AI로 본진 후 여진 정확하게 예측 연구 중

▲출처: Pxhere

8월 6일 일본 홋카이도에서 진도 7의 강한 지진이 발생했다. 진앙에서는 마을 하나가 하루 사이 통째로 사라질 정도로 피해가 컸다.  본진 이후에 오는 여진은 규모가 작지만, 제대로 대처하지 못할 경우 본진 못지않게 피해를 볼 수 있다. 

이렇게 큰 지진이 발생한 후 여러 번 일어나는 여진을 인공지능(AI)을 이용해 예측하는 연구를 구글에 의해 이루어지고 있다. 

하버드대학 박사후연구원인 피비 디브리즈(Phoebe DeVries)는 구글 기계학습 전문가들과 협력해 여진의 발생 위치를 딥 러닝을 이용해 예측하는 데 도전하고 있는데, 현재 연구 중간 단계에 도달했다. 디브리즈는 지금까지의 연구 결과를 과학 저널 네이처(Nature) 8월 29일 논문명 <Deep learning of aftershock patterns following large earthquakes>으로 발표했다. 

연구팀은 세계에서 지금까지 발생한 주요 지진 118건에 대한 데이터를 수집해 AI 학습용 데이터 만들었다. 수집된 데이터는 시각화되어 있다. 예를 들면 1992년 미국 캘리포니아에서 발생한 랜더스 지진(리히터 규모 7.3)의 경우 아래 그림과 같이 표시된다. 빨강 파랑 노랑 등 색이 늘어선 곳이 본진이고, 그 주변에 떠있는 반투명의 붉은 큐브가 여진을 나타내고 있다.

▲출처: 구글 블로그

연구팀은 본진으로 인한 정적 응력 변화와 여진의 위치 관계를 분석하기 위해 신경망을 활용해  유용한 패턴을 식별하는 데 성공했다. 분석 알고리즘이 식별한 이 패턴을 바탕으로 여진의 위치를 정확하게 예측하는 모델이 만들어졌다. 

연구팀에 따르면 “이 시스템은 아직은 정확하지는 않지만, 여진 예측에 큰 걸음을 뗀 것”이라며, “기계 학습 기반 예측 시스템은 여진의 위험에 있는 지역에 대피를 알리는데 도움이 된다”고 설명했다.

다음 그림은 연구팀이 개발한 여진 예측 시스템이 ‘랜더스 지진의 본진 데이터’에서 발생할 수 있는 여진에 대해 예측한 데이터를 맵핑한 것이다. 짙은 빨간색은 여진이 발생할 것으로 예상되는 지역을 나타낸다. 검은 점은 관찰된 여진 위치이고 노란 선은 이미지 중앙의 노란 선은 본진 발생 시에 생긴 단층을 보여준다.

▲출처: 구글 블로그

한편 연구팀은 “연구에서는 의도하지 않은 결과도 나오고 있어 개발한 시스템이 지진 발생 시 중요한 ‘물리량’을 파악하는 데 도움이 됐다”며, “우리가 신경망을 데이터 세트에 적용했을 때, 예측된 결과를 액면 그대로 사용하는 것보다 그 예측에 중요하고 유용하다고 여겨지는 요인의 특정 조합을 살펴볼 수 있었다”고 설명했다.  

이는 자연현상을 더 잘 이해할 수 있는 잠재적인 물리적 이론을 발견할 수 있는 새로운 가능성을 열어준 것이다. 참고로 ‘세렌디피티(Serendipity)’, 즉 우연한 발견은 지금까지 인류의 발전을 크게 이끌었다.

IT뉴스 / 김들풀 기자  itnews@