침수 지역·피해 규모…빅데이터로 3시간 전 미리 예측 / KBS뉴스(News)

폭우에 따른 침수 피해, 좀 줄일 수 있는 방법은 없을까요? 강우량만으로는 예측하기 힘든 피해 정도를, 각종 도로나 하수관 정보 등 공공 빅데이터와 인공지능을 활용해 사전 분석하는 시스템이 개발됐습니다 침수되기 3시간 전부터 구체적인 지역과 정도까지 예측할 수 있는데 일부 지자체부터 도입되고 있습니다 정아연 기자가 보도합니다 [리포트] 지난해 여름 폭우로 침수 피해가 컸던 대전시 전민동, 단 2시간 만에 100mm가 넘는 비가 쏟아져 도로 곳곳이 물에 잠겼습니다 [김윤희/회사원 : "(당시에) 물이 허벅지까지 차고 기류가 너무 심해서, 차들도 중간에 다 물에 퐁당 빠져서 못 움직였고요 "] 강수량이 같아도 유독 이 지역만 침수가 더 잦은 이유는 뭘까? 땅의 경사도와 건물 높낮이 정보, 하수관과 맨홀 지도까지, 흩어져 있는 데이터를 한데 모아 슈퍼컴퓨터로 연관성을 분석한 결과 특히 맨홀 배수 효율에 문제가 있는 것으로 밝혀졌습니다 효율성이 원래보다 절반 이하로 떨어진 겁니다 빅데이터 분석에 인공지능의 기상예보 분석까지 더해지면, 침수 지역과 피해 규모를 3시간 전부터 예측해냅니다 특정 개인의 집 앞 도로에 어른 허리 정도 침수 예정'처럼 맞춤형 침수 정보를 제공합니다 [장동민/한국과학기술정보연구원 공학박사 : "주차된 차량이라든지 혹은 반지하에 거주하는 있는 사람이라든지 사전에 정보를 안내함으로써 인명 혹은 재산상 피해를 최소화할 수 있습니다 "] 침수에 뾰족한 대책이 없던 자치단체로서는 보다 정밀한 도시 정비계획을 세워 실시간 대응과 예방이 가능해진 겁니다 [시현정/인천시 스마트도시과장 : "상습 지역에 대해서는 저희가 관로랃느가 이런 데이터를 비교해서 바꿀 때 우선순위를 두고 교체할 수 있습니다 "] 특히 다음달부터 연구데이터 관리 관련법 개정으로 국가 차원의 공공 빅데이터 활용 사업이 본격화되면 과학으로 재난에 대처하는 방안도 크게 늘어날 것으로 전망됩니다 KBS 뉴스 정아연입니다