일본 시바우라 공업대학교 연구진이 지진 피해를 최소화하기 위한 인공지능(AI) 모델을 개발했다. 토양을 분석해 액상화 취약 지역을 식별하는 모델로, 이를 활용하면 지진이 발생했을 경우 기존보다 빠르게 도시를 재건할 수 있을 것으로 기대된다.

액상화는 지진 등으로 땅에 물이 스며들며 지반이 물러지는 현상이다. 액상화가 일어나면 지반이 약해지기 때문에 건물이 붕괴되는 등 피해가 더욱 커지게 된다. 액상화 취약 지역을 미리 파악해야 피해 규모를 최소화할 수 있다는 이야기다.

2011년 일본 도호쿠 지진은 액상화를 일으켰고, 1000채의 주택이 피해를 입었다. 뉴질랜드 크라이스트처치에서는 규모 6.2의 지진으로 액상화가 발생해 상하수도 시스템의 80%가 파괴됐다.

2024년 노토반도에서 발생한 지진은 광범위한 액상화를 일으켰고, 6700채의 주택이 영향을 받았다.시바우라 공대 연구진은 지진 발생 시 토양이 어떻게 반응하는 지를 예측하는 머신 러닝 모델을 개발했다.

이 모델은 지질 데이터를 사용해 토양층의 자세한 3D 지도를 만들고, 안정된 지역과 액상화에 취약한 지역을 식별한다.

이를 위해 도쿄 세타가야의 433개 위치에서 얻은 데이터를 수집했다. 지지층 깊이를 예측하는 데 활용됐다.

연구진은 지진 발생 시 토양이 얼마나 안정적인지, 액상화 가능성이 얼마나 되는지를 보여주는 지표인 지지층 깊이를 정확하게 추정하기 위해 인공 신경망 등을 활용했다고 한다.

연구진은 정확성을 높이기 위해 지지층의 깊이, 경도, 위도, 고도와 같은 위치에 대한 주요 정보도 파악했다. 또 '배깅' 기술을 적용해 예측 정확도를 20%나 개선했다.

새로운 모델이 만든 3D 지도는 토목 전문가들에게 귀중한 시각적 보조 도구가 될 것이며, 토양 조건이 안정적인 건설 현장을 식별하는 데도 도움이 될 것으로 보인다.

연구를 주도한 이나즈미 교수는 "이 연구는 보다 안전하고 효율적이며 비용 효율적인 도시 개발을 위한 기반을 제공할 것"이라며 "지반 공학 분석에 고급 AI 모델을 통합함으로써 액상화 위험을 더 잘 완화하고 전반적인 도시 회복력을 강화할 수 있다"라고 밝혔다.

AI포스트(AIPOST) 유진 기자

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