제주, AI로 지하수위 예측 첫 성공…남은 과제는?

<앵커>

제주 지하수 수량을 정확히 파악하는 일은 사실상 지하수에 의존한 제주에서는 가장 중요한 문제입니다. 최근 제주에서 처음으로 딥러닝, 즉 인공지능을 활용한 지하수위 변화량 예측에 성공했습니다. 하지만 제주 전역으로 확대하기 위해서는 과제도 많습니다.

김동은 기자입니다.

<기자>

한해 제주에 내리는 39억 5천만 톤의 빗물 가운데 40%는 지하수로 함양됩니다.

하지만 제주는 지질 구조가 독특해 지하수 함양 과정 자체가 다른 지역과 다릅니다.

지하수 수위 예측이 그만큼 어렵다는 뜻입니다.

[박준범/미 육군 공병단 박사 : (해발) 600미터 이상의 한라산 정상까지는 관측정 자료도 없고, 시추한 자료도 없기 때문에 가장 중요한 함양지역인 제주 정상부의 지하 지질은 단지 추정, 추측할 수밖에 없죠.]

최근 딥러닝, 즉 인공지능을 활용해 제주 지하수위를 예측하는 데 성공했습니다.

제주에서는 처음입니다.

이 인공지능 모델에 지난 1992년부터 28년간 강수량 데이터와 사용량 등을 입력해 봤습니다.

하루 단위 예측 결과를 보면 지하수위 실측값과 99% 일치합니다.

최대 한 달까지 예측 결과도 93% 일치했습니다.

하지만 예측 기간을 1년으로 확대하자 정확도는 50%대로 떨어졌습니다.

지하수 기초자료가 광범위하고 다양할수록 인공지능 학습량이 많아져 장기간 지하수위 예측이 가능하다는 이야기입니다.

[신문주/제주개발공사 선임연구원 : 과거에 가지고 있는 자료를 가지고 학습해서 예측을 하기 때문에 양질의 데이터가 있으면 예측 성능이 향상되고요. 학습기간이 길어야지 예측을 잘할 수 있습니다.]

하지만 이 인공지능 시스템을 제주 전역으로 확대하기는 쉽지 않습니다.

제주도내 지하수 관정의 사용량 등 기초 데이터가 워낙 부실하기 때문입니다.

공공 지하수 관정의 사용량 자료는 길어야 5년 정도 구축돼 있을 뿐이고, 개인 관정은 정확한 관측 체계조차 마련되지 않았습니다.

[박원배/제주연구원 지하수연구센터장 : 이용량 데이터가 지하수위 변동에 굉장히 많이 좌지우지하고 있는데, 그런 데이터가 많지 않습니다. 이런 자료가 1년 자료 가지고 되는 게 아니거든요.]

인공지능을 활용해 제주 지하수 변화를 정확히 예측할 수 있도록 지하수 관정에 대해 더 많은 기초 조사와 연구가 필요한 셈입니다.
JIBS 김동은

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<앵커>

제주 지하수 수량을 정확히 파악하는 일은 사실상 지하수에 의존한 제주에서는 가장 중요한 문제입니다. 최근 제주에서 처음으로 딥러닝, 즉 인공지능을 활용한 지하수위 변화량 예측에 성공했습니다. 하지만 제주 전역으로 확대하기 위해서는 과제도 많습니다.

김동은 기자입니다.

<기자>

한해 제주에 내리는 39억 5천만 톤의 빗물 가운데 40%는 지하수로 함양됩니다.