[디지털투데이 유다정 기자] 지진은 본진에 의한 큰 진동과 함께 여진과 쓰나미 등 기타 재해를 동반한다. 언제 어디서 발생할 지 예측이 불가능해 피해는 가중된다. 구글은 인공지능과 머신러닝을 이용해 지진을 연구하고 있다. 예측 정확도는 기존 3%에서 6%로 두배 가량 높였다고 초기 성과를 밝혔다.

6일 오전 구글은 역삼동 소재 구글 코리아에서 '구글 AI 포럼'을 열고, 딥러닝 기술을 활용한 여진 발생 위치 예측 모델을 소개했다. 마틴 와튼버그(Martin Wattenberg) 구글 시니어 스태프 리서치 사이언티스트와 화상연결을 통해 진행됐다.

마틴 와튼버그는 구글에서 페어(PAIR) 이니셔티브와 AI 시각화팀인 빅픽처 팀을 이끌고 있다. 오늘 그가 전한 내용은 지난 8월 피비 드 브리스 하버드 대학교 박사 등과 여진의 발생 위치를 AI로 예측하는 새로운 기술을 공동개발해 네이처에 발표한 것이다.

와튼버그에 따르면 현재 활성단층지역 200km 이내에 살고 있는 사람은 14억이 넘는다. 지진 발생 시에는 강력한 진동에 직접적으로 노출되기도 하지만 지진으로 발생하는 쓰나미, 산사태같은 자연재해도 수반된다. 지진(본진) 뒤에 따라오는 작은 지진(여진)도 계속돼 구조와 복구에도 애를 먹는다.

연구팀이 주목한 것도 이 '여진'이다. 여진의 발생 위치를 예측할 수 있다면 응급 구조대들이 어디에 위치할 지, 통신 기지국 어디에 세워야 할 지 등을 정확히 할 수 있다. 최소한 상황이 악화되는 것은 막을 수 있다.

먼저 연구팀은 전세계  118개의 주요 지진과 13만개의 여진 데이터를 이용해 그 발생위치를 표기했다. 와튼버그는 문제를 기계가 학습할 수 있도록 하기 위해 문제를 단답식으로 간략화했다고 설명했다. 그리고 주진으로 발생한 응력(stress) 변화와 여진이 발생하는 위치 간의 관계를 분석하기 위한 신경망(network)를 적용했다. 

위 이미지를 보면 노란색 격자 셀이 보이는데, 보라색이 예측한 부분이고 회색이 실질적으로 여진이 발생한 위치들이다. 우측이 머신러닝을 적용한 모델인데, 기존보다는 확실히 개선된 모습이다. 

수치로 따지면 기존에는 정확성이 3%였다면, 연구팀의 모델을 사용하면 6%로 2배가량 늘었다. 

머신러닝에서 추론된 결과와 실제 결과의 비교를 통해 정확도를 측정하는 방식인 AUC로 따져도 기존 방법은 0.583으로 무작위 예측보다 조금 낮은 수치였다면, 구글이 도입한 모델의 경우 0.849로 보다 향상됐다. AUC는 0.5는 무작위 예측에 가깝고 1.0은 완벽한 예측을 뜻한다. 

물론 아직 실효성은 없고, 인공지능을 활용해 지진을 예측하는 '첫발'을 뗐다는 의미 정도를 부여할 수 있다. 와튼버그는 "현재 신경망은 초기단계이며 많은 개선이 필요하다"면서도 "AI가 기존 방법보다 개선된 결과를 낼 수 있다는 점, 과학을 새로운 시점에서 볼 수 있다는 점은 흥미롭다"고 말했다.

그는 또한 "홍수 등 기타 자연재해 및 의료 등 적용할 수 있는 분야는 무궁무진하다"며 "(인공지능은) 계속 질문하고 새롭게 배워나갈 것"이라고 덧붙였다.