환경 문제와 AI, 그리고 빅데이터
- 소셜이노베이션융합전공
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- 2022-01-29
환경 문제를 해결하기 위한 글로벌한 움직임이 지속되어왔으나 여전히 그 방향이나 가능성에 대한 문제가 제기되어왔다. 환경 문제의 시작은 문제가 발생하는 지역의 데이터를 수집하고 이를 분석하는 것이다. 현재로서는 환경에 관련된 데이터셋은 주로 자연 환경이나 기상 관련된 기관이 모아 놓은 데이터셋이 가장 기초 데이터들이다. 이에는 미국의 나사(NASA), 유럽우주기구(ESA), 국가 재사용 에너지 연구소(NREL) 등 주로 정부 관련 기관이나 국가 기관과 밀접한 국제 연구소 등에서 제공하는 데이터셋이다.
미국 스탠포드 대학의 HAI(인간 중심 AI 연구소)는 기후 변화, 지속 가능성 등에 대한 AI 적용과 관련된 워크샵을 개최하고 컴퓨터 과학자나 수학자에서부터 환경·정치 분야의 전문가까지 다양한 연구자들이 모여 AI가 환경과 지속가능성 영역에서 어떻게 사용할 수 있는지를 논의했다. 특히 21세기 들어서 가장 큰 이슈인 기후 변화에 대한 대응 방안을 모색하기 위해 환경 변화를 함께 예측, 탐지할 수 있는 방안의 필요성을 인식하고 이를 바탕으로 환경 정의와 인권에 대한 개념 정립과 기존 환경 데이터의 공유 혹은 새로운 데이터셋 개발 방향을 논의한 바 있다. 여기서 지적된 바와 같이 단순히 새로운 데이터셋을 구축하는 것뿐만 아니라 지금까지 축적된 서로 다른 흩어진 데이터셋을 어떻게 통합하는가 역시 매우 중요한 주제이며, 중요한 것은 이러한 데이터에 인간의 활동을 포함하는 것이다. 인간의 활동으로 환경오염이 야기되는 만큼 단순히 자연환경만을 변수로 하는 데이터는 앞으로 닥쳐올 기후 변화를 예측할 수 없다는 공감대가 형성된 것이고 이러한 문제를 해결하는 데 있어서 AI가 중요한 역할을 담당할 수 있다는 것이다.
구글의 홍수 예측 시스템이 분석하는 인도 지역
사회적 선(Social Good)을 실현하기 위한 AI의 역할에 관한 연구들도 환경 문제를 해결하기 위해 노력하고 있다. 구글이 지난 몇 년 동안 ‘구글 홍수 예측 이니셔티브’를 통해 언제 어디서 홍수가 일어나는지 확인하고 이를 예측하여 사람들의 안전을 확보하기 위한 노력 역시 이에 해당한다. 인도를 대상으로 수행된 이 연구는 인도 중앙수자원위원회, 방글라데시 수자원개발위원회와의 협업을 통해 2억5천만 명 이상의 사람들에게 홍수 정보를 보다 정확하게 알릴 수 있게 되었다. 하이드로넷(HydroNets)이라고 부르는 이 신경망에는 각종 게이지 데이터, 위성에 받은 데이터를 통해 지반 고도 지도를 좀 더 정확히 확보하고, 물의 흐름을 모델링하면서 범람 지도를 실시간으로 만들어 낼 수 있었다. 공개적으로 개방된 환경이나 기후 데이터를 얻어서 새로운 모델을 시도하는 사람들을 위한 데이터셋 정보 제공은 여러 클라우드에서도 볼 수가 있다.
데이터셋을 공유하고 집단지성을 통해 환경 문제를 해결하고자 하는 노력은 캐글에서도 확인할 수 있다. 캐글에는 환경 태그가 붙어 있는 데이터셋은 300개 이상이 존재하며 대부분 우리가 지구 환경을 어떻게 악영향을 미치고 있는가를 보여주는지를 확인하고 인공지능 기술을 통해 이를 해결하기 위한 움직임을 보여주고 있다. 가령 구글이 후원하는 Environmental Insights Explorer에서는 전기 사용 배출량을 측정하기 위한 원격 탐지 데이터를 이용하는 방안에 대한 챌린지가 수행되었다. 이 작업의 데이터셋은 DS4G로, 여기서 제공하는 데이터는 WRI(세계 자원 연구소)의 글로벌 발전소 DB, EU/ESA/코페르니쿠스가 제공하는 오프라인 산화질소 분포 데이터, NOAA/NCEP/EMC가 제공하는 글로벌 예보 시스템 등이며, 참가자는 연료 유형, 전체 소비 연료, 미국 에너지 정보청에서 제공하는 다양한 공공데이터를 활용할 수 있었다. 이 뿐만 아니라 지구 표면 온도 데이터, 미국 오염 데이터, 서울의 공기 오염 수준 데이터, 꿀벌 이미지 데이터, 마드리드의 공기 질 데이터 등 다양한 데이터들의 사용자들의 관심을 받고 여러 연구에 활용되었다.
환경을 위한 데이터셋 구축은 지금까지 물리적 데이터를 모아서 제공하는 것 이상의 더 복합적이고 새로운 차원의 움직임이 필요할 수 있다. 그런 측면에서 다양한 공공 기관이나 정부 연구소, 나아가 정부 자체의 공동 연구를 위한 새로운 도전이 필요하며, 이는 중장기적으로 추진해야 하는 아주 전략적인 과제가 되어야 한다.
< 자료 원문 >
Environmental Intelligence: Applications of AI to Climate Change, Sustainability, and Environmental Health
Google AI Blog, “The Technology Behind our Recent Improvements in Flood Forecasting,” Sep 3, 2020
(https://ai.googleblog.com/2020/09/the-technology-behind-our-recent.html)
DS4G - Environmental Insights Explorer: Exploring alternatives for emissions factor calculations
(https://www.kaggle.com/c/ds4g-environmental-insights-explorer/data)