씨에스리(대표 이춘식)는 행안부 연구과제지원을 받아 인공지능(AI) 머신러닝 기술을 활용해 '지역별 호우 위험 수준 예측 모델'을 개발했다고 8일 밝혔다.
이에 행안부의 기존 호우 위기 경보 발령 기준이 정량적이면서 위험 수준 구분이 10단계까지 세부적으로 바뀔 전망이다.
현재 행정안전부의 위기경보 발령 기준은 관심은 호우 빈발 시기, 주의는 호우 예비특보 또는 호우주의보가 발령되고 호우에 의한 대규모 재난이 발생할 가능성이 나타날 때 등으로 구분돼 있다.
씨에스리 관계자는 “지난 8월 8~10일 수도권 집중호우에 대해서 행안부가 위기경보를 뒤늦게 발령한 원인은 위기 경보 발령 기준이 정량적이 아닌 정성적이기 때문”이라며 지능형 지역별 호우 위험 수준 예측 모델 개발 이유를 설명했다.
회사는 지능형 지역별 위험 수준 예측 호우 모델 작성을 위해 229개 시·군·구 지역의 빅데이터 분석 자료를 통해 호우피해에 영향 받는 요소들을 지역민감도란 개념으로 도출해 호우피해에 민감한 정도를 정량적으로 산출했다.
또 재난 특성상 장시간 비가 내리면 약한 비로도 큰 피해를 발생시킬 수도 있다는 이론을 토대로 12시간 누적 강수량과 평균 풍속, 지역 고도 등을 포함한 호우 민감도에 따라 위험 수준을 1~10단계로 산정하는 모델을 개발했다.
하광림 씨에스리 기술이사는 “재난 특성을 이해하고 지역 특성과 강수량에 따라 피해 유형과 규모가 다르다는 것은 분명하므로 재난 피해와 직결된 위기 경보 발령은 정량적 기준이 필요하다”면서 “지능형 호우 모델을 통해 더 빠르고 정확한 위기 경보 발령이 가능해 선제 대응으로 피해를 최소화할 수 있다”고 말했다.
안수민기자 smahn@etnews.com
