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인공지능 기상 모델이 슈퍼컴퓨터보다 높은 예측 정확도를 보이면서 재해와 인명피해를 줄이는 데 적극 활용되고 있습니다. 자연재해 빈도와 강도가 높아짐에 따라 인공지능 기술을 접목한 맞춤형 기상 및 기후 정보와 예보 및 서비스 기술의 중요성이 커지고 있습니다.
인공지능과 인공위성 기술을 결합해 자연재해를 예측하고 피해를 줄이는 기술이 개발되고 있습니다.
태풍 진로 예측과 구름 이동 예측 그리고 강수량 예측과 홍수 피해 면적 산출 등을 포함한 종합적인 재난 예측 시스템이 개발되고 있습니다.
전 세계적으로 기후 재난이 증가하고 있어 재난 대응의 중요성이 커지고 있습니다. 개발도상국의 경우 기상 관측 인프라가 부족해 조기경보를 받지 못해 피해가 크기 때문에 인공위성 데이터와 인공지능 기술을 결합한 솔루션 개발이 진행되고 있습니다. 위성 영상을 활용한 강수량 예측 모델은 기존 통계 기법 대비 정확도가 향상되었고 레이더 설치가 어려운 지역에서 특히 유용할 것으로 기대됩니다.
태평양 도서국가들과 네팔 등에서 재난 조기경보 시스템 구축이 준비되고 있습니다. 태평양 섬나라들은 수많은 작은 섬으로 이루어져 있어 기존의 글로벌 수치 모델로는 상세한 예측이 어려웠는데 인공지능 기술은 고해상도로 더 정확한 예측이 가능합니다. 지진과 태풍 등 재난 재해가 발생하면 피해 지역의 전과 후 위성영상을 인공지능 기술로 분석해 피해 변화를 확인하고 구름 이동 예측 정보와 강수량 정보를 얻는 서비스 제품 개발이 완료되었습니다.
인공지능은 극한 기상현상 예측과 대응의 핵심 도구로 주목받고 있습니다.
인공지능은 기상 예측과 모델 에뮬레이션 그리고 매개변수 추정과 극한 사건 예측 등 지구 시스템 과학의 다양한 영역에 깊이 관여하고 있습니다.
머신러닝과 딥러닝이 컴퓨터 비전 기술과 결합되면서 기후 데이터 분석을 통한 극한 기후 현상의 탐지와 위치 식별 능력이 크게 향상되고 있습니다. 제한된 데이터 환경에서도 실시간 정보 통합과 모델 설계를 통해 이해관계자의 신뢰를 얻고 기준을 충족하는 것이 중요하며 인공지능이 극한 기상 현상을 정밀하게 식별하고 해석함으로써 재난 대응과 정보의 품질을 높일 수 있습니다.
인공지능은 가뭄과 폭염 그리고 산불과 홍수 등 주요 기후 재난의 예측과 분석에서 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 가뭄 분야에서는 인공지능이 위성 이미지와 기후 변수 그리고 지형 데이터를 통합해 작물 수확량과 산림 상태 그리고 가뭄 영향을 정밀하게 예측합니다. 딥러닝 등 최신 기술은 기후 변수와 현장 관측 그리고 위성 영상 등 다양한 시공간 데이터를 기반으로 복잡한 기상 현상을 정밀하게 모델링합니다.
기계학습과 다른 인공지능 생성 도구들도 고려하는 하이브리드 기반 모델들이 개발되고 있습니다. 이 모델들은 기후 과학자들이 훨씬 더 정확한 시스템을 만들도록 도와주었는데 예측 모델이 계속 개선되고 정확한 기후 데이터의 필요성이 더욱 절실해짐에 따라 이러한 추세가 계속될 것으로 전망됩니다. 인공지능은 물리학과 프로세스에 대한 기존 지식과 함께 사용되어 미래의 재난을 더 잘 예측하고 대비하는 데 도움이 될 것입니다.
사고 데이터의 특성을 인공지능 모델을 통해 분석하고 이를 기반으로 뉴스와 같은 실시간 데이터를 모니터링해 발생 가능한 사고에 대한 예측과 피해 규모를 예측하는 시스템이 설계되었습니다:
사고 조사 데이터로부터 인공지능 학습 모델을 적용해 학습하고 실시간 뉴스 상황을 통해 수집되는 데이터에 대해 재난 발생 확률과 피해 예측 서비스를 하는 시스템을 설계했습니다.
빅데이터를 활용한 지능형 재난 예경보 체계가 운영되고 있습니다. 다양한 재난 관련 정보를 실시간으로 수집하고 분석하는데 강풍을 동반한 폭우가 쏟아지면 하천 수위가 빠르게 오르는 특징을 파악합니다. 화면 모니터에 하천 구간별 수위변화량이 실시간 표기되고 위험 구간으로 인식된 곳에 대한 자세한 분석치가 나타나며 과거 수위 변동량과 기상 상황이 담긴 빅데이터를 시스템이 스스로 분석해 경보를 보냅니다.
인공지능을 긴급구조 번호에서 활용해 빈번하게 발생하는 응급상황과 출동 요청에 대한 우선순위를 자동으로 매기고 대응합니다. 응급 의료 서비스에 적용해 최적의 대처 방안을 제안하는데 유럽에서는 홍수 피해를 막기 위해 사물인터넷 기술을 활용하고 있습니다. 홍수 조기 경보시스템은 제방에 감지 센서를 부착하고 물의 속도 흐름 등을 측정하며 측정한 데이터는 실시간으로 받아 분석하고 위험이 발생하기 전에 대피 경보를 울릴 수 있습니다.
인공지능 기반 예측 모델링은 방대한 데이터 세트를 분석하고 패턴을 식별해 정확하고 시기적절한 예측을 제공해 산불 위험 평가를 향상시킵니다. 머신러닝 알고리즘은 화재 위험에 영향을 미치는 광범위한 데이터 세트를 처리해 산불 예측에 활용되고 있으며 실시간 영상을 수집하고 인공지능 시스템에 데이터를 전송해 즉각적인 위험 평가를 실시하는 자율형 산불 감지 드론이 운영되고 있습니다. 향후 수십 년 동안 산불 패턴의 변화를 예측하기 위해 기후 변화 예측을 통합한 향상된 예측 모델이 개발되고 있습니다.
소형 위성 시스템의 인공지능 온보드 처리로 데이터 크기를 대폭 감소시켜 비상 대응자에게 경보를 더 빠르게 전송할 수 있습니다. 광범위한 지상 기반 처리가 필요한 기존 위성 시스템과 달리 인공지능 모델은 화재 관련 이상을 자율적으로 분석해 즉각적인 감지 및 대응이 가능합니다. 지상 센서와 인간의 감시가 불가능한 멀리 떨어진 접근이 불가능한 지역을 모니터링하고 기존 시스템으로는 오랜 시간이 걸렸던 산불을 짧은 시간 안에 식별할 수 있습니다.
재난 예측 인공지능은 지속적으로 고도화될 것으로 전망됩니다. 실시간 데이터 분석 기술이 발전하면서 재난 발생을 사전에 예측하는 능력이 향상되고 있고 딥러닝 모델이 지속적으로 학습해 예측 정확도가 높아지고 있습니다. 도시 계획 모델과 통합해 고위험 구역을 매핑하고 보다 안전한 인프라를 설계함으로써 재해에 강한 커뮤니티를 구축하는 데 도움이 되며 인공지능 기반 재난 예측 방법을 지속적으로 개선하면 조기 경보 시스템을 개선하고 자원 배분을 최적화하고 궁극적으로 재난 파괴를 최소화해 인간의 생명과 자연 생태계를 모두 보호할 수 있습니다.
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