포스텍, AI로 기상예보 빗나갈 때 시민 감정 분석 성공

감종훈 교수팀 태풍 '카눈' 사례 활용
'위험소통 체계' 구축 활용 가능할 듯

연구 이미지 (사진= 포스텍 제공)

포스텍 환경공학부 감종훈 교수, 통합과정 김길우 씨 연구팀이 기상예보 오차와 시민 감정 반응의 관계를 정량적으로 분석하는 데 성공했다.

한반도를 관통한 태풍을 사례로 기상관측 및 온라인 재난 담론 데이터와 AI 기술을 활용해서다.

연구 결과는 지구환경과 건강 융합 과학 분야의 국제학술지인 'GeoHealth'에 게재됐다.

기상예보는 태풍, 집중호우 같은 재난 상황에서 시민들의 행동을 결정하는 중요한 정보다.

하지만 아무리 발전한 예보 기술도 모든 상황을 완벽하게 맞출 수는 없다. 실제 강수량과 예보 강수량 사이에는 차이가 발생하기 마련이다. 이러한 오차가 사람들의 심리에도 영향을 줄 수 있다는 점에 연구팀은 주목했다.

연구팀은 2023년 8월 태풍 '카눈'이 한반도를 통과했을 때 전국 613개 기상관측소 강수 관측자료와 기상청 강수예보 자료를 비교해 지역별 예보 오차를 분석했다.

이어 네이버 제보톡(NAVER Report Talk)에 게시된 4만3천 건의 온라인 게시글을 수집해 AI 기반 감정분석을 수행하고 예보 오차와 시민들의 감정 반응 사이의 연관성을 살펴봤다.

분석 결과는 흥미로웠다. 태풍 '카눈'이 한반도에 상륙·관통하는 동안 동해안과 남동부 지역에서는 실제 비가 예보보다 많이 내리는 '과소예보' 경향이, 수도권과 서부 지역에서는 많은 비를 예보하는 '과대예보' 경향이 나타났다.

이러한 예보 오차 경향에 따라 시민들이 느끼는 감정은 뚜렷하게 달랐다. 과대예보 지역에서는 불안, 걱정, 피로감이 상대적으로 많이 나타났지만, 과소예보 지역에서는 당황, 혼란, 슬픔 같은 감정이 두드러졌다. '걱정했는데 별일 없었다'라는 상황과 '괜찮을 줄 알았는데 심각했다'라는 상황이 다른 심리적 반응을 만들어 낸 것이다.

시민들은 재난 자체보다 예상했던 위험과 실제로 경험한 위험 사이의 차이에 특히 민감하게 반응했다.

태풍 상륙 전·중·후 시기를 비교한 결과, 온라인 담론의 약 55%가 부정 감정으로 분류됐으며, 태풍이 상륙하는 시점에는 게시글 수가 급격히 증가했다.

이는 시민들이 단순히 재난 정보를 소비하는 데 그치지 않고 직접 경험을 공유하며 정보 생산자로 역할을 전환했음을 보여준다.

연구는 정확한 예보 기술 개발 필요성을 보여주면서도 재난 대응에서 '비가 얼마나 오는냐'뿐 아니라 '강수예보 정확성에 따라 어떻게 활용할 수 있는냐'도 중요하다는 점을 시사한다.

예보 정확도 향상과 함께 불확실성을 효과적으로 전달하는 소통 체계가 마련될 때 시민들의 불안과 혼란을 줄이고 사회의 재난 대응 역량이 높아질 것으로 분석됐다.

제1저자인 김길우 씨는 "연구를 통해 재난 상황에서는 예보 정확도뿐만 아니라 불확실성을 시민들에게 효과적으로 전달하는 위험소통 전략이 중요하다는 것을 확인했다"라고 전했다.

감종훈 교수는 "AI로 대규모 온라인 담론 문자 데이터를 분석해 예보 오차와 시민 감정 간의 관계를 정량적으로 규명했다"며 "향후 홍수나 가뭄 같은 자연 재해 대응 과정에서 시민의 심리적 반응까지 고려한 위험소통 체계를 구축하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대한다"고 했다.


포항=김규동 기자