“북한, 도농 간 격차 심해졌다” AI가 위성사진 분석해보니

위성으로 촬영한 2016~2019년 북한의 모습을 AI가 분석 후 경제 점수를 적용한 모습. 상단은 관광개발구 중 하나인 원산 갈마지구로 유의미한 개발이 발견됐으나 하단은 공업개발구인 위원개발구로 변화가 감지되지 않았다./KASIT 제공

인공지능(AI)을 이용해 인공위성 사진을 분석, 북한 등 빈곤국의 경제 지표를 추정하는 기술이 개발됐다. 기초 통계자료가 미비한 최빈국까지 모니터링할 수 있어 활용이 기대된다.

KAIST는 차미영-김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원, 서강대, 홍콩과기대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS)와 국제공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 AI 기법을 개발했다고 21일 밝혔다. 전 세계 국가 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황이 없고, 17개국은 인구 센서스 조차 되고 있지 않아 이런 소외된 국가들에 대한 데이터 수집에 사용될 수 있을 전망이다.

연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2의 위성 영상을 활용했다. 먼저 위성영상을 약 6제곱킬로미터(2.5×2.5㎢)의 작은 구역으로 세밀하게 분할한 후, 각 구역의 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다. 이후 연구팀이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 AI에게 제공하고, AI는 이런 정보를 학습해 각 영상 자료에 경제 점수를 부여하는 식의 ‘인간-기계 협업 알고리즘’을 사용해 데이터를 분석했다.

연구팀은 개발된 AI를 활용해 대북 경제제재가 심화됐던 2016년~2019년 북한 경제를 분석한 내용을 공개했다. 분석결과 당시 북한에서는 평양과 대도시에 경제 발전이 더욱 집중돼 도시와 농촌간 격차가 심화된 것으로 나타났다. 또 관광경제개발구에서는 경제제재와 달러 부족을 극복하기 위해 오히려 투자가 많이 이루어져 새로운 건물 건설 등 유의미한 변화가 관측됐다. 반면 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 변화가 미미한 것으로 나타났다.

이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용하여 세밀한 경제 지표 점수를 공개했다. 차 교수는 “이번에 개발한 인공지능 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획”이라고 밝혔다.