MRI에서 뇌종양 찾는 AI에 위성 데이터 넣었더니...산사태 발생 98% 정확하게 예측

이탈리아 과학자들, 전기공학 학술지 ‘IEEE’에 산사태 예측 연구 실어

뇌를 촬영한 자기공명영상(MRI) 사진에서 뇌종양을 찾아내는 인공지능(AI)으로 산사태 발생 가능성을 예측하는 기술이 개발됐다.

알레산드로 주세피 이탈리아 로마 사피엔자대 컴퓨터 및 제어관리공학과 교수 연구팀은 6일(현지 시각) 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 테크 전문지 스펙트럼에 인공지능(AI)과 MRI 신경망 기술을 사용해 이탈리아의 산사태 가능성을 예측하는 데 성공했다고 밝혔다.

지난 8월 13일(현지 시각) 산사태가 발생한 미얀마 카친주 파칸트 산악 지대 옥 광산에서 주민들이 사고 현장을 바라보고 있다./파칸트 AFP=연합뉴스

미국 지질연구소(USGS)에 따르면 전 세계적으로 산사태로 인해 매년 수천 명이 숨지고 수십억 달러의 피해가 발생하고 있다. 2017년 아프리카 시에라리온에서 발생한 산사태로 1100명 이상이 숨지고 3000명 이상이 집을 잃었다.

이탈리아는 유럽에서 산사태 위험에 가장 많이 노출된 국가다. 이탈리아는 국토의 75%가 산이나 구릉지형으로 이뤄져 있어, 산사태가 자주 발생한다. 이탈리아 환경보호 고등연구소에 따르면 이탈리아 국토의 8%에 해당하는 2만4000㎢의 면적에서 산사태가 발생했다.

연구진은 산사태 발생 가능성이 높은 지역을 예측하기 위한 지도를 만드는 연구를 시작했다. 주세피 교수는 “지역의 경사, 식생, 지리에 대한 빅데이터를 바탕으로 기계학습을 한 AI가 어떻게 산사태를 예측할 수 있을지를 파악하고자 연구를 시작한 것”이라고 설명했다.

연구진은 이번 연구에서 미국항공우주국(NASA)의 인공위성인 랜드샛8호(LandSat-8)와 테라(TERRA) 데이터를 활용했다. 연구에서는 산사태가 발생하기 쉬운 산악 지형·빈번한 지진 활동으로 유명한 이탈리아 북부의 롬바르디아와 불안정한 암석층과 비가 잦은 남부의 아브루초라는 두 지역을 분석에 활용했다.

최근 의학 분야에서는 심장과 뇌 질환을 조기에 진단하기 위해 MRI 영상에 기계학습(머신러닝)을 활발히 적용하고 있다. 연구팀은 머신러닝을 활용한 영상진단 기술을 산사태 예측에 적용했다. 연구진은 이번 연구에서 MRI 스캔에서 종양을 발견하도록 학습된 유넷(U-Net)이라는 신경망 아키텍처(컴퓨터의 하드웨어나 소프트웨어의 설계구조의 하나) 기술을 활용한 것이다. AI 시스템은 3D 지형, 습기, 식생, 암석, 토양 유형과 같은 지형 요소를 학습했다.

연구진은 이 위성 데이터의 80%를 신경망을 훈련하는 데 사용했다. 그런 다음 훈련된 AI 시스템을 사용해 데이터의 나머지 20%를 분석, 어떤 지역이 산사태 발생 가능성이 가장 높은지 예측했다. 신경망은 98%의 정확도로 산사태가 발생하는 곳을 예측했다. 연구팀은 “이번 연구를 통해 이전에 설계된 신경망보다 예측 정확도가 더 높다는 것을 입증했다”면서 “앞으로 기후 변화로 인해 산사태 수가 증가함에 따라 이러한 산사태 예측 가능성을 높이는 기술 개발이 필요하다”고 전했다.

다만 한계점도 있다. 이 연구에 활용된 기술은 현재의 데이터만 활용했기 때문에 강수량과 같이 시간에 따라 변할 수 있는 미래 기후 변화 요인은 반영하지 못한다.

이번 연구는 지난 6월에 열린 제31회 ‘제어 및 자동화 학회’에서 공개됐다.

IEEE(2023) DOI: https://ieeexplore.ieee.org/document/10185824

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