핀란드가 태풍으로 인한 정전 예측을 위한 인공지능(AI) 연구에 나섰다.

26일 IT매체 테크익스플로어는 핀란드 헬싱키의 알토대학교와 핀란드기상연구소(FMI)가 태풍으로 인한 피해 예측에 태풍을 활용한다고 보도했다. 연구진은 가장 치명적인 피해로 꼽히는 정전 예측을 주요 목표로 잡았다.

실제 AI 예측 결과물. 색은 태풍의 강함(빨강: 강함, 노랑: 약함, 초록: 피해 없음)을 나타낸다. 숫자는 실제 정전으로 인한 피해 정도를 말한다. 숫자가 클수록 피해가 크다. 예를 들어 (a)의 경우 강한 태풍이 도착해 정전으로 인한 큰 피해가 예상되는 상황이다. /FMI
실제 AI 예측 결과물. 색은 태풍의 강함(빨강: 강함, 노랑: 약함, 초록: 피해 없음)을 나타낸다. 숫자는 실제 정전으로 인한 피해 정도를 말한다. 숫자가 클수록 피해가 크다. 예를 들어 (a)의 경우 강한 태풍이 도착해 정전으로 인한 큰 피해가 예상되는 상황이다. /FMI
핀란드는 국토의 88%가 산림 지역이다. 태풍으로 인해 쓰러진 나무가 송전선을 끊거나 변압기를 고장내며, 정전이 빈번하게 발생한다. 2020년 9월에도 태풍 ‘아일라’로 인해 80000만 가구 이상이 정전으로 피해받았다.

연구진은 2개의 AI모델을 통해 피해를 예측한다. 먼저 기상 예측 AI가 태풍의 속도나 이동 경로를 예측한다. 이어 정전 예측 AI가 태풍 예측 데이터를 바탕으로 피해 없음, 낮은 피해(1~140개 변압기 고장), 큰 피해(140개 이상의 변압기 고장) 등 3가지 중 하나로 분류한다. 정전 예측 AI의 정확도는 0.8이다. 예측된 태풍의 80%는 예측대로 피해를 입힌다.

이번 연구를 시작으로 AI 모델 고도화가 계속해서 이어진다. 이번 모델은 폭풍이 도착하기까지 15㎞ 남았거나, 3시간 전까지 예측할 수 있다. 연구진은 2024년까지 도착 5㎞, 1시간 이전까지 예측 가능한 AI 모델을 목표로 한다.

루프 텔보 FMI 소프트웨어 책임자는 "국지성 뇌우를 예측하던 AI 모델을 발전해 태풍으로 인한 피해 예측에 사용한다"며 "산림 데이터 등을 추가해 피해 예측을 고도화할 수 있을 것"라고 매체 인터뷰를 통해 말했다.

예측 AI의 한계에 관해서도 명확하게 밝혔다. 이번 피해 예측 모델이 2개의 AI 모델을 사용하기 때문에 1개의 AI를 사용하는 것보다 틀릴 수 있는 가능성도 더 커진다는 것이다. 루프 텔보 책임자는 "태풍을 예측하는 ‘기상 예측 AI’와 ‘정전 예측 AI’ 모두에서 오류가 발생할 수 있다는 점을 유의해야 한다"고 밝혔다.

송주상 기자 sjs@chosunbiz.com