기상 관측 인프라 부족 지역에서도 활용 가능…예측 성능은 미 국립기상청과 유사

 

구글이 인공지능(AI)을 활용해 도시 지역의 돌발 홍수를 최대 24시간 전에 예측할 수 있는 모델을 공개했다.

 

이번 모델은 150개국에서 수집한 대규모 데이터와 자체 대형언어모델(LLM)을 통해 개발됐으며, 기상 인프라가 부족한 개발도상국에서도 광범위한 활용이 기대된다.

 

 

구글은 12일(현지시간) 인공지능(AI) 기반 홍수 예측 모델인 '도시돌발홍수'를 전 세계에 선보였다. 이 시스템은 150개국에서 수집한 방대한 홍수 관련 데이터셋 ‘그라운드소스(Grounds-ource)’를 활용해 도시 지역에서 갑작스럽게 발생하는 돌발 홍수를 최대 24시간 앞서 예측할 수 있다고 밝혔다.

 

구글은 자사의 차세대 AI 모델 ‘제미나이(Gemini)’를 활용해 500만 건이 넘는 뉴스 기사와 공공 기록을 분석했다. 이를 통해 실제 홍수 발생 여부, 날짜, 위치 정보 등 주요 지표를 체계적으로 구조화해 약 260만 건의 홍수 사례 데이터를 확보했다. 이 데이터는 구글 지도에 반영되어 실제 지역 단위 지리 경계를 파악하는 데 사용됐고, 여기서 추가로 도시 돌발 홍수 예측에 특화된 데이터셋이 구축됐다.

 

예측 모델의 성능 평가 결과 구글의 AI 기반 경보 시스템은 미 국립기상청(NWS)의 홍수 경보 시스템과 비슷한 수준의 성과를 보였다. 구글 모델은 전체 발생 홍수 중 사전에 경보를 발령한 비율을 의미하는 '재현율(recall)'에서 32%를 기록해, NWS의 22%보다 높았다. 다만 모델이 경보를 발령한 이후 실제로 홍수가 발생한 비율인 '정밀도(precision)'는 26%로, NWS의 44%에 비해 낮았다. 이는 구글 AI가 홍수를 상대적으로 많이 포착하는 대신, 그만큼 허위 경보도 많음을 뜻한다.

 

구글 측은 재현율과 정밀도는 일종의 트레이드 오프 관계에 있으므로, 실제 운영 목적에 따라 임계값 조정이 가능하다고 설명했다. 즉, 위험 회피가 중요한 지역에서는 재현율을 높게, 불필요한 경보 최소화가 중요한 곳에선 정밀도를 우선할 수 있다.

 

특히 이번 구글 모델의 강점은 미 국립기상청과 달리 고밀도 레이더나 지상 기상 관측장비 없이도, 오로지 위성 정보와 전 세계를 아우르는 기상 데이터로 높은 성능을 달성했다는 점이다. 이에 따라 상대적으로 기상관측 인프라가 부족한 개발도상국 등에도 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 전망된다.

 

구글은 이번에 개발한 AI 모델의 예측 결과를 자사의 재난정보 플랫폼 ‘플러드허브(Flood Hub)’를 통해 무료로 제공할 계획이다. 또한, 분석에 사용된 ‘그라운드소스’ 데이터셋을 오픈소스로 공개해 전 세계 연구자와 기관이 자유롭게 활용할 수 있도록 할 방침이다.

 

아울러 구글은 “이번 도시돌발홍수 모델은 자사 대형언어모델(LLM)이 위기 대응 분야에서 실질적이고 검증된 성과를 낸 첫 사례”라고 의미를 부여했다. 회사는 향후 이와 같은 방법론을 산사태나 폭염 등 다양한 자연재해 예측에도 확장 적용할 계획이라고 덧붙였다.

 

한편, 구글은 현재 규제 등의 이유로 한국은 이번 서비스 제공국에서 제외한다고 밝혔다.

 

헬로티 김진희 기자 |