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[IT뉴스]AI로 만든 `홍수 위험지도` 보니…대도시 `고위험`, 콘크리트·하천면적 등 위험 요인

온카뱅크관리자

2025-05-28 15:37:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">포스텍, AI 모델 활용해 '홍수 위험지도' 제작<br>대도시, 고위험 분류..불투수면 높을수록 위험</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="bXZhdY9HGV">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="42f637f2d46829a3702c130fd7ebc3e84d86c6da37afd399fc3064dc625c3775" dmcf-pid="KZ5lJG2X52" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI로 지역별 홍수 위험도를 예측하는 '홍수 위험지도'에서 대도시가 홍수 고위험 지역으로 분류됐다. 아이클릭아트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/dt/20250528152650548yqiy.jpg" data-org-width="540" dmcf-mid="Bjaxtnlo1f" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202505/28/dt/20250528152650548yqiy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI로 지역별 홍수 위험도를 예측하는 '홍수 위험지도'에서 대도시가 홍수 고위험 지역으로 분류됐다. 아이클릭아트 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="64120c2e15aafd39bd032550439fd2e33b4fea7bc8b07c4b55138eef33baed4a" dmcf-pid="9YPqlfA8H9" dmcf-ptype="general">국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 지역별 홍수 위험도를 예측하는 '홍수 위험지도'를 만들었다. 홍수 위험지도에서는 서울과 인천 등 대도시가 홍수 고위험 지역으로 분류됐고, 홍수 피해를 줄이기 위해선 녹지공간 확보와 하천 주변 개발 제한 등이 필요한 것으로 분석됐다.</p>
          <p contents-hash="6bb86c4920b92d5bb4fff57708a47f41e62f5ee4e45046686906b3452e5cd548" dmcf-pid="2GQBS4c61K" dmcf-ptype="general">포스텍은 감종훈 환경공학부 교수 연구팀이 정영훈 경북대 건설방재공학과 교수 연구팀은 공동으로 엑스지부수트 모델과 랜덤포레스트 모델 등 두 가지 AI 모델이 77% 이상의 높은 정확도로 홍수 피해를 예측했다고 28일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="5d2ef7b9d8db6682794ff35d0e8d332d3584f5afd22179a2fcaca295c44e58cf" dmcf-pid="VHxbv8kPGb" dmcf-ptype="general">기후변화와 급속한 도시화로 홍수 피해는 점점 더 심각해지고 있다. 특히 빗물이 스며들지 못하는 콘크리트 도로와 건물이 늘어나면서 같은 양의 비가 내려도 피해 규모는 커지고 있다. </p>
          <p contents-hash="4361577b574567f7ff857111e82197fd835f78545a9102a390875fd6c2e6fe94" dmcf-pid="fXMKT6EQtB" dmcf-ptype="general">그동안 홍수 위험 예측은 전문가의 주관적 판단에 의존하는 '계층화 분석법(AHP)'이 주로 사용됐다. AHP는 시간과 비용이 많이 들고 예측 결과의 신뢰도를 수치로 표현하기 어려운 한계가 있다.</p>
          <p contents-hash="95ad4f5610940b022e105e471f74d33f58dfce6420825439611683f72541e58f" dmcf-pid="4ZR9yPDx1q" dmcf-ptype="general">연구팀은 지난 20년간(2002∼2021년) 행정안전부의 전국 시군구별 홍수 피해 데이터를 바탕으로 홍수 위험을 결정하는 위해성(비가 얼마나 많이 오는지), 노출성(위험에 노출된 인구와 시설), 취약성(피해를 받기 쉬운 정도), 대응력(얼마나 잘 대처할 수 있는지) 등 네 가지 요소로 세분화한 뒤 AI로 학습시켰다.</p>
          <p contents-hash="e4c2845a35fa8d38250200319d92f246bcc28c135281b5fc868b091651febcf2" dmcf-pid="85e2WQwM5z" dmcf-ptype="general">학습시킨 AI 모델 중 '엑스지부스트(XGBoost)', '랜덤 포레스트(Random Forest)' 두 모델이 77% 이상의 높은 홍수 피해 예측 정확도를 보였다. 엑스지부스트 모델은 '빗물이 스며들지 못하는 포장면 비율(불투수면 비율)'을, 랜덤 포레스트 모델은 '하천면적'을 홍수의 가장 큰 위험 요인으로 분석했다.</p>
          <p contents-hash="4255c8903f440fee2ee87d5b51062576631a4f07a33d692ef13745c8d1f382dc" dmcf-pid="61dVYxrR57" dmcf-ptype="general">이런 차이에도 두 모델은 모두 서울, 인천 등 대도시를 홍수 고위험 지역으로 분석했다. 인구 밀도가 높고 콘크리트 포장 면적이 넓으며 하천 주변으로 건물과 기반시설이 집중돼 있는 곳은 홍수 피해에 취약하다고 판단한 것이다.</p>
          <p contents-hash="68b41c096bbd023bbd8dc8566faca0d82ffd2eb23322535d5cc83b1fb743de08" dmcf-pid="PtJfGMme5u" dmcf-ptype="general">연구팀은 실질적인 해결책도 제시했다. AI 분석을 통해 불투수면 비율과 하천 면적이 홍수의 주요 위험 요인으로 확인된 만큼 빗물이 자연스럽게 땅으로 흡수될 수 있는 녹지공간 확보와 하천 주변 개발 제한 등 자연 친화적 도시 개발 정책이 요구된다는 결론을 얻었다.</p>
          <p contents-hash="26659aa1c5e81593b382fbe89fccf0ae830c87d72f981a3671e72aedbdba8d0a" dmcf-pid="QFi4HRsd1U" dmcf-ptype="general">김종훈 포스텍 교수는 "홍수 위험에 대한 예측 불확실성을 수치로 평가할 수 있는 연구라는 데 의미가 있다"며 "한정된 예산으로 효과적인 홍수 대책을 세우는 데 실질적인 도움이 될 것"이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="4eb4319427bb65ab81de3dd6706f8d344176f3cad11aa111210aa9af53fbc488" dmcf-pid="x3n8XeOJ5p" dmcf-ptype="general">이 연구결과는 환경과학 분야 국제 학술지 '환경관리저널'에 실렸다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
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