주인님! 우리 동네에 강한 여진이 예상됩니다

입력 : ㅣ 수정 : 2018-08-29 23:55

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지진도 인공지능으로 예측할 수 있을까
구글·하버드대학 등 美 산·학 연구팀
“여진 위치 예측 성공… 정확도 98%”
시간·규모 몰라… ‘지진 분석’까진 먼 길
2011년 2월 22일 뉴질랜드 크라이스트처치에서 규모 6.3의 지진으로 6층 빌딩이 무너진 모습(오른쪽 사진). 많은 학자들은 이 지진이 2010년 9월 4일 발생한 규모 7.1의 뉴질랜드 캔터베리 지진의 여진이라고 본다.   네이처 제공
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▲ 2011년 2월 22일 뉴질랜드 크라이스트처치에서 규모 6.3의 지진으로 6층 빌딩이 무너진 모습(오른쪽 사진). 많은 학자들은 이 지진이 2010년 9월 4일 발생한 규모 7.1의 뉴질랜드 캔터베리 지진의 여진이라고 본다.  
네이처 제공

올여름만큼이나 무더웠던 2016년 여름이 막 끝난 시점인 9월 12일 오후 8시 32분 경북 경주시 남남서쪽 8㎞에서 규모 5.8의 지진이 발생했다. 1978년 기상청이 계기지진 관측을 시작한 이래 가장 큰 규모이자 남북한 지역을 통틀어 역대 가장 강력한 지진으로 기록됐다. 1년 뒤인 지난해 11월 15일 오후 2시 29분에는 인근 포항 지역에서 규모 5.4의 지진이 발생했다. 경주 지진에 이어 역대 두 번째로 강력한 규모였다.

집단에 새겨진 공포의 기억은 쉽게 사라지지 않는다. 2년 연속 가을철에 큰 규모의 지진이 발생하면서 국민들은 한반도가 더이상 지진의 안전지대가 아니라는 인식을 갖게 됐다. 끝없이 계속될 것만 같은 폭염의 기세가 누그러지고 가을이 가까워오면서 ‘올해도 큰 지진이 나는 것 아닌가’, ‘이번에는 어느 지역에서 지진이 발생할까’라는 불안감과 함께 일기예보처럼 지진도 사전에 예측할 수 있는 기술은 없을까 하는 궁금증도 커지고 있다.

결론부터 말하자면 현대 과학기술로도 지진을 사전에 예측하는 것은 어려운 일이다. 전 세계 모든 지역에 지진계를 빼곡하게 설치하지 않는 이상 지진을 정확하게 예측하는 것은 쉽지 않다. 또 지진계가 촘촘히 설치돼 있다고 하더라도 지진계에서 지진파를 감지하는 순간 이미 지진은 시작된 것이기 때문에 예측이라고 할 수 없을 것이다.
위쪽 a, b, c는 실제 발생한 본진과 여진의 위치를 표시한 것이며 아래쪽 d, e, f는 인공지능이 본진을 바탕으로 여진 발생 가능지역을 예측한 것. 인공지능이 실제 발생한 여진 위치와 거의 유사하게 예측한 것을 알 수 있다. 연구팀은 여진 위치 예측정확도가 98%에 이른다고 주장했다.  네이처 제공
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▲ 위쪽 a, b, c는 실제 발생한 본진과 여진의 위치를 표시한 것이며 아래쪽 d, e, f는 인공지능이 본진을 바탕으로 여진 발생 가능지역을 예측한 것. 인공지능이 실제 발생한 여진 위치와 거의 유사하게 예측한 것을 알 수 있다. 연구팀은 여진 위치 예측정확도가 98%에 이른다고 주장했다.
네이처 제공

홍태경 연세대 지구시스템과학과 교수는 “지진은 지구의 역사가 시작되면서부터 쌓여 있던 응력과 지각판이 상호작용하면서 나타나는 현상”이라며 “지진을 예측하기 위해서는 수천, 수만년 동안 쌓인 지구 내부 응력 변화를 파악하고 있어야 하는데 현재는 불과 200~300년 동안의 데이터밖에 갖고 있지 않다”며 지진 예측의 어려움을 설명했다.

그래도 과학자들은 지진 예측을 위해 다양한 방법을 시도하고 있다. 알파고를 개발한 구글 인공지능팀이 참여한 미국 산·학 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 지진 발생 위치를 파악할 수 있다는 연구 결과를 내놔 학계의 비상한 관심을 끌고 있다.

미국 하버드대 지구·행성과학과, 코네티컷대 물리학과와 통합지구과학센터, 구글 공동연구팀은 AI의 딥러닝 기술로 대규모 지진이 발생한 뒤 나타나는 여진의 위치를 정확하게 예측하는 기술을 개발하는 데 성공했다고 29일 밝혔다. 이번 연구 결과는 세계적인 과학저널 ‘네이처’ 30일자에 실렸다.

연구팀은 13만 1000개의 본진과 여진 기록을 인공신경망에 입력해 지진에 대해 학습하도록 했다. 그다음 3만개의 새로운 본진 데이터를 입력한 뒤 여진 발생 위치를 예측하도록 했다. 그 결과 지진학자들이 여진의 위치를 예측하는 데 활용하는 ‘쿨롱장 응력변화 기법’보다 더 정확하게 위치를 예측했다고 연구진은 주장했다.

쿨롱장 응력변화 기법은 본진이 발생한 다음 단층 형태에 따라 응력이 어떤 방향에 추가되는지를 계산하고 응력이 지진을 유발할 수 있을 정도인지 분석해 여진 위험지역을 파악하는 방법이다. 그런데 AI는 본진이 발생한 지역의 단층 형태를 비롯한 구체적인 단층 정보를 주지 않은 채 과거 발생한 대형 지진의 규모, 발생 시간과 위치, 여진 관련 정보 등 비교적 단순 데이터만으로 지진에 대해 학습하고도 여진이 발생할 수 있는 위치를 예측해 낸 것이다.

피비 로빈슨 드브리스 하버드대 박사는 “이번 기술은 대형 지진이 발생한 다음 뒤따르는 여진 발생 가능 지역을 놀라운 정확도로 예측함으로써 지진학 분야에서도 AI의 활용 가능성을 보여 줬다”며 “지진 발생 메커니즘에 대한 물리학적 이해도 역시 한층 높여 줄 것”이라고 말했다.

전문가들은 이번 연구가 지진의 예측 가능성을 보여 준 것은 의미가 크지만 여전히 부족한 점과 보완해야 할 부분이 많다는 평가를 내리고 있다. 홍태경 교수는 “여진 예측에 AI가 활용될 수 있다는 가능성을 보여 준 것은 좋은 시도이지만 여진이 발생할 수 있는 위치를 지나치게 넓게 잡은 경향이 있다”며 “발생 가능 위치를 넓게 잡을수록 해당 지역 내에서 여진이 발생할 수 있는 가능성은 당연히 높아질 수밖에 없다”고 지적했다. 홍 교수는 “다음 여진이 발생할 수 있는 위치만 예측할 수 있다는 것이지 언제, 어떤 규모인지는 AI도 여전히 예측하지 못하고 있다”며 “지진 예측의 어려움을 보여 준 또 하나의 연구”라고 설명했다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr
2018-08-30 23면
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