[인공지능 진로] 9. 지리학
인공지능과 다양한 진로 - Part 1
인공지능과 다양한 진로 - Part 1
실제 학교에서 진로 지도를 하다 보면 교사와 학생 모두 전공에 대한 지식이 막연할 때가 많습니다. 교사도 해당 교과와 관련이 없는 전공에 대해서는 전공 안내 책자 혹은 지인 및 졸업생의 이야기 등 간접 경험을 할 수밖에 없습니다. 교사들도 그런데 학생들은 더욱 전공에 대한 지식이 좁은 편이기도 합니다.
대표적인 학과들이 무엇을 하는지, 어떤 내용을 배우며 필요한 역량이 무엇인지를 살펴볼 예정입니다. 각 전공에서 인공지능을 활용하는 사례와 일부 전공에서는 어떤 부분에 관심을 기울이면 좋을지 등을 살펴보도록 하겠습니다.
9) 지리학
지구상에는 다양한 기후에 따라 발전한 문화, 종교, 역사들이 있습니다. 날씨가 계속 무더운 열대 지방과 극지방의 생활 환경이 다르고, 건축 문화와 음식, 옷차림 등이 모두 다릅니다. 때로는 혹독한 자연 환경을 극복하기 위해 다른 지역에서 보기 힘든 독특한 특성이 생겨나기도 하고, 같은 기후 조건이라고 하더라도 주변 지형의 영향이나 특산물에 따라 산업 구조가 달라지기도 하죠. 기후적인 요인들은 나라 전체의 경제 및 산업 구조에 영향을 주기도 하고 국제 관계에도 큰 영향을 미칩니다. 싱가포르와 같이 중계 무역 및 교류가 활발한 나라도 있고 중동과 같이 지하자원이 풍부한 나라도 있습니다. 이처럼 지리적인 요건은 기후 조건, 의식주 문화, 사회 문화, 국가 산업 등 우리가 살아가는 모든 부분에 영향을 끼칩니다.
학교에서는 초등학교와 중학교때까지는 사회 과목에서 지리를 배우고, 고등학교에서는 한국지리, 세계지리, 여행지리 등과 같이 인문 계열에서 주로 지리를 다루기 때문에 ‘지리=인문계열’이라는 인식이 강합니다. 하지만 사실 지리학은 종합적인 학문입니다. 지형을 통해 파생되는 사회적인 형성, 도시 및 국가 형성등을 연구할 때는 인문 사회적인 안목이 필요하고, 기후에 대해서 공부할 살펴볼 때는 지리학인지 지구과학인지 헷갈릴 정도로 자연 과학적인 안목이 필요합니다. 게다가 다양한 데이터를 통해 정보를 추출하는 과정이나 도시 지리, 교통지리, 지리 정보학 등을 다룰 때는 공학적 안목도 요구됩니다. 따라서 지리학은 인문, 자연을 구분하지 않는 종합적인 학문이라 할 수 있습니다.
최근에는 지리학에 GIS, 지리 빅데이터와 인공지능을 연관하여 진행하는 연구가 한창입니다. 지리 연구에서는 인간 생활에 필요한 지리 정보를 컴퓨터 데이터로 변환하여 효율적으로 활용하기 위한 정보 시스템인 GIS(지리 정보 시스템)를 활용합니다. GIS는 1960년대에 정부기관에서 활용되기 시작되었지만 1990년대에 컴퓨터의 발달로 개인화된 서비스가 보급되기 시작되했습니다. 2000년대의 인터넷의 발달과 2010년대의 스마트폰의 보급에 힘입어 지도 서비스, 위성 이미지, 3차원 건물을 보여주는 웹 서비스 등으로 확대되었습니다. 최근에는 IOT, 인공지능과 함께 결합하여 데이터 수집과 활용에 더욱 활기를 띄고 있습니다. 특히 미리 구축된 도로 지도 데이터 베이스, 자율주행 자동차의 센서로 수집된 데이터, GIS, GPS의 접목으로 안전한 자율주행이 가능한 연구도 활발히 진행 중입니다.
GIS를 구축하거나 공간정보를 추출하는 과정에서 인공지능을 활용하는 사례가 늘어나고 있습니다. 공항 위성 사진에서 인공지능을 활용해 비행기를 자동으로 검출하거나 해양 감시에서 무인 비행기 및 드론을 활용해 사진에 나타난 피사체를 분석하기도 합니다. 산불 모니터링에서도 태양광 장기 체공 드론을 활용해 산을 파악하고 연기가 날 경우 자동으로 화재를 인식하여 데이터를 전송하기도 합니다.
알체라의 인공지능이 감지한 산불 연기 (이미지 : 알체라) 국내 영상 인식 인공지능 기업인 알체라는 미국 캘리포니아 소노마 카운티와 산불 조기 발견을 위한 인공지능 기반 화재 탐지 솔루션을 제공하기로 했습니다. 산불이 났음을 감지하면 해당 지역에 파란 네모 상자가 표시되고 감시원들에게 산불이 났음을 알려줍니다. 기존에는 200대의 CCTV를 통해 들어오는 100만장의 영상을 사람들이 수작업으로 선별해서 살펴봐야 했지만 인공지능 도입 이 후 사람은 1000장 정도만 살펴봤고 나머지 사진은 정확도 97%에 달하는 인공지능을 활용해 감시합니다. 인공지능 도입 후 소노마 카운티에서는 기존 인력 감시할 때보다 10분 일찍 산불을 찾아냈고 조기 진화에 성공하기도 했습니다.
GIS와 인공지능이 결합하여 사회 문제를 분석하거나 해결하기도 합니다. 미국에서는 노후된 상수관의 유지 관리에 GIS와 머신러닝을 활용하고 있습니다. 짧게는 50년, 길게는 150년이 넘은 노후 상수도관은 교체가 시급한데 Nob Hill Water Association(이하 NHW)에서는 GIS와 머신러닝을 접목하여 상수도관 교체 문제를 해결하고 있습니다. ArcGIS와 결합한 머신러닝을 통해 각 수도관의 파열 가능성을 파악한 후 교체 및 작업 순서를 결정합니다.
기후 변화에도 인공지능을 활용하고 있습니다. 전세계 기상 관측소와 관측 위성를 통해 엄청난 양의 기상 데이터를 수집한 후 기상청의 수퍼 컴퓨터로 인공지능을 활용해 방대한 기상 빅데이터를 분석하고 기상 현상을 예측합니다. 2018년 홍수 예측 프로그램을 인도 지역에 출시한 구글은 2020년 9월 방글라데시와 인도 전역에 홍수 발생 가능성을 예측했습니다. 이 지역에서는 인공지능 활용 전 홍수가 발생하기 하루 전에야 경보를 발령할 수 있었지만 구글 인공지능 모델을 활용하면서 재난 발생 3일 전에 홍수 경보를 미리 알림으로써 주민들이 대피할 수 있는 시간을 확보할 수 있었습니다.
2021년 2월에는 세계 최대 수퍼 컴퓨터 ‘후가쿠(Fugaku)’를 개발한 후지쯔가 일본의 재난 연구 기관들과 함께 인공지능 모델 개발에 성공했습니다. 후지쯔는 후가쿠에 2만개의 잠재적 쓰나미로 구성된 데이터를 학습시켰고, 이를 바탕으로 홍수 상황을 예측해냈습니다. 이 외에도 캐나다에서는 농업 연구소의 기후 과학자들이 인공지능 기반 프로그램을 극심한 가뭄 현장에 적용하여 가뭄을 예측하는 연구를 진행중입니다.
