재난 예측부터 복구 지원까지, 자연재해 관리에서 AI의 역할에 대해 알아보세요. AI가 어떻게 생명을 구하는 데 사용되는지 살펴보세요.
허리케인, 지진, 산불, 홍수 등은 모두 자연의 일부입니다. 하지만 최근 몇 년 동안 이러한 자연재해의 발생이 증가하고 있는 것을 목격했습니다. 점점 더 심각하고 빈번해지는 자연재해로 인해 많은 사람들이 집과 생계, 생명을 잃고 있습니다. 지난 30년 동안 기후 관련 재해의 수는 세 배로 증가했습니다. 유엔 보고서에 따르면, 이러한 재해에 적응하고 대처하는 데 2030년까지 개발도상국이 매년 약 1,400억~3,000억 달러의 비용을 지출할 것으로 예상됩니다.
하지만 최근 AI와 같은 기술의 발전으로 자연재해 관리가 더욱 간소화되면서 재해 예측부터 복구 지원까지 모든 것이 개선되고 있습니다. 이 글에서는 자연재해 관리에 대해 자세히 알아보고, AI가 각 단계를 개선하는 방법과 우리를 안전하게 지켜주는 AI 애플리케이션에 대해 살펴봅니다.
AI 재난 예측 및 조기 감지 시스템은 자연재해로 인한 피해를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시스템을 사용하면 지역 주민과 응급 구조대원에게 조기에 경고를 보내 재난의 영향을 완화할 수 있습니다. AI 도구는 방대한 양의 데이터를 선별하고 정확한 예측을 통해 허리케인이나 산불과 같은 자연재해가 발생하기 전에 미리 예측할 수 있습니다.
머신러닝과 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 위성 이미지, 기상 데이터, 과거 기록 등 다양한 유형의 소스에서 수집한 방대한 데이터 세트를 분석하는 데 사용되는 심층 신경망을 사용합니다. 이러한 네트워크에는 잠재적 재난으로 이어질 수 있는 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있는 상호 연결된 인공 뉴런이 포함되어 있습니다. 빅데이터 분석과 같은 도구를 사용하여 수집된 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석함으로써 AI 모델을 훈련시켜 조기 경보 시스템을 제공하고 자연재해의 영향을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.
예를 들어, 지진 데이터를 처리하여 지진 여진을 예측하는 데 AI를 사용할 수 있습니다. Google 하버드는 131,000건의 지진과 여진 데이터를 분석한 AI 시스템을 개발했습니다. 30,000건의 지진을 대상으로 테스트한 결과, 이 AI 시스템은 기존 방식에 비해 여진 위치를 예측하는 데 있어 더 높은 정확도를 보였습니다. 아래 여진 예측 예시에서 여진이 발생할 것으로 예측되는 지역은 빨간색으로 표시되어 있습니다. 검은색 점은 관측된 여진의 위치이며, 노란색 선은 본진 당시 파열된 단층을 나타냅니다.
재난이 예측되면 자연재해 관리의 다음 단계를 준비해야 합니다. 재난과 관련된 위험에 대한 정보를 적시에 정확하게 제공하는 AI 시스템을 통해 인명 및 경제적 손실을 예방할 수 있습니다. 이러한 인사이트는 당국이 비상사태에 대비하고 생명을 구하기 위해 신속하게 행동하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 농부, 어부, 임업인은 자연재해에 가장 취약한 커뮤니티 중 하나이며, AI 솔루션은 이러한 커뮤니티가 손실을 방지하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
컴퓨터 비전 및 이미지 분석 솔루션은 위성 이미지를 실시간으로 처리하여 날씨 패턴을 모니터링하고 추적하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 사이클론과 같은 재난의 경로를 모니터링함으로써 영향을 받을 수 있는 지역은 재난에 더 잘 대비할 수 있습니다. 예를 들어, NASA는 위성 사진에 클라우드 컴퓨팅과 딥러닝 기술을 사용하여 하비, 플로렌스와 같은 허리케인을 추적했습니다. 이 시스템은 표준 방법보다 6배나 뛰어난 성능을 발휘하여 기존 방식처럼 6시간마다 허리케인을 추적하는 것이 아니라 매시간 추적할 수 있었습니다.
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자연재해 관리에서 AI의 또 다른 중요한 활용 분야는 대응팀을 지원하는 것입니다. AI 시스템은 피해 평가, 조난자 위치 추적 등 귀중한 실시간 데이터를 재난 대응팀에 제공하여 구호 자원을 보다 효율적으로 배분할 수 있도록 도와줍니다. 또한 피해 지역 주민들에게 구호품을 신속하게 전달하고 일선 구호 요원들의 의사 결정과 행동을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
예를 들어, 자연재해가 발생하면 911과 같은 긴급 구조 전화에 조난 신고가 쇄도합니다. 모든 통화가 상담원에게 연결되면 대응팀은 중요한 세부 정보를 놓칠 수 있습니다. AI를 사용하면 음성-텍스트 변환 및 자연어 처리 (NLP) 등의 기능을 사용하여 대량의 통화와 메시지를 기록적인 시간 내에 관리하고 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 이러한 기능은 모든 긴급 통화의 맥락을 추출하여 긴급 상황의 정확한 성격과 발신자의 위치에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.
이러한 인사이트는 통화 시간을 단축하고 긴급 상황 대응을 가속화합니다. 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 AI 도구를 사용하여 소셜 미디어 플랫폼에도 동일한 시스템을 적용할 수 있습니다.
소셜 미디어 플랫폼이 자연재해 대응에 어떤 도움을 줄 수 있나요? 자연재해가 발생하는 동안 소셜 미디어 플랫폼은 즉각적으로 실행 가능한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 피해를 입은 지역의 사람들이 소셜 미디어에 텍스트, 오디오, 이미지, 동영상 정보를 게시할 수 있습니다. 특히 매 순간이 중요한 상황에서 이 모든 정보를 수동으로 관리하고 처리하는 것은 쉽지 않습니다. AIDR (인공 지능 디지털 대응) 플랫폼과 같은 도구를 사용하면 소셜 미디어 게시물을 자동으로 처리하여 대응 지연을 줄일 수 있습니다. 이 플랫폼은 트윗 (또는 기타 소셜 미디어 플랫폼)의 텍스트와 이미지를 분석하여 관련 인도주의적 정보를 얻습니다. 재난 대응 조직은 추출된 실시간 데이터를 사용하여 조치를 취하고 활동의 효율성을 높일 수 있습니다.
AI 혁신은 최전선에서 구조팀을 직접 지원할 수도 있습니다. 다음과 같은 컴퓨터 비전 모델 Ultralytics YOLOv8 과 같은 컴퓨터 비전 모델은 위성 이미지와 이미지의 각 픽셀을 특정 카테고리로 분류하는 시맨틱 분할과 같은 방법을 사용하여 피해 지역의 피해를 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 터키에서 지진이 발생했을 때 미국 국방부는 시맨틱 분할과 위성 이미지를 사용하여 기존의 감지 방법보다 훨씬 빠른 속도로 재난 지역의 인프라와 건물 피해의 심각성을 파악하고 분류했습니다. 이러한 방법을 사용하여 프로세스를 몇 시간 또는 몇 분으로 단축했고, 관제 센터와 구조팀은 피해 지역에 더 빠르게 대응하여 복구할 수 있었습니다.
자연재해 이후의 복구 단계는 지역사회를 재건하고 더 강하게 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 위한 가장 좋은 방법 중 하나는 피해 지역 주민들에게 정신 건강 지원을 제공하는 것입니다. 재난 후 생존자들은 외상 후 스트레스 장애(PTSD)와 같은 정신 건강 문제를 겪을 수 있습니다. 재난 후 외상 후 스트레스 장애의 발병률은 40%에 달할 수 있습니다. AI 도구를 사용하여 영향을 받은 개인을 도울 수 있습니다. 예를 들어, Omdena는 AI 챗봇을 사용하여 정신 건강 지원을 제공하는 회사입니다.
AI는 정신 건강 연구와 지원에도 도움을 줄 수 있습니다. AI 시스템은 인간 전문가와 동일한 정확도로 전자 건강 기록을 분석하여 정신 건강 문제를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 트라우마를 경험한 젊은 성인의 소셜 미디어 데이터를 분석하고 스트레스 수준을 측정하는 데 AI를 사용했습니다. 이들의 연구에 따르면, 기후 위기와 자연재해가 장단기적으로 정신 건강에 미치는 영향을 이해하는 데도 동일한 기술을 적용할 수 있다고 합니다.
이제 AI가 자연재해 관리의 모든 프로세스에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴봤으니 관련된 몇 가지 장단점을 살펴보겠습니다. 다음은 재난 관리에 AI를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 장점입니다:
많은 이점에도 불구하고 자연재해 관리에서 AI와 관련하여 염두에 두어야 할 한계도 있습니다. 다음은 자연재해 관리에서 AI의 몇 가지 주요 과제입니다:
자연재해로부터 사람들의 생명을 구하는 데 AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴봤습니다. AI는 자연재해를 보다 효과적으로 예측하고, 대비하고, 대응하고, 복구하는 데 도움이 됩니다. AI 도구는 지진을 예측하고 허리케인을 추적하며 재난 대응 및 복구 노력을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 사람과 인프라 모두에 대한 재난의 영향을 최소화할 수 있습니다. AI는 더 빠른 대응과 더 나은 조율 등 많은 이점을 제공하지만, 몇 가지 문제점도 있습니다. 여기에는 높은 비용, 데이터 프라이버시 문제, 정확한 데이터의 필요성 등이 포함됩니다. 이러한 문제를 해결하고 고려할 때 자연재해를 효과적으로 관리하는 데 있어 AI의 영향력을 극대화할 수 있습니다.
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