구글, AI로 여진 예측 “정확성 3%에서 6%로 향상”

머신러닝과 신경망 모델로 여진 시기와 크기 예측 성공

6일 구글코리아서 화상간담회 진행

구글이 6일 서울 역삼동 구글코리아에서 화상 간담회를 열었다. 화면으로 마튼 와튼버그 구글 시니어 스태프 리서치 사이언티스트가 여진 예측 모델에 대해 설명하고 있다. ⓒ 이호연 데일리안 기자

머신러닝과 신경망 모델로 여진 시기와 크기 예측 성공
6일 구글코리아서 화상간담회 진행

구글이 인공지능(AI) 기술을 활용해 지진후 발생하는 여진 위치 예측 모델을 얻는데 성공했다. 예측 모델 정확성은 한 자리 수준이지만, 향후 다른 재난이나 다양한 분야에 이를 활용할 수 있다는 잠재적 가능성에 기대가 모아지고 있다.

구글은 6일 서울 역삼동 구글코리아에서 화상 기자간담회를 열고 AI 기술로 여진을 예측하는 연구 성과에 대해 소개했다. 이날 마튼 와튼버그 구글 시니어 스태프 리서치 사이언티스트는 “기존 여진 예측 모델은 3%의 정확성을 보였으나, 우리가 개발한 연구 모델은 6%의 정확성을 보였다”고 밝혔다.

구글 측은 여진 지역 예측을 위해 전 세계 주요 지진 118건을 연구했고, 컴퓨터 시뮬레이션으로 인공지진을 만들어 내며 실험을 했다. 이들은 딥러닝을 통해 여진이 발생할 시기와 크기를 예측할 수 있었다.

이후 연구팀은 본진으로 발생한 정적 응력 변화와 여진이 발생하는 위치 간의 관계를 분석하기 위해 신경망을 적용했다. 알고리즘을 통해 유용한 패턴을 파악할 수 있었다는 분석이다. 이 연구 결과로 여진 위치를 예측하기 위한 개선된 모델을 얻는데 성공했다.

기존 모델은 여진 예측에서 0.5점을 기록한 반면, 구글의 신경망은 0.849라는 결과를 냈다. 0.5는 무작위에 가깝고, 1은 완벽한 예측을 의미한다. 무작위 예측보다는 더 나은 수치이다.

와튼버그 사이언티스트는 “6%라는 수치 자체만 놓고 보면 실질적으로 활용하기에는 미미한 수준”이라면서도 “AI를 통해서 기존의 방법을 개선시킬 수 있다는데 그 의미가 있다”고 강조했다.

그는 “연구 모델을 더 개선하면 실생활에서도 사용할 수 있을 것”이라면서도 “지금은 매우 초기 단계이고, 신경망이 소규모라 정확성이 얼마나 더 발전해나갈지는 예측이 어렵다"고 덧붙였다.

연구팀은 이번 연구를 통해 지진 발생에 있어 중요한 요인일 수 있는 물리량을 식별하는 예상 밖의 결과를 얻기도 했다. 데이터 세트에 신경망을 적용함으로써, 예측에 중요하고 유용하게 작용한 구체적 요인의 조합을 자세히 들여다볼 수 있었다는 설명이다.

그는 “머신러닝을 통해 어떤 성과를 얻을 수 있을지 가능성은 무궁무진하다”며 “구글은 현재 홍수를 예측하기 위한 기술도 연구하고 있다. 의료 분야에서도 질병을 진단하기 위해 신경망 기술을 활용중이다”고 말했다.