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[조선일보 기고] 인공지능 기반 홍수 예보로 ‘골든 타임’ 늘린다
  • 등록자명
    환경부
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    627
  • 등록일자
    2022-11-24

[조선일보 2022-11-24]


[기고] 인공지능 기반 홍수 예보로 ‘골든 타임’ 늘린다


제27차 유엔기후변화총회(COP27)가 ‘샤름 엘 셰이크 실행 계획’을 채택하고 지난 20일 폐막했다. 기후변화에 취약한 국가를 위한 기금을 설립하기로 합의해 극적인 진전을 이뤘다는 평가를 받는다.


COP27에서는 절박한 기후변화 사례를 접할 수 있었다. 대홍수로 국토의 3분의 1이 물에 잠긴 파키스탄, 해수면 상승으로 소멸 위기에 처한 투발루와 남태평양의 섬나라들을 비롯해 이전보다 크고 강한 재해로 고통받는 나라들까지. 동서고금을 막론하고 재해에서 국민을 안전하게 보호하는 것이 최대 과제인 각국 지도자들의 고심도 깊어 보였다.


조선 ‘세종실록’에도 이런 고민이 드러난다. “여러 날 동안 큰비가 내리니 수재(水災)가 있을 것이다. 수문의 전방(箭防)을 속히 걷어 치워 수도(水道)를 통하게 하고, 순찰하는 관원과 병조에서는 밤새도록 순시하여 사람을 죽음에 이르게 하지 말라”고 세종은 지시했다. 백성을 생각하는 임금의 마음이 엿보인다.


세종은 과학기술을 활용해 홍수에 대비했다. 1441년(세종 23년)에는 측우기와 수표(水標)를 고안했다. 측우기는 세계 최초로 강수량을 측정한 기구이다. 수표는 청계천 범람에 대비해 제작됐다. 청계천 다리 서쪽 넓적한 돌 위에 눈금이 새겨진 나무 기둥을 세워 수위를 측정했다. 우리 독자적으로 만들어 낸 세계적 수준의 기술이자 홍수 예보의 시초이다.


이러한 기술이 발전해 현재는 자동으로 하천의 수위를 측정한다. 여기에 지표 부근의 강우를 집중 관측하는 강우 레이더까지 운영한다. 해발 1000m 이상 고지대에서 반경 100km 내의 비구름을 1분 간격으로 24시간 관측한다. 이는 홍수 예보와 댐 운영에 활용되며, 국지적인 홍수 대응을 위한 소중한 자료이다.


하지만 이런 기술에도 홍수 예보는 더 어려워지고 있다. 우리나라 강우 양상이 급변하고 있기 때문이다. 예전과 달리 짧은 시간에 많은 비가 집중적으로 쏟아진다. 올여름 서울과 포항에는 시간당 최대 140mm가 넘는 엄청난 집중호우가 내렸다. 재산 피해는 물론이고 안타까운 사망 사고도 발생했다. 2020년에 역대 최장인 54일간의 장마로 물난리가 난 지 2년 만에 또다시 기록적인 홍수가 발생한 것이다.


집중호우는 돌발적인 기상 현상이라 예측이 어렵다. 예측이 어려운 만큼 한번 발생하면 큰 재해로 이어진다. 내리는 비를 멈추게 할 수 없으니, 예측하고 대비하는 것이 중요하다. 얼마나 신속·정확하게 예측하느냐에 따라 피해 규모가 달라진다.


기후 위기 시대에 맞게 홍수 예보에도 혁신이 필요하다. 이에 환경부는 세계 최초로 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’을 기반으로 한 인공지능(AI) 기술을 홍수 예보에 도입한다. 디지털 트윈이란 현실 세계를 디지털 공간에 똑같이 구현하는 기술이다. 여기에 인공지능으로 다양한 홍수 상황을 시뮬레이션하면 지금보다 빠르고 정확한 홍수 예보가 가능해진다.


앞으로는 하천 범람, 도시 침수 여부까지 예보 범위가 확대된다. 누구나 쉽게 내가 사는 읍·면·동의 침수 위험도를 3차원 지도로 볼 수 있다. 비상시 최적의 대피 경로와 대피 장소도 알려준다. 홍수 예보도 홍수 발생 3시간 전에서 6시간 전으로 앞당겨진다. 예보를 듣고 비상 조치를 하거나 대피할 수 있는 골든 타임이 3시간 더 확보되는 것이다.


수표를 세워 청계천 범람에 대비하고자 했던 세종의 애민 정신에서 홍수 예보 혁신을 되새겨 본다. 당시 모든 기술력을 동원해 세계 최고 수준의 홍수 대응 체계를 구축했다. 지금의 우리도 마찬가지다. 환경부는 예보 체계의 혁신과 각종 홍수 방지 대책을 속도감 있게 추진하고, 우리 국민 모두가 기후변화에서 안전한 물 환경을 누릴 수 있도록 노력하겠다.


원문보기 : https://www.chosun.com/national/transport-environment/2022/11/24/RNU2QYLUUNE63C4JOFE4URMHRA/

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