AI가 만든 '홍수 위험지도'…대도시는 홍수 고위험 지역 작성일 05-28 104 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="tDq4Rvqyyd"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d1f5d8cb93c79cc602596feef86fede807560ea21350ee75f3f17097679e9878" dmcf-pid="FN0b8O0Cve" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능(AI) 모델로 폭우로 인한 침수 위험도를 시군구 단위별로 나타낸 지도. 포스텍 제공." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/dongascience/20250528114619742gguc.jpg" data-org-width="552" dmcf-mid="1loEIbo9CJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/dongascience/20250528114619742gguc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능(AI) 모델로 폭우로 인한 침수 위험도를 시군구 단위별로 나타낸 지도. 포스텍 제공. </figcaption> </figure> <p contents-hash="059198c9d7e15a6a07ba21499baac090a60c2ac2d0338fa90bf87c2463c7756c" dmcf-pid="3jpK6IphSR" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 지역별 홍수 발생 위험도를 나타낸 '홍수 위험지도'를 만들었다. 기후변화와 도시화로 심각해지는 홍수 및 침수 범람 대책을 마련하는 데 활용될 것으로 기대된다. </p> <p contents-hash="4297cbb350f2fc3c7866fa5422c44eb4cb8cfdf2714cb3c895c3659e89c37bc2" dmcf-pid="0AU9PCUllM" dmcf-ptype="general">포스텍은 감종훈 환경공학부 교수 연구팀이 정영훈 경북대 건설방재공학과 교수 연구팀과 전국 홍수 위험지도를 만들고 연구 결과를 국제학술지 ‘환경관리저널’에 발표했다고 28일 밝혔다. </p> <p contents-hash="43e85971b7ca616a5f98b1043e881102ceaef5a8664316128f4b3e1d3a1f2ad3" dmcf-pid="pcu2QhuSvx" dmcf-ptype="general">홍수 위험을 예측할 땐 ‘계층화 분석법(AHP)'이 사용된다. AHP는 전문가의 주관적 판단에 의존하는 분석법으로 시간과 비용이 많이 들고 예측 결과의 신뢰도를 명확하게 수치로 표현하기 어렵다는 한계가 있다. </p> <p contents-hash="14b752ffdd069372f5268ffc9b37226616da1bf4f41b47f3916805e12f5cb882" dmcf-pid="Uk7Vxl7vvQ" dmcf-ptype="general">연구팀은 기존 예측 방법의 한계를 극복하기 위해 우선 최근 20년간(2002~2021년) 행정안전부가 기록한 전국 시군구별 홍수 피해 데이터를 분석했다. 분석 결과를 바탕으로 홍수 위험을 결정하는 핵심 요소를 '위해성'(강우량 수준), '노출성'(위험에 노출된 인구와 시설), '취약성'(피해 받기 쉬운 정도), '대응력'(대처할 수 있는 능력) 등 네 가지로 세분화하고 AI에게 학습시켰다.</p> <p contents-hash="27ab9b3fde0f41ccb83b2a08e8f92f14350659cac583aba7127201a67478d7e6" dmcf-pid="uEzfMSzTyP" dmcf-ptype="general">학습시킨 AI 모델 중 'XG부스트(XGBoost)', '랜덤 포레스트(Random Forest)' 두 모델이 77% 이상의 높은 홍수 피해 예측 정확도를 보였다. </p> <p contents-hash="6934c936b9d4f4163ea766dfff5e760f110e862fd8ed77511f508feb90f0aa13" dmcf-pid="7Dq4RvqyC6" dmcf-ptype="general">두 모델은 각각 다른 요소에 비중을 둬 홍수 피해를 예측했다. XG부스트는 '빗물이 스며들지 못하는 포장면 비율인 ’불투수면 비율‘, 랜덤 포레스트는 '하천 면적'을 가장 큰 위험 요인으로 분석했다.</p> <p contents-hash="946273d2adcf752fa1333c78423852fe5a7e70c2cfc88b41730237523620e6ce" dmcf-pid="zwB8eTBWl8" dmcf-ptype="general">각기 다른 요소에 중점을 뒀음에도 불구하고 두 AI 모델 모두 서울, 인천 등 대도시를 홍수 고위험 지역으로 평가했다. 인구 밀도가 높고 콘크리트 포장 면적이 넓으며 하천 주변으로 건물과 기반시설이 집중돼 있는 곳은 홍수 피해에 취약하다고 판단한 것이다. </p> <p contents-hash="b8ec977bb69d0c4b7af9c161866a38298188aa55a4453832909b84a9e80a14c6" dmcf-pid="qrb6dybYl4" dmcf-ptype="general">기후변화는 집중호우 강도 및 빈도를 높여 홍수 피해를 심화시키는 원인이 된다. 이번 연구를 통해 빗물이 스며들지 못하는 콘크리트 도로 및 건물 비율이 높은 도시도 폭우 시 피해가 커지는 곳으로 분석됐다. </p> <p contents-hash="2c0f02d5ad17668b8e1e41ed32f3c685057eb5586d769d3a66c162114a98dee1" dmcf-pid="BmKPJWKGyf" dmcf-ptype="general">연구팀은 여러 AI 모델이 공통으로 위험하다고 평가한 지역은 방재 정책 우선순위에 두고, 모델 간 평가가 엇갈린 지역은 추가 조사가 필요한 곳으로 분류할 수 있다고 보았다. 한정된 예산으로 효과적인 홍수 대책을 세우는 데 도움이 될 것이란 설명이다. </p> <p contents-hash="650ebaff2614478aa9980910137c77a36181d116c096d08bc726890a00c23dfd" dmcf-pid="bs9QiY9HCV" dmcf-ptype="general">불투수면 비율과 하천 면적이 홍수 피해와 밀접한 연관이 있다는 점에 착안해 홍수 피해를 줄이기 위한 방법도 제시했다. 연구팀은 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="e99c1d6ee5cc65922bc102c9987d89330a4c4d0d1e22a9286e3dc63ebea44620" dmcf-pid="KO2xnG2Xy2" dmcf-ptype="general">논문 제1저자인 이은미 통합과정생은 “AI를 활용해 환경 변화와 실제 피해 데이터를 정밀하게 분석했다”며 “실질적인 홍수 대응 전략 마련에 도움이 되기를 바란다”고 말했다. </p> <p contents-hash="49f267c774f5ec865a2f96a758bc205b616da0057fb3c81b464b310ccab39a0f" dmcf-pid="9CfRoXf5C9" dmcf-ptype="general">감 교수는 "AI는 모든 상황을 완벽하게 판단할 수 없다"며 "아직까지는 전문가의 판단과 함께 활용해야 보다 정확한 침수범람 지도를 생산할 수 있다“고 전했다. </p> <p contents-hash="b74b78f8fecf8bac70202cf157a67c41cb2870983b9ca78af12776b4709ba51b" dmcf-pid="2h4egZ41TK" dmcf-ptype="general"> <참고 자료><br> doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.125640</p> <p contents-hash="64d951e72367a280c1a9582b55e0b289c803c7e201b0d3915011a1f8495030d9" dmcf-pid="Vl8da58thb" dmcf-ptype="general">[문세영 기자 moon09@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 TL, 하이퍼 부스팅 시즌3 스타트 05-28 다음 유정미·이희진, 아시아육상선수권 여자 멀리뛰기 결선 진출 05-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
