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전 세계는 기후 위기의 심각성을 인식하고 다양한 대응 방안을 마련하고 있으며, 기술적·정책적 노력을 통해 기후 위기에 대응하려는 움직임이 이어지고 있다. 아이러니하게도 인간이 만들어 낸 위기를 극복하기 위한 핵심 도구 역시 인간이 창조한 기술이다. AI 기술이 기후 변화 대응 활동에 어떻게 적용되고 있는지 체계적으로 정리하고, 그 긍정적 영향과 부정적 영향을 균형 있게 분석한다.
유엔에 따르면, AI 기술은 기후 예측, 재해 예방, 오염 추적, 탄소 중립 실현, 패션 및 음식 산업 개선 등 다양한 측면에서 기후 변화 대응에 도움을 줄 수 있다. AI는 빅데이터를 기반으로 기후 패턴을 모델링하고 예측함으로써, 지역사회와 국가의 기후 변화 대응 전략 수립에 기여할 수 있다. 재해 예방 측면에서도 날씨 예보의 정확도를 높여 재난 위험을 줄이고 있으며, 세계기상기구(WMO)는 이를 바탕으로 ‘재난 위험 감소 프로그램’을 운영하고 있다. 오염 추적에서는 AI가 취약성 지도를 기반으로 도시 계획 수립, 교통 흐름, 폐기물 관리 등을 개선할 수 있도록 돕는다. 탄소 중립 측면에서는 에너지 자원 관리와 재생에너지 효율 향상에 기여하며, 패션과 음식 산업에서는 낭비를 줄이고 자원 소비를 모니터링하는 등 지속 가능한 생산 공정을 구축하는 데 활용되고 있다(UN News, 2023). 이처럼 AI는 기후 변화라는 글로벌 공동 문제에 대응하는 핵심 기술로 활용될 수 있으며, 유엔이 추진하는 지속 가능 발전 목표(SDGs)의 달성에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.
-01_“AI 기술의 명과 암” 중에서
AI 기술의 기후 변화 대응을 위한 에너지 생산 분야의 기술 활용 사례를 살펴보면, 재생에너지 발전량 예측, 최적의 재생에너지 설비 입지 선정, 에너지 수요 예측, 전력망 운영 최적화 등의 사례가 있다. 재생에너지는 간헐성의 특징을 가지고 있는데, 이는 태양광 발전이나 풍력 발전 등의 재생에너지는 자연조건에 의존하여 발전하는 형태이므로 햇빛이나 바람의 변화에 따라 발전량을 정확하게 예측하기가 어려우며, 예측이 가능하더라도 발전량이 빠르게 변화하는 특성이다. AI가 이러한 재생에너지의 간헐성을 해결할 수 있는 하나의 방법이 될 수 있는데, AI는 대량의 데이터를 학습하고 분석하여 미래의 사건을 예측하기 위한 최적의 알고리즘을 생성하고 발전시키기 때문이다. 또 AI 기술은 이러한 자연조건과 발전량의 예측을 가능하게 할 뿐 아니라, 최적의 입지 선정에도 도움이 될 수 있다. 재생에너지 입지는 기압과 온도와 같은 자연환경에 따라 특정 지역에는 구름의 양이 많거나, 바람의 세기가 약하거나, 폭설 등으로 눈이 태양광 패널을 덮게 될 수 있다거나 하는 등 지리적 조건을 고려해야 하는데, AI 기술은 지형, 강수량, 강설량, 일사량, 바람, 온도, 습도 등의 데이터를 토대로 최적의 입지 선정을 할 수 있도록 하는 데 도움이 될 수 있다. 에너지 수요 예측 역시 AI의 강점이다. 정확한 전기 수요 예측은 필요한 발전량을 미리 파악하고, 불필요한 화석에너지 생산을 줄일 수 있어 온실가스 감축에도 도움이 된다(2050 탄소중립녹색성장위원회, 2023; 문광진, 2024).
-04_“에너지 생산을 위한 AI” 중에서
한국과학기술정보연구원은 도시 전체를 3차원 지리 정보 시스템(GIS) 기반 가시화 기술로 표현하여 도시 침수를 예측하는 ‘도시 침수 설루션(KUDS)’을 개발했다. 도시 침수 설루션은 지리 정보 시스템 기반 자동 가시화 기술, 재난 데이터 표준화 및 융합 기술, 재난 데이터 간 자동 연계 탐색 기술, 최적 안전 대피로 탐색 기술, 재난별 자동 대응 프로세스 기술, 도시 침수 높이 센서 탐지 기술 등의 핵심 기술을 통해 설루션을 개발하였으며, 이를 통해 실시간으로 도시 침수 상황을 파악하고 시민들의 대피 여부를 빠르게 결정할 수 있도록 지원한다. 도시 침수 설루션은 도시 침수 피해 예측을 위하여 관련 데이터를 표준화하였고, 건물이 많은 도심 특성을 반영하기 위하여 수치 표면 모형(DSM)을 수치 표고 모형(DEM)과 결합하여 정확도를 높였다. 도시 침수 시뮬레이션은 도시 전체 또는 구와 동 단위에서도 수행이 가능하도록 설계되었다. 도시 침수 시뮬레이션은 부산 한국방송공사(KBS)에서 호우 기간 침수 대비 재난방송 도입으로 활용되어 사전에 위험 지역을 안내하고 안전대피소로 피할 수 있도록 하고 있으며, 지자체에서도 시민 안전 대피 기술로 활용하고 있다(한국과학기술정보원, 2024).
-07_“기후 재난 관리를 위한 AI”중에서
국제원자력기구는 원자력 발전소에서의 사고나 원자력 연료 주기 시설에서 허용된 수준 내에서 해양으로 배출되는 방사성 물질에 대해 모니터링하고 연구 데이터를 수집하기 위해 ‘해양 방사능 정보 시스템(MARIS)’을 운영하고 있다. 최근 해양 방사능 정보 시스템은 AI 및 머신러닝 응용을 포함한 기능으로 개선하기 위하여 재개발되고 있으며, 이를 통해 향후 국제원자력기구는 데이터를 개방하여 오픈 사이언스(Open Science)를 용이하게 할 예정이다. 이와 함께 국제원자력기구는 해양 방사능 정보 시스템을 데이터 기반 미래 시나리오 예측을 위한 해양 모델링 통합에 활용할 예정이며, 방사성 추적자 응용 및 재분석을 개선해 나갈 예정이다(ITU, 2024b).
-09_“물, 해양, 산림 및 탄소 흡수를 위한 AI” 중에서