">한편, 이번 연구는 한국연구재단 이공분야 학술연구지원사업과 현대차 정몽구 재단의 지원을 받아 수행됐다.</p> <p contents-hash="f4d622ae14b82c35c858a5b92d9576693ed4509fc89c62131a6429b5737d3d65" dmcf-pid="UiU2inloYo" dmcf-ptype="general">포항=정재훈 기자 jhoon@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 김영대, 中 상하이 첫 팬미팅 성료…서예실력도 뽐냈다 05-28 다음 왜 한국일까…오픈AI가 서울을 택한 숨겨진 이유들 05-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
