자연 재해 관리에 있어서의 AI

허리케인, 지진, 산불 및 홍수는 모두 자연의 일부입니다. 그러나 최근 몇 년 동안 이러한 자연 재해의 발생이 증가하는 것을 목격했습니다. 점점 더 심각하고 빈번한 자연 재해로 인해 많은 사람들이 집, 생계 및 생명을 잃었습니다. 기후 관련 재해의 수는 지난 30년 동안 3배로 증가했습니다. UN 보고서에 따르면 이러한 재해에 대한 적응 및 대처에는 2030년까지 개발도상국에서 연간 약 1,400억~3,000억 달러의 비용이 소요될 것으로 예상됩니다. 

그러나 AI와 같은 기술의 최근 발전 덕분에 자연 재해 관리가 더욱 간소화되어 재해 예측부터 복구 지원에 이르기까지 모든 것이 개선되고 있습니다. 이 기사에서는 자연 재해 관리에 대해 자세히 알아보고 AI가 프로세스의 각 단계를 어떻게 개선하는지, 그리고 우리를 안전하게 지켜주는 AI 애플리케이션을 살펴봅니다.

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사전 예방적 위험 관리를 위한 재난 예측에 AI 활용

AI 재해 예측 및 조기 감지 시스템은 자연 재해로 인한 피해를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시스템을 사용하여 지역 주민과 최초 대응자는 재해의 영향을 완화하기 위해 조기에 경고를 받을 수 있습니다. AI 도구는 방대한 양의 데이터를 분석하고 정확한 예측을 통해 허리케인 및 산불과 같은 자연 재해를 예측할 수 있습니다.

머신 러닝 및 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 심층 신경망을 사용하여 위성 이미지, 기상 데이터, 과거 기록과 같은 다양한 유형의 소스에서 얻은 방대한 데이터 세트를 분석합니다. 이러한 네트워크는 잠재적인 재해로 이어질 수 있는 패턴과 이상 징후를 식별할 수 있는 상호 연결된 인공 뉴런을 포함합니다. 빅 데이터 분석과 같은 도구를 사용하여 수집된 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석함으로써 AI 모델을 훈련하여 조기 경고 시스템을 제공하고 자연 재해의 영향을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어, AI는 지진 데이터를 처리하여 지진의 여진을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. Google과 Harvard는 131,000건의 지진과 여진 데이터를 분석한 AI 시스템을 개발했습니다. 30,000건의 지진 이벤트에 대해 테스트했을 때 이 AI 시스템은 기존 방법에 비해 여진 위치 예측에서 더 높은 정확도를 보였습니다. 아래에 표시된 여진 예측의 예에서 여진이 발생할 것으로 예측되는 지역은 빨간색으로 표시되어 있습니다. 검은색 점은 관찰된 여진의 위치이고, 노란색 선은 본진 중에 파열된 단층을 나타냅니다.

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재난 대비를 위한 AI 기반 시스템

재해가 예측되면 자연 재해 관리의 다음 단계는 대비하는 것입니다. 재해와 관련된 위험에 대한 시기적절하고 정확한 정보를 제공하는 AI 시스템을 통해 인적 및 경제적 손실을 예방할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 당국이 비상 사태에 대비하고 신속하게 행동하여 생명을 구할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 농부, 어부 및 임업가는 자연 재해에 가장 취약한 공동체 중 일부이며 AI 솔루션은 이러한 공동체가 손실을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

컴퓨터 비전 및 이미지 분석 솔루션은 위성 이미지를 실시간으로 처리하여 기상 패턴을 모니터링하고 추적하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 사이클론과 같은 재해 경로를 모니터링함으로써 영향을 받을 수 있는 지역은 이에 대처할 준비를 더 잘 할 수 있습니다. 예를 들어 NASA는 위성 사진에서 클라우드 컴퓨팅 및 딥러닝 기술을 사용하여 허리케인 하비 및 플로렌스와 같은 추적했습니다. 그들의 시스템은 표준 방법보다 6배 더 나은 성능을 보여 허리케인을 기존 방법처럼 6시간마다 추적하는 것이 아니라 매시간 추적할 수 있었습니다.

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재해 대응 분야의 AI: 구조 팀을 위한 실시간 데이터 개선

자연 재해 관리에서 AI의 또 다른 중요한 응용 분야는 대응 팀을 지원하는 것입니다. AI 시스템은 피해 평가 및 조난자 위치 추적과 같은 귀중한 실시간 데이터를 재해 대응 팀에 제공하여 구호 자원을 보다 효율적으로 할당할 수 있도록 지원합니다. 또한 피해 지역의 사람들에게 구호품 전달을 가속화하고 최전선 구호 요원의 의사 결정 및 행동을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 자연 재해 발생 시 긴급 전화(예: 911)는 조난 전화로 넘쳐납니다. 모든 통화가 상담원에게 연결되면 응급 구조팀이 중요한 세부 정보를 놓칠 수 있습니다. AI는 음성-텍스트 변환 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기능을 사용하여 기록적인 시간 안에 많은 양의 통화 및 메시지를 관리하고 여러 기능을 수행하는 데 사용될 수 있습니다. 이러한 기능은 모든 긴급 통화의 배경에 있는 상황을 추출하여 긴급 상황의 정확한 특성과 발신자의 위치에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있습니다.

이러한 통찰력은 통화 시간을 줄이고 응급 대응을 가속화합니다. 동일한 시스템을 컴퓨터 비전 및 NLP와 같은 AI 도구를 사용하여 소셜 미디어 플랫폼에 적용할 수 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼은 자연 재해 대응에 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 자연 재해 발생 시 소셜 미디어 플랫폼에는 즉각적인 영향에 대한 중요한 실행 가능 정보가 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 피해 지역의 사람들은 텍스트, 오디오, 이미지 및 비디오 정보를 소셜 미디어에 게시할 수 있습니다. 이 모든 정보를 수동으로 관리하고 처리하는 것은 쉽지 않으며, 특히 매 순간이 중요한 경우에는 더욱 그렇습니다. AIDR(인공 지능 디지털 대응) 플랫폼과 같은 도구를 사용하여 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. 재해 대응 기관은 추출된 실시간 데이터를 사용하여 조치를 알리고 노력의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

AI 혁신은 최전선에서 구조팀을 직접 지원할 수도 있습니다. Ultralytics YOLOv8과 같은 컴퓨터 비전 모델은 위성 이미지와 시맨틱 분할과 같은 방법을 사용하여 피해 지역에 대한 손상 평가를 지원할 수 있습니다. 시맨틱 분할은 이미지의 각 픽셀을 특정 범주로 분류합니다. 예를 들어, 튀르키예 지진 이후 미국 국방부는 시맨틱 분할 및 위성 이미지를 사용하여 기존의 탐지 방법보다 훨씬 빠른 속도로 재해 지역의 인프라 및 건물 손상의 심각도를 식별하고 분류했습니다. 이러한 방법을 사용하여 프로세스 속도를 몇 시간 또는 몇 분으로 단축했으며, 통제 센터와 구조팀은 피해 지역에서 더 빠르게 대응하여 복구할 수 있었습니다.

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정신 건강 지원을 제공하여 자연 재해 복구를 위한 AI

자연 재해 이후의 복구 단계는 지역 사회를 재건하고 더욱 강력하게 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 수행하는 가장 좋은 방법 중 하나는 피해 지역의 사람들에게 정신 건강 지원을 제공하는 것입니다. 생존자들은 그러한 재해 이후 외상 후 스트레스 장애(PTSD)와 같은 정신 건강 문제를 겪을 수 있습니다. 재해 후 PTSD 비율은 40%까지 높아질 수 있습니다. AI 도구를 사용하여 피해를 입은 개인을 도울 수 있습니다. 예를 들어, Omdena는 AI 챗봇을 사용하여 정신 건강 지원을 제공하는 회사입니다.

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AI는 또한 정신 건강 연구 및 지원을 도울 수 있습니다. AI 시스템은 인간 전문가와 동일한 정확도로 전자의무기록을 분석하여 정신 건강 문제를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 외상 경험 후 AI를 사용하여 소셜 미디어 데이터를 분석하고 젊은 성인의 스트레스 수준을 측정했습니다. 그들의 연구에 따르면 동일한 기술을 사용하여 단기 및 장기적으로 기후 위기 및 자연 재해가 정신 건강에 미치는 영향을 이해할 수도 있습니다.

재해 관리에 AI 사용의 장단점

이제 AI가 자연 재해 관리의 모든 다양한 프로세스에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 논의했으니, 관련된 장단점을 살펴보겠습니다. 다음은 재해 관리에 AI를 사용하는 경우의 몇 가지 장점입니다.

• 협업 개선: AI 시스템은 재해 대응에 참여하는 여러 기관 및 조직 간의 협업을 개선하여 지연 및 비효율성을 줄이는 데 사용될 수 있습니다.

• 작업 자동화: AI는 데이터 입력 및 분석과 같은 반복적인 작업을 자동화하여 1초가 중요한 자연 재해 발생 시 인적 자원을 보다 중요한 활동에 투입할 수 있도록 합니다.

• 장기적인 기후 변화 적응: AI는 기후 변화의 영향을 식별하고 평가하여 글로벌 커뮤니티가 장기적인 적응 전략을 개발할 수 있도록 지원합니다.

많은 이점에도 불구하고 자연 재해 관리에서 AI와 관련된 몇 가지 제한 사항도 염두에 두어야 합니다. 다음은 자연 재해 관리에서 AI의 주요 과제 중 일부입니다.

• 높은 구현 비용: 재해 관리를 위한 AI 시스템을 개발하고 구현하는 데는 비용이 많이 들 수 있으며, 이는 종종 하드웨어, 소프트웨어 및 AI 전문 지식에 대한 상당한 투자를 수반합니다.

• 데이터 개인 정보 보호 문제: AI 시스템은 지리 공간 위성 데이터, 소셜 미디어 및 헬프라인 통신 데이터 등 더 많은 소스를 사용하여 피해를 평가하고 재해 발생 시 사람들을 추적합니다. 이는 개인 정보의 비동의 사용 및 잠재적인 감시에 대한 개인 정보 보호 문제를 제기합니다.

• 데이터 품질에 대한 의존성: AI 모델의 예측은 훈련된 데이터의 품질과 양만큼만 좋을 수 있습니다. AI 모델이 부정확한 데이터로 훈련되면 특히 중요한 상황에서 덜 효과적인 결과로 이어질 수 있습니다.

자연 재해 관리 분야의 AI에 대한 최종 고찰

AI가 자연 재해로부터 사람들의 생명을 어떻게 구할 수 있는지 살펴보았습니다. AI는 자연 재해를 보다 효과적으로 예측하고, 대비하고, 대응하고, 복구할 수 있도록 도와줍니다. AI 도구는 지진을 예측하고, 허리케인을 추적하며, 재난 대응 및 복구 노력을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 재해가 사람과 인프라에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. AI는 더 빠른 대응 및 더 나은 조정과 같은 많은 이점을 제공하지만 높은 비용, 데이터 개인 정보 보호 문제 및 정확한 데이터 필요성과 같은 몇 가지 과제도 있습니다. 이러한 과제를 해결하고 고려할 때 자연 재해를 효과적으로 관리하는 데 있어 AI의 영향을 극대화할 수 있습니다.

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