2019.10.01

기후변화 문제 해결을 위해 인공지능이 할 수 있는 일

Charlotte Trueman | Techworld

기후변화 문제가 인류에게 가장 큰 위협이 됐다. 인공지능은 이러한 위기 상황을 역전시킬 열쇠를 쥐고 있을까?

9월 20일 금요일(현지시간), 세계적으로 400만 명 이상의 사람들이 기후 변화 시위에 참여하였고, 영국에서는 30만 명의 사람들이 거리로 나와 세계의 지도자들이 수수방관하는 태도에 분노를 표출했다. 이는 9월 20일부터 27일까지 열린 미래를 위한 글로벌 주간(Global Week for Future)이라고 개명된 행사다.
 

ⓒGetty Images Bank


기술과 기후변화는 서로에게 어려운 관계다. 기술이 가정, 직장, 사회에서 보편화됨에 따라 우리가 생성하는 데이터의 양은 급증하였고, 전세계 데이터센터는 항공산업에 버금가는 양의 탄소를 배출하기에 이르렀다.  

탄소를 배제하는 유일한 길은 컴퓨터를 배제하는 것이라고 주장하는 사람이 있을 수 있지만, 대부분의 경우와 마찬가지로 상황은 단순히 흑백논리로 풀 수 있는 것이 아니다. 기술은 의심할 바 없이 일부 영역에서 기후 변화를 악화시키고 있지만, 인공지능과 머신러닝 기술이 세계의 온도 상승에 따른 영향을 부분적으로 완화하기 위해 현재 전세계에 걸쳐 사용되고 있다. 

2019년 6월, ‘머신러닝으로 기후 변화에 대응(Tackling Climate Change with Machine Learning)’이라는 제목의 연구 논문이 발표되었다. 이 논문은 기후 변화 및 인공지능 분야 22명의 권위자에 의해 공동으로 저술되었고, 기후변화와 싸우는 데 있어 인공지능과 머신러닝이 해야 할 역할을 개략적으로 설명한다. 논문에서 제안된 이용 사례는 광범위하고 다양하다. 그러나 이는 인공지능이 기후 변화의 악영향을 완화하는 최고의 수단이 될 것으로 예상되는 13가지 핵심 분야로 최종적으로 좁혀진다. 

13가지 분야는 운송, 전력시스템, 농장, 산림, 교육을 아우르고, 이들 분야에서 효과가 나타나기까지 필요한 시간과, 이들 분야에 관련된 기술이 어느 정도 진척되었는가에 따라 범주화되었다. 이들 하위 분야 내의 개별 솔루션들은 ‘매우 잘 활용’, ‘장기적으로 활용’, ‘매우 위험한 수준’ 등으로 표시된다.  

논문에서 제안된 권고안은 실제로 이미 존재하고 있는 것이 많고, 문제는 영향력을 가질 수 있는 규모로 이들을 이행하는 곳이 없다는 것이다. 

인공지능과 머신러닝을 위한 명확한 이용 사례가 목록에 없지 않지만, 보고서에는 기술을 보다 비전통적으로 사용하는 ‘매우 잘 활용’ 권고안이 많이 있다. 보고서 내의 한 제안은 에너지를 보다 효율적으로 저장하고 수집하며 이용하는 물질을 개발하는데 머신러닝을 이용하는 방법들에 집중한다. 그리고 과학자들이 새 화학 구조물을 발견하고 설계하고 평가하여 이들이 유용한지 판단하는 것을 지원하는 기술이 도입되고 있다. 

논문에서 제안된 또 다른 이용 사례는 머신러닝을 도입해 화석 연료 배출의 수명 주기를 줄이는 것이다. 이는 천연가스 파이프라인과 압축 설비로부터 메탄의 유출을 방지함으로써 이루어진다. 이 기술은 고체 연료의 운송으로부터 배출을 줄이고, CO₂의 격리에도 이용될 수 있다.  

또한 인공지능과 머신러닝은 소셜 미디어 데이터로부터 수집한 항공 이미지와 정보로 지도를 생성하는 데에도 쓰일 수 있다. 보고서는 “정확하고 양호한 주석을 가진 지도는 대피계획, 개량사업, 안심의 전달 시 참조할 수 있고”, 아울러 재난 이전 및 이후의 상황을 즉시 비교함으로써 손해 평가 노력에 도움을 줄 수 있다고 지적했다. 


예측 모델링 
극한 기후 사태의 예측은 보고서 저자들이 기후 변화의 영향을 완화하는 데 있어 머신러닝이 갖는 막대한 가치를 증명할 수 있다고 믿는 분야고, 따라서 이미 상당한 연구가 진행되고 있는 분야다.
    
지난해 케임브리지 대학교는 환경 위험 연구에 인공지능을 적용하는(AI4ER) 박사 과정 교육을 위한 UKRI센터를 개설했다. 이는 중대한 환경 난제에 맞서기 위해 첨단 컴퓨터 접근법을 개발하고 적용할 수 있는 전문 연구자를 양성하기 위해 설립된 다학제 연구기관이다. 

케임브리지 대학교의 박사과정으로 AI4ER에 참여 중인 로버트 라우스는 베이지언 머신러닝 기법을 이용해 도시 홍수의 미래 위험을 예측하는데 치중하고 있으며, 세계 최고의 환경 엔지니어링 회사인 모트 맥도널드(Mott McDonald)와 공동으로 데이터 분석 파이프라인에 이식될 수 있는 일련의 구조적 프로젝트와 새 알고리즘을 개발하고 있다. 

라우스는 “우리의 기후 변화 예측은 대부분이 GCM으로부터 유래한다. GCM은 일반 순환 모형(General Circulation Model)을 의미하지만, 대부분 사람은 이를 세계 기후 모델(Global Climate Model)로 알고 있다”라고 <테크월드>에 설명했다. 

이어서 그는 “이들은 기후 변수를 공간적으로 매우 조잡한 해상도로 출력한다. 그래서 약간의 거침이 일시적으로 존재한다. 지역 수준에서 실제로 무엇이 일어날 것인지 이해하려 할 때는 특정한 질문이 으레 제기되고, 사람들은, 그때만큼은, 기후 변화에 관해 매우 적절히 우려한다. 이들은 어떻게 대비해야 하는지 잘 알지 못하고, 기후 변화가 지역 수준에서 어떤 영향을 줄 것인지 이해하지 못한다”라고 말했다. 

그러면서 “AI4ER이 노력 중인 것은 기후 모델의 출력물을 이용해 영향에 관한 모델을 생성하는 것이다. 우리는 서로 약간씩 다른 것들을 연구하고 있다. 나의 경우는 홍수이다. 그러나 다른 사람들은 열파, 사망률 같은 것을 연구한다. 기본적으로, 우리는 기후 입력 데이터를 가지고 영향 출력물을 생성한다. 이게 아마도 가장 적절한 설명일 것 같다”라고 이야기했다. 

최근 기후 변화에 관한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)는 2050년까지 1년에 한 차례씩 극단적인 해수면 사건이 발생할 것이라고 주장하는 보고서를 발표했다. 극단적인 글로벌 고온 현상은 일어날 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있다. 세계 전반에 걸쳐, 대략 20억 명의 인구가 해안가에 있는 대도시에 살고 있어 저지대 해안 지역의 미래는 지극히 암울하다. 

라우스는 박사 과정을 절반 정도 이수한 상태일 뿐이고, 연구해야 할 부분이 매우 많다고 말했지만, 궁극적으로 자신과 동료들의 연구가 장기적인 영향을 갖게 되기를 바란다. 

라우스는 “이동 가능한 모델을 구축하자는 발상이다. 그렇다면 적절한 툴, 특히 LEDC가 배치되어 있지 않은 지역으로 이를 가져갈 수 있다. 그렇다면 정보를 바탕으로 당면한 위험을 이해할 수 있고 위험을 완화하는 시스템을 배치할 수 있을 것이다”라고 말했다.  

그러면서 “이 연구는 정책에도 영향을 줄 수 있을 것이다. 대기 중의 이산화탄소 양이 얼마인지 누군가에게 이야기한다면 그다지 설득력이 없다. 그러나 홍수나 극단적 고온에 따른 경제적 손실을 이야기한다면 이는 좀 더 사실적일 것이고, 따라서 정책에 영향을 주는 데 도움이 될 것이다. 정치적 또는 문화적 변화를 초래하는데 기여할 수 있다”라고 설명했다. 

그의 연구는 왕립 위원회(The Royal Commission for the Exhibition of 1851)로부터 자금을 지원받는다. 위원회는 매우 유망한 8명 내외의 젊은 과학자 또는 엔지니어에게 연구 장학금을 매년 지급하고 있다. 라우스의 경우 왕립 위원회는 그의 연구를 상용화하는 것에 도움을 주려 한다. 연구가 단순한 이론에 그치지 않고, 산업에 실질적 영향을 주는 지점까지 도달시키는 것이다. 

미래 전망 
라우스는 인공지능 및 머신러닝 모델에서 쓰일 수 있는 기후 데이터가 5페타바이트, 즉 5,000테라바이트에 이른다고 말했다. 

라우스는 “이는 초창기에 있는 연구 분야이고, 기후 데이터를 가지고 연구하고, 기후 모델에서 나온 출력물을 이용해 어떤 위험이 있는지 파악하기 위해 노력하는 사람이 많다”라고 말했다. 

개인적 수준에서, 라우스는 일반 대중이 기후 변화에 대해 갖는 안이한 태도를 그렇게 걱정하지 않지만, ‘특정 해외 지도자들’이 부정적 영향을 주는 것에 대해서는 우려한다. 라우스는 “과학자의 연구 결과를 사람들이 무시하는 것은 적절하지 않다고 생각한다. 기후 변화는 실재하고 영향을 가질 것이라는 사실을 증명하려는 기후 과학자가 많다”라고 말했다. 

이어서 그는 “기후 변화의 효과가 나타나는 속도와 이를 최적으로 완화하는 법 사이에는 괴리가 존재한다. 그러나 온갖 조언에도 불구하고, 부인하는 사람들이 여전히 있다. 그리고 이는 도움이 되지 않는다. 고위직에 있는 사람이라면 특히 그러하다. 조언을 무시할만한 상황은 아닌 듯하다”라고 경고했다. 

그러나, 보고서의 낙관적인 어조에도 불구하고, 저자들은 인공지능이 기후 변화에 맞서는데 매우 귀중한 것임이 분명하지만, 만능 해결책은 전혀 아니라고 지적한다. 그러면서 정치적 행동과 기술이 병행되어야 한다고 주장했다. 

펜실베이니아 대학교에서 박사 후 과정에 있는 데이비드 롤닉크가 주도한 이 보고서는 “기술만으로는 충분하지 않다. 기후 변화를 완화하는 기술은 오래 전부터 있었지만 사회에서 이를 대규모로 도입하지 않았다. 기후 조치에 따른 비용을 줄이는데 머신러닝이 기여하기를 바라지만, 인류는 행동하겠다는 결정 역시 내려야 한다”라고 언급했다. ciokr@idg.co.kr



2019.10.01

기후변화 문제 해결을 위해 인공지능이 할 수 있는 일

Charlotte Trueman | Techworld

기후변화 문제가 인류에게 가장 큰 위협이 됐다. 인공지능은 이러한 위기 상황을 역전시킬 열쇠를 쥐고 있을까?

9월 20일 금요일(현지시간), 세계적으로 400만 명 이상의 사람들이 기후 변화 시위에 참여하였고, 영국에서는 30만 명의 사람들이 거리로 나와 세계의 지도자들이 수수방관하는 태도에 분노를 표출했다. 이는 9월 20일부터 27일까지 열린 미래를 위한 글로벌 주간(Global Week for Future)이라고 개명된 행사다.
 

ⓒGetty Images Bank


기술과 기후변화는 서로에게 어려운 관계다. 기술이 가정, 직장, 사회에서 보편화됨에 따라 우리가 생성하는 데이터의 양은 급증하였고, 전세계 데이터센터는 항공산업에 버금가는 양의 탄소를 배출하기에 이르렀다.  

탄소를 배제하는 유일한 길은 컴퓨터를 배제하는 것이라고 주장하는 사람이 있을 수 있지만, 대부분의 경우와 마찬가지로 상황은 단순히 흑백논리로 풀 수 있는 것이 아니다. 기술은 의심할 바 없이 일부 영역에서 기후 변화를 악화시키고 있지만, 인공지능과 머신러닝 기술이 세계의 온도 상승에 따른 영향을 부분적으로 완화하기 위해 현재 전세계에 걸쳐 사용되고 있다. 

2019년 6월, ‘머신러닝으로 기후 변화에 대응(Tackling Climate Change with Machine Learning)’이라는 제목의 연구 논문이 발표되었다. 이 논문은 기후 변화 및 인공지능 분야 22명의 권위자에 의해 공동으로 저술되었고, 기후변화와 싸우는 데 있어 인공지능과 머신러닝이 해야 할 역할을 개략적으로 설명한다. 논문에서 제안된 이용 사례는 광범위하고 다양하다. 그러나 이는 인공지능이 기후 변화의 악영향을 완화하는 최고의 수단이 될 것으로 예상되는 13가지 핵심 분야로 최종적으로 좁혀진다. 

13가지 분야는 운송, 전력시스템, 농장, 산림, 교육을 아우르고, 이들 분야에서 효과가 나타나기까지 필요한 시간과, 이들 분야에 관련된 기술이 어느 정도 진척되었는가에 따라 범주화되었다. 이들 하위 분야 내의 개별 솔루션들은 ‘매우 잘 활용’, ‘장기적으로 활용’, ‘매우 위험한 수준’ 등으로 표시된다.  

논문에서 제안된 권고안은 실제로 이미 존재하고 있는 것이 많고, 문제는 영향력을 가질 수 있는 규모로 이들을 이행하는 곳이 없다는 것이다. 

인공지능과 머신러닝을 위한 명확한 이용 사례가 목록에 없지 않지만, 보고서에는 기술을 보다 비전통적으로 사용하는 ‘매우 잘 활용’ 권고안이 많이 있다. 보고서 내의 한 제안은 에너지를 보다 효율적으로 저장하고 수집하며 이용하는 물질을 개발하는데 머신러닝을 이용하는 방법들에 집중한다. 그리고 과학자들이 새 화학 구조물을 발견하고 설계하고 평가하여 이들이 유용한지 판단하는 것을 지원하는 기술이 도입되고 있다. 

논문에서 제안된 또 다른 이용 사례는 머신러닝을 도입해 화석 연료 배출의 수명 주기를 줄이는 것이다. 이는 천연가스 파이프라인과 압축 설비로부터 메탄의 유출을 방지함으로써 이루어진다. 이 기술은 고체 연료의 운송으로부터 배출을 줄이고, CO₂의 격리에도 이용될 수 있다.  

또한 인공지능과 머신러닝은 소셜 미디어 데이터로부터 수집한 항공 이미지와 정보로 지도를 생성하는 데에도 쓰일 수 있다. 보고서는 “정확하고 양호한 주석을 가진 지도는 대피계획, 개량사업, 안심의 전달 시 참조할 수 있고”, 아울러 재난 이전 및 이후의 상황을 즉시 비교함으로써 손해 평가 노력에 도움을 줄 수 있다고 지적했다. 


예측 모델링 
극한 기후 사태의 예측은 보고서 저자들이 기후 변화의 영향을 완화하는 데 있어 머신러닝이 갖는 막대한 가치를 증명할 수 있다고 믿는 분야고, 따라서 이미 상당한 연구가 진행되고 있는 분야다.
    
지난해 케임브리지 대학교는 환경 위험 연구에 인공지능을 적용하는(AI4ER) 박사 과정 교육을 위한 UKRI센터를 개설했다. 이는 중대한 환경 난제에 맞서기 위해 첨단 컴퓨터 접근법을 개발하고 적용할 수 있는 전문 연구자를 양성하기 위해 설립된 다학제 연구기관이다. 

케임브리지 대학교의 박사과정으로 AI4ER에 참여 중인 로버트 라우스는 베이지언 머신러닝 기법을 이용해 도시 홍수의 미래 위험을 예측하는데 치중하고 있으며, 세계 최고의 환경 엔지니어링 회사인 모트 맥도널드(Mott McDonald)와 공동으로 데이터 분석 파이프라인에 이식될 수 있는 일련의 구조적 프로젝트와 새 알고리즘을 개발하고 있다. 

라우스는 “우리의 기후 변화 예측은 대부분이 GCM으로부터 유래한다. GCM은 일반 순환 모형(General Circulation Model)을 의미하지만, 대부분 사람은 이를 세계 기후 모델(Global Climate Model)로 알고 있다”라고 <테크월드>에 설명했다. 

이어서 그는 “이들은 기후 변수를 공간적으로 매우 조잡한 해상도로 출력한다. 그래서 약간의 거침이 일시적으로 존재한다. 지역 수준에서 실제로 무엇이 일어날 것인지 이해하려 할 때는 특정한 질문이 으레 제기되고, 사람들은, 그때만큼은, 기후 변화에 관해 매우 적절히 우려한다. 이들은 어떻게 대비해야 하는지 잘 알지 못하고, 기후 변화가 지역 수준에서 어떤 영향을 줄 것인지 이해하지 못한다”라고 말했다. 

그러면서 “AI4ER이 노력 중인 것은 기후 모델의 출력물을 이용해 영향에 관한 모델을 생성하는 것이다. 우리는 서로 약간씩 다른 것들을 연구하고 있다. 나의 경우는 홍수이다. 그러나 다른 사람들은 열파, 사망률 같은 것을 연구한다. 기본적으로, 우리는 기후 입력 데이터를 가지고 영향 출력물을 생성한다. 이게 아마도 가장 적절한 설명일 것 같다”라고 이야기했다. 

최근 기후 변화에 관한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)는 2050년까지 1년에 한 차례씩 극단적인 해수면 사건이 발생할 것이라고 주장하는 보고서를 발표했다. 극단적인 글로벌 고온 현상은 일어날 수도 있고, 그렇지 않을 수도 있다. 세계 전반에 걸쳐, 대략 20억 명의 인구가 해안가에 있는 대도시에 살고 있어 저지대 해안 지역의 미래는 지극히 암울하다. 

라우스는 박사 과정을 절반 정도 이수한 상태일 뿐이고, 연구해야 할 부분이 매우 많다고 말했지만, 궁극적으로 자신과 동료들의 연구가 장기적인 영향을 갖게 되기를 바란다. 

라우스는 “이동 가능한 모델을 구축하자는 발상이다. 그렇다면 적절한 툴, 특히 LEDC가 배치되어 있지 않은 지역으로 이를 가져갈 수 있다. 그렇다면 정보를 바탕으로 당면한 위험을 이해할 수 있고 위험을 완화하는 시스템을 배치할 수 있을 것이다”라고 말했다.  

그러면서 “이 연구는 정책에도 영향을 줄 수 있을 것이다. 대기 중의 이산화탄소 양이 얼마인지 누군가에게 이야기한다면 그다지 설득력이 없다. 그러나 홍수나 극단적 고온에 따른 경제적 손실을 이야기한다면 이는 좀 더 사실적일 것이고, 따라서 정책에 영향을 주는 데 도움이 될 것이다. 정치적 또는 문화적 변화를 초래하는데 기여할 수 있다”라고 설명했다. 

그의 연구는 왕립 위원회(The Royal Commission for the Exhibition of 1851)로부터 자금을 지원받는다. 위원회는 매우 유망한 8명 내외의 젊은 과학자 또는 엔지니어에게 연구 장학금을 매년 지급하고 있다. 라우스의 경우 왕립 위원회는 그의 연구를 상용화하는 것에 도움을 주려 한다. 연구가 단순한 이론에 그치지 않고, 산업에 실질적 영향을 주는 지점까지 도달시키는 것이다. 

미래 전망 
라우스는 인공지능 및 머신러닝 모델에서 쓰일 수 있는 기후 데이터가 5페타바이트, 즉 5,000테라바이트에 이른다고 말했다. 

라우스는 “이는 초창기에 있는 연구 분야이고, 기후 데이터를 가지고 연구하고, 기후 모델에서 나온 출력물을 이용해 어떤 위험이 있는지 파악하기 위해 노력하는 사람이 많다”라고 말했다. 

개인적 수준에서, 라우스는 일반 대중이 기후 변화에 대해 갖는 안이한 태도를 그렇게 걱정하지 않지만, ‘특정 해외 지도자들’이 부정적 영향을 주는 것에 대해서는 우려한다. 라우스는 “과학자의 연구 결과를 사람들이 무시하는 것은 적절하지 않다고 생각한다. 기후 변화는 실재하고 영향을 가질 것이라는 사실을 증명하려는 기후 과학자가 많다”라고 말했다. 

이어서 그는 “기후 변화의 효과가 나타나는 속도와 이를 최적으로 완화하는 법 사이에는 괴리가 존재한다. 그러나 온갖 조언에도 불구하고, 부인하는 사람들이 여전히 있다. 그리고 이는 도움이 되지 않는다. 고위직에 있는 사람이라면 특히 그러하다. 조언을 무시할만한 상황은 아닌 듯하다”라고 경고했다. 

그러나, 보고서의 낙관적인 어조에도 불구하고, 저자들은 인공지능이 기후 변화에 맞서는데 매우 귀중한 것임이 분명하지만, 만능 해결책은 전혀 아니라고 지적한다. 그러면서 정치적 행동과 기술이 병행되어야 한다고 주장했다. 

펜실베이니아 대학교에서 박사 후 과정에 있는 데이비드 롤닉크가 주도한 이 보고서는 “기술만으로는 충분하지 않다. 기후 변화를 완화하는 기술은 오래 전부터 있었지만 사회에서 이를 대규모로 도입하지 않았다. 기후 조치에 따른 비용을 줄이는데 머신러닝이 기여하기를 바라지만, 인류는 행동하겠다는 결정 역시 내려야 한다”라고 언급했다. ciokr@idg.co.kr



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