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[MIT리뷰/AI⑦]머신러닝으로 중국의 스모그를 걷어낼 수 있을까?
스모그가 짙게 깔린 중국 베이징의 거리에서는 IBM 중국 사옥을 바로 알아보기 어려울 때가 있다. 제 아무리 건물 디자인이 독특하고 꼭대기에 회사 로고가 크게 부착됐어도 어쩔 수 없다.
베이징의 동북쪽 외각으로 조금만 벗어난 곳에서는 IBM 컴퓨터 과학자들이 중국의 악명 높고 만성적인 오염 문제를 더 성공적으로 해결해줄 인공지능 방법을 개발하고 있다.
이 팀은 복잡한 컴퓨터 모델과 머신러닝으로 오염이 도시 전체로 어떻게 확산될지 계산한다. 현재 연구진은 평방킬로미터당 오염도를 열흘 전부터 예보할 수 있다.
이 덕분에 정부는 최악의 상황을 예방할 수 있다. 특정 공장의 가동을 중단시키든지 도로 위 자동차 수를 줄이는 것이다.
지난해 11월 MIT테크놀로지리뷰가 중국 IBM 연구소의 사무실을 방문했을 때 공기는 특히 더 나빴다. 추운 날씨로 전기사용량이 늘었고 근처 석탄 공장은 생산을 늘려야 했다. 여기다 교통체증이 더해져 폐를 태울 듯한 스모그를 발생시켰다.
오염은 입방 미터당 미세입자의 양을 계산해 측정한다. WHO(세계보건기구)는 개발이 완료된 도시에서 이 수치가 25를 넘지 않도록 권고한다. 하지만 필자가 방문하는 동안 이 수치는 거의 250에 달했다.
그린호라이즌이란 이 모델링 시스템은 원래 오염 확산을 예측하기 위해 사용됐다. 정부가 공장생산량이나 도로 위 차량을 제한하려 했는지는 확실치 않다. 난방이 그 부작용보다 더 중요해 보였다.
베이징 프로젝트는 도시의 오염센서가 수집한 데이터를 사용해 구체적인 오염원과 날씨, 공기 이동 정보를 모델링하고, 여러 지역의 오염 수준이 얼마나 심각해질지 예측한다. 더욱 정교한 예측을 하기위해 과거에 수집한 데이터를 동원하는데, 이때 머신러닝을 활용한다.
샤오웨이 셴 중국 IBM 연구소장은 머신러닝 덕분에 복합적 요소를 바탕으로 새로운 예측을 할 수 있게 됐다고 말한다. “모두가 빅데이터를 얘기하지만 우리가 개발해온 전통적인 IT기술이 모든 빅데이터를 다루는데 충분하지 않다는 사실을 모르는 사람은 없다”고 지적했다.
진 동 중국 IBM 리서치 수석엔지니어 겸 프로젝트담당자는 오염수치가 높아 공장가동을 중단하면 경제에 어떤 영향을 미칠지 복잡한 시뮬레이션을 한다. 최종 결정은 정부기관이 내린다.
중국정부는 공기오염으로 인한 단기적 건강문제와 장기적 기후문제를 동시에 해결하기 위해 에너지 생산에 대한 어려운 결정을 내려야 할 수도 있다.
MIT 도시연구 및 기획학부의 부교수이자 시빅데이터디자인랩을 이끄는 세라 윌리엄은 2008년 하계 올림픽 당시 베이징의 오염문제를 연구했다. 그는 공장가동 중단 같은 단기조치의 효과가 제한적이며 더 광범위한 환경규제가 필요하다는 사실을 중국정부에 보여줄 수 있다면 IBM의 노력이 매우 가치 있을 거라고 말했다.
그는 “정부가 데이터와 시각화 자료를 사용해 변화하지 않는 이상 이로 인한 이득은 적을 것”이라고 말한다.
IBM의 모델링 시스템은 오염문제가 심각한 바오딩과 장자커우에서도 사용되고 있다. 또 인도 델리에서 교통과 오염간의 상관관계와 남아공 요하네스버그에서 공기오염 관리조치의 효율성을 연구하기 위해서도 사용 중이다.
<본 기사는 테크M 제37호(2016년5월) 기사입니다>
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