북한 도농격차 심화…인공지능으로 분석 가능해졌다

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KAIST-IBS, 6㎢마다 측정 가능한 기술 개발

국제사회에서 활용하도록 무료 공개 예정

인공지능 기술로 북한의 2016년과 2019년 위성영상과 경제점수 차이를 나타내는 지표들. 관광개발구 중 하나인 원산 갈마지구(상단)는 유의미한 개발이 발견됐다. 그러나 공업개발구인 위원개발구(하단)는 변화가 나타나지 않았다. ⓒKAIST 인공지능 기술로 북한의 2016년과 2019년 위성영상과 경제점수 차이를 나타내는 지표들. 관광개발구 중 하나인 원산 갈마지구(상단)는 유의미한 개발이 발견됐다. 그러나 공업개발구인 위원개발구(하단)는 변화가 나타나지 않았다. ⓒKAIST

앞으로 인공지능(AI)이 북한 경제지표를 추정 할 수 있는 길이 열릴 것으로 보인다. 6㎢마다 측정 가능한 인공지능 지도가 개발되면서 가능해진 것이다.

KAIST(총장 이광형)는 차미영-김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원(원장 노도영), 서강대(총장 심종혁), 홍콩과기대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS)와 국제공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 21일 밝혔다.

UN의 지속가능발전목표(SDGs)에 따르면 하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달한다. 그러나그 빈곤 현황을 제대로 파악하기는 쉽지 않다. 전 세계 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며, 17개국은 인구 센서스(인구주택 총조사)조차 진행하지 못하는 실정이다.

이러한 데이터 부족을 극복하려는 시도로 누구나 웹에서 받아볼 수 있는 인공위성 영상을 활용해 경제 지표를 추정하는 기술이 주목받고 있다. 연구팀이 주목한 것은 기존 통계자료를 기반으로 학습하는 일반적인 환경이 아닌, 기초 통계도 미비한 최빈국(最貧國)까지 모니터링할 수 있는 범용적인 모델이다.

연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2(Sentinel-2) 위성영상을 활용했다. 연구팀은 먼저 위성영상을 약 6㎢(2.5×2.5㎢)의 작은 구역으로 세밀하게 분할한 후, 각 구역 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.

이번 연구 모델이 이전 연구와 차별화된 점은 기초 데이터가 부족한 지역에도 적용할 수 있게끔 인간이 제시하는 정보를 인공지능의 예측에 반영하는 ‘인간-기계 협업 알고리즘’에 있다. 즉 인간이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 비교하면, 기계는 이러한 인간이 제공한 정보를 학습해 각각의 영상자료에 경제 점수를 부여한다. 검증 결과, 기계학습만 사용했을 때보다 인간과 협업할 경우 성능이 월등히 우수했다.

이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용해 세밀한 경제 지표 점수를 공개했다. 이 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였다. 데이터가 부족한 저개발국가에 적용 가능함을 연구팀은 확인한 것이다.

또 제시된 모델의 강점은 경제 활동의 연간 변화를 탐지할 수 있다는 점이다. 이 강점은 국제 사회가 목표로 하는 SDGs 중 ‘빈곤종식’과 ‘불평등해소’ 추이를 재빠르게 모니터링하는데 기여한다는 의미가 있다. 더 나아가 제시한 방법론은 경제상황 뿐 아니라 다양한 사회적 또는 환경적 지표를 측정하는데 조정될 수 있다는게 연구팀의 설명이다.

모델을 기후변화와 재해재난 피해가 높은 지역을 식별하도록 훈련한다면, 재해가 발생한 이후 신속하게 인도주의적 지원이 어느 지역을 중심으로 실행돼야 하는지 지도할 수 있다.

이러한 변화탐지를 북한에 적용한 결과, 대북 경제제재가 심화된 2016년과 2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견할 수 있었다.

우선 북한 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중돼 도시와 농촌 간 격차가 심화됐다. 또 경제제재와 달러 외환 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물 건설 등 유의미한 변화가 위성영상 이미지와 연구 경제 지표 점수 변화에서 드러났다. 이밖에 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.


연구에 참여한 KAIST 전산학부 교수·IBS 데이터사이언스그룹 CI 차미영 교수는 “전산학, 경제학, 지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요한 의미가 있다”며 “이번에 개발한 인공지능 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획ˮ이라고 말했다.

이 연구에는 경제학자인 KAIST 기술경영학부 김지희 교수, 서강대 경제학과 양현주 교수, 홍콩과기대 박상윤 교수도 함께 참여했다.

참여 교수진은 “이 모델은 저비용으로 개발도상국의 경제 상황을 상세하게 확인할 수 있어 국제개발협력(ODA) 사업에 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다”며 “이번 연구가 선진국과 후진국 간 데이터 격차를 줄이고 유엔과 국제사회의 공동목표인 지속가능한 발전을 달성하는 데 기여할 수 있기를 바란다ˮ고 밝혔다.

위성영상과 인공지능을 활용한 SDGs 지표 개발과 이의 정책적 활용은 국제적인 주목을 받고 있는 기술 분야 중 하나다. 한국이 앞으로 주도권을 잡고 이끌 수 있는 연구 분야다.

이에 연구팀은 개발한 모델 코드를 무료로 공개하며, 측정한 지표가 여러 국가의 정책 설계 및 평가에 유용하게 사용될 수 있도록 앞으로도 기술을 개선하고 매해 새롭게 업데이트되는 인공위성 영상에 적용해 공개할 계획이다.

한편 이번 연구 결과는 KAIST 전산학부 안동현 박사과정, 싱가포르 국립대 양재석 박사과정이 공동 1저자로 국제 학술지 네이처 출판 그룹 ‘네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)’에 지난 10월 26일 자로 게재됐다.

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