마틴 와튼버그 구글 시니어 스태프 리서치 과학자가 6일 서울 역삼동 구글코리아에서 열린 화상 기자간담회에서 AI를 활용한 여진 예측 모델에 대해 설명하고 있다.

구글이 인공지능(AI)을 활용해 여진 발생 지역 예측 정확성을 두 배로 높이는데 성공했다.

구글은 6일 서울 역삼동 구글코리아에서 화상 기자간담회를 열고 구글과 하버드대 연구팀이 함께한 ‘AI를 활용한 여진 파악’ 연구 결과를 발표했다.

지진은 보통 큰 주진과 주진 이후 발생하는 여진으로 나뉜다. 여진은 보통 주진보다 규모는 작지만 경우에 따라 심각한 피해를 일으킬 수 있다.

마틴 와튼버그 구글 시니어스태프 연구과학자는 “이전 모델로 여진 시기와 크기를 예측할 수 있다. 하지만 여진이 발생할 위치를 예측하는 게 어려웠다”며 “우리는 머신러닝을 이용해 이를 해결하려 했다”고 말했다.

연구팀은 세계 여진 관련 데이터 13만1000건을 수집하고 이를 신경망에 학습시켰다. 이후 이 AI예측시스템을 인공지진 시뮬레이션에 적용한 결과 여진이 일어나는 위치를 기존보다 높은 정확도로 예측하는 데 성공했다.

와튼버그 연구원은 “기존 여진 예측 모델은 3% 정확도를 보였던 반면, 우리가 개발한 모델은 6% 정확성을 보였다”고 말했다. 이어 “실제 사용할 수 있는 수치는 아니지만 이번 성과가 동기부여가 됐다”고 설명했다.

1992년 미국 캘리포니아 주에서 일어난 랜더스 지진에서 여진 위치 확률의 분포를 예측한 이미지. 진한 빨간색은 여진이 발생할 것으로 예측되는 지역을 나타내고, 검은색 점은 실제 관측된 여진의 위치를 보여준다. (출처:구글)

머신러닝 자체 합리성을 측정하는 기준인 ‘AUC(Area Under the Curve)’ 수치는 기존 0.583에서 0.849로 높아졌다. AUC에서 0.5는 무작위 예측을 의미하며, 1에 근접할수록 완벽한 예측이라고 본다.

구글 연구팀과 미드 브랜든 하버드대 교수 등이 공동으로 연구한 이번 프로젝트는 지난 8월 29일 네이처지에도 게재됐다.

한편 연구팀은 이번 연구를 진행하면서 뜻밖의 사실을 발견했다고 밝혔다. 보통 사물을 인식하거나 번역에 사용하는 신경망은 수천개 수준의 망을 가지고 있다. 반면 이번 여진 예측시스템은 훨씬 소규모 신경망이 더 좋은 결과를 냈다는 설명이다. 구글에 따르면 미드 브랜든 하버드대 교수는 이 소규모 신경망을 이용해 다른 연구를 진행하고 있다.

지진을 예측하는 것은 그동안 과학계에서 풀지 못한 ‘미스테리’로 남아있었다. 하지만 와튼버그 연구원은 “기존의 많은 위대한 발견들도 이러한 미스테리로부터 시작 됐다”며 이번 연구를 시작으로 많은 발전을 이뤄내겠다는 목표를 밝혔다.

이어 “언젠가 머신러닝을 기반으로 한 예측시스템이 실제 적용 수준에 이르면, 여진 위험이 있는 지역에 긴급 구조대를 투입하고 대피 계획을 알리는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.

[테크M = 곽예하 기자(yeha1798@techm.kr)]