Google은 인공지능을 활용해 강의 홍수와 돌발성 홍수를 예측하는 시스템을 개발했으며, 현재 150개국에서 예측을 제공하고 20억 명이 넘는 사람들이 이를 이용하고 있다고 밝혔습니다. Google은 Flood Hub 도구를 통해 이 정보를 제공하며, 일부 경보는 검색 결과에도 표시되고 Flood Forecasting API를 통해 기관과 조직이 이용할 수 있습니다.
이 프로젝트는 Google이 2018년 인도에서 시작한 실험에서 출발했으며, 당시에는 실시간 강 데이터를 바탕으로 홍수를 예측했습니다. 이후 Google은 모델의 범위를 확대해 강의 홍수를 발생 최대 7일 전에, 도시 지역의 돌발성 홍수를 24시간 전에 예측할 수 있도록 했습니다.
Flood Hub 시스템은 어떻게 작동하는가?
모델은 강수량, 강의 수위, 지표면 상태, 기상 데이터 등 방대한 글로벌 데이터를 처리합니다. 강의 홍수 예측은 두 가지 주요 모델에 기반합니다. 수문 모델은 날씨와 지표면 조건을 바탕으로 강으로 흘러들 물의 양을 계산하고, 침수 모델은 물 흐름 데이터를 바탕으로 홍수의 영향을 받을 수 있는 지역을 추정합니다.
기존 모델은 일반적으로 보정을 위해 수위 측정값과 같은 지역의 역사적 데이터가 필요합니다. 그러나 측정 장비 네트워크는 전 세계 모든 지역에 동일한 수준으로 구축되어 있지 않으며, 특히 경보의 필요성이 더 큰 지역에서는 더욱 그렇습니다. Google은 자사의 모델이 여러 지역의 데이터를 활용해 충분한 현지 기록이 없는 곳에서도 예측을 제공할 수 있다고 밝혔습니다.
Groundsource, 도시 돌발성 홍수 데이터 격차를 해소하다
도시의 돌발성 홍수를 Flood Hub에 포함하는 일은 강의 홍수 예측보다 더 어려웠습니다. 이러한 유형의 사건에 관한 센서와 역사적 기록이 부족했기 때문입니다. Google은 이 격차를 해소하기 위해 2026년 3월 Groundsource 방법론을 발표했으며, 이 방법론은 Gemini 모델을 사용해 20년에 걸쳐 수집된 홍수 관련 뉴스 보도 500만 건 이상을 분석했습니다.
이 과정에서 150개가 넘는 국가의 역사적 홍수 사건 260만 건을 포함하는 데이터베이스가 구축되었습니다. 이후 이 데이터는 도시 지역의 돌발성 홍수를 위한 새로운 모델에 통합되었고, 해당 모델은 Flood Hub에서 이용할 수 있게 되었습니다.
이 발전이 중요한 이유는 무엇인가?
조기 예측의 가치는 단순히 경보를 발령하는 데 그치지 않습니다. 예측은 수위가 상승하기 전에 지역사회와 인도주의 기관이 실질적인 조치를 취할 시간을 제공합니다. Google은 나이지리아 코기주에서 GiveDirectly가 진행한 사례를 언급합니다. 이 조직은 Flood Forecasting API를 사용해 수위가 상승하기 전에 홍수 위험에 노출된 사람들에게 자금을 송금했습니다. Google이 제시한 결과에 따르면, 조기 지원은 가구의 대피와 자산 보호 및 재건을 도왔습니다. 소득은 두 배 이상 증가했고, 식량 불안은 90% 감소했으며, 수혜자의 93%는 향후 홍수에 더욱 대비할 수 있게 되었다고 답했습니다.
향후 단계와 데이터 이용
Flood Hub의 돌발성 홍수 모델은 현재 가장 우수한 데이터가 확보된 도시 지역으로 여전히 제한되어 있습니다. Google은 이를 농촌 지역의 돌발성 홍수와 해안 홍수까지 확대하는 방안을 검토하고 있으며, 폭염과 산사태 등 다른 위험을 예측하는 데 Groundsource 방법론을 활용할 가능성도 살펴보고 있습니다.
Google은 국가 기상·수문 기관과 관련 기관이 자체 데이터를 통합해 맞춤형 예측을 생성할 수 있도록 수문학 프레임워크를 오픈 소스로 공개했다고 밝혔습니다. 또한 홍수 연구와 재난 회복력 애플리케이션을 지원하기 위해 Groundsource 데이터 세트와 Flood Forecasting API도 제공했습니다.