올해 여름철에는 스마트 홍수알리미와 함께 댐 홍수조절과 하천정비 확대가 국민의 생명을 지키는 데 큰 역할을 했습니다.
스마트 홍수알리미는 환경부가 홍수 대응을 강화하기 위해 올해부터 도입한 AI 홍수예보, 내비게이션 안내, 침수 우려지역 안내문자 등 스마트 디지털 기술을 활용하여 국민들에게 신속하고 정확한 홍수 위험 정보를 제공하는 것을 뜻합니다.
올해 여름철 강수 분석 결과를 먼저 말씀드리겠습니다.
올해는 장마철에 평년 대비 많은 비가 내렸는데 짧은 기간, 좁은 지역에 집중하여 비가 내려 홍수 대응에 어려움이 많았습니다.
올해 7월 한 달에만 경기 파주, 전북 익산, 충남 서천 등에서 연 강수량의 절반이 넘는 700mm 이상의 많은 비가 내렸습니다.
특히 7월 10일에는 전북 군산에 시간당 146mm의 비가 내려 역대 시간당 최대강수량 기록을 경신하기도 했습니다.
이렇게 해마다 반복되는 집중호우에 효과적으로 대응하기 위해 환경부는 올해 처음으로 AI 기술을 활용한 홍수예보를 실시했습니다.
AI가 매 10분마다 하천수위를 자동으로 예측하면 홍수예보관이 검증한 후에 홍수특보를 발령하는 체계로 운영했습니다.
AI 기술을 활용하여 홍수특보 발령까지 소요되는 시간을 대폭 감소시킬 수 있었고 전년 대비 약 3배 늘어난 지점에 대해 홍수특보를 신속하게 발령할 수 있었습니다.
그 결과 올해는 최근 10년 평균 34건 대비 5배 증가한 총 170건의 홍수특보를 발령했습니다. 특히 지방하천만 보면 기존 대비 신규 특보지점에서 약 11배 증가한 102건의 특보를 발령하여 홍수에 취약한 지방하천의 범람에 대비해 충분한 대피시간을 확보할 수 있도록 했습니다.
홍수특보뿐만 아니라 전국에 설치한 673개 수위관측소에서 하천수위를 실시간 모니터링하여 홍수 정보를 관계기관에 전파했습니다.
이러한 홍수특보와 홍수 정보를 기존 팩스·문자 전파 외에 올해부터는 음성메시지 형태로 지자체 부단체장과 담당자 등에게 전파했으며, 부단체장에게는 직접 유선으로도 통보했습니다.
올해 집중호우로 7월 10일 충청권, 7월 18일 수도권, 9월 21일 경남권 등 일부 지역에서 하천수위가 계획홍수위를 초과하는 위험한 상황이 발생했지만 사전에 홍수특보 발령사항 등을 지자체에 전파하여 주민들을 대피시키고 인명피해를 막을 수 있었습니다.
도시지역 침수에 대해서도 차질 없이 예보했습니다. 작년 서울 도림천에 이어 올해는 광주, 포항, 창원 지역까지 확대했으며, 침수가 예상되는 지역 등을 지자체에 알려서 저지대 지역의 주민들이 대피할 수 있도록 했습니다.
홍수특보 발령 등 위험상황을 국민들이 쉽게 이해할 수 있도록 전달체계를 개선하여 홍수 위험에 대비할 수 있게 했습니다.
올해 7월부터 차량 운전자가 홍수경보 발령지점이나 댐 방류지점 부근을 진입할 경우 내비게이션에서 음성으로 안내하여 지하차도나 저지대와 같은 위험지역에서의 운전을 주의할 수 있도록 했습니다.
또한, 홍수특보 발령 시 해당 지역 내 국민들에게 보내는 안전·안내문자에 인근 침수 우려지역 지도 정보 등을 함께 제공하여 위험지역을 신속히 벗어날 수 있도록 했습니다.
한편, 전국의 20개 다목적댐을 활용하여 홍수조절도 적극 실시했습니다. 집중호우 시 최대한 물을 담아둘 수 있도록 홍수기 전까지 다목적댐의 집중방류를 통해 설계 대비 약 3배 수준으로 홍수조절 용량을 62.5억 t을 확보했으며, 집중호우 시 댐에 최대한 저류하여 하류 하천의 수위 상승을 최소화했습니다.
또한, 하천정비도 적극적으로 추진하고 있습니다. 국가하천정비 예산을 전년 대비 47% 확대하여 홍수기 전 적극적인 하천정비 등을 통해 하천의 홍수 대응 능력을 강화했습니다.
아울러, 홍수에 취약한 지방하천 20개소를 국가하천으로 승격하여 국가가 직접 관리하고 예산 투자를 확대하고 있으며, 국가하천 수위가 상승할 경우 영향을 받는 지방하천 구간에 대해서도 국가가 직접 정비를 추진하고 있습니다.
국가하천 전 구간에 설치한 8,000여 대의 CCTV를 통해서도 올해부터 하천 현장 상황을 모니터링하여 하천변 주민이나 캠핑 차량 등 확인 시 신속히 대피시키고 출입을 통제하고 있습니다.
환경부는 올해 처음 도입한 스마트 홍수알리미 기반의 홍수 대응 경험을 토대로 세부사항을 개선하고 댐 홍수조절과 하천정비 등을 강화하여 홍수 대응체계를 고도화할 계획입니다.
특히, 올해 지방하천에서 주로 홍수특보가 발령된 점을 고려할 때 홍수에 취약한 지방하천의 수위관측소 확대가 필요한 상황입니다. 환경부는 올해 말까지 258개 지방하천에 수위관측소를 설치하고 내년부터 실시간 하천 수위 등 홍수 정보를 제공할 계획입니다.
환경부는 앞으로도 스마트 홍수알리미 체계를 차질 없이 운영하고 댐과 하천 관리를 철저히 하여 국민들이 홍수로부터 안전할 수 있도록 최선을 다하겠습니다.
감사합니다.
[질문·답변] ※마이크 미사용으로 확인되지 않는 내용은 별표(***)로 표기하였으니 양해 바랍니다.
<질문> 여쭤볼 게 있어서, 최근 10년 홍수특보 발령 건수 말고 역대 홍수특보 발령한 것 중에 제일 많았던 게 언제인지 지금 확인할 수 있나요?
<답변> 보도자료 2페이지에 보시면 2020년도에 122건이 가장 많았습니다.
<질문> 지금 170건이 역대 최대인 건 맞는 거죠?
<답변> 그렇습니다.
<질문> 감사합니다.
<질문> 저 기간을 확인하려고 하는데 이게 올해 특보 발령 건수인데 이게 올여름을 말하는 건가요? 아니면 9월, 10월 다 포함해서 이게 올해라고 저희가 기사에 써야 되는 건지,
<답변> 올해, 올 홍수기 전체 기간을 다 포함해서 말씀을 드린 겁니다.
<질문> 이게 홍수기까지만인 거죠? 그 이후에는 따로, 그러니까 봄철 이런 게 포함돼 있는지가 궁금해서, 기사가 정확해야 돼서. 올해라고, 그러니까 170건이 홍수기에만 170건이 발령됐다는 거죠?
<답변> 올해 전체라고 보시면 될 것 같습니다.
<질문> 올해 전체. 그러니까 봄에, 여기에 이전에 발표된 것까지, 홍수기 전에 내려지고 이런 것까지 다?
<답변> 그렇습니다.
<질문> 나머지 그것도 다 그렇게 보면 되는 건가요? 홍수기 외에, 그러니까 예컨대 홍수 정보 관계기관에 2,495건 전파했다고 돼 있는데 이걸 저희가 기사에 쓸 때 올여름 2,495건을 전파했다고 써야 되는 건지, 아니면 올해 2,495건을 전파했다고 써야 되는 건지 이게 기사에서는 차이가 있어서.
<답변> 올해로 쓰시면 될 것 같습니다.
<질문> 올해. 네, 감사합니다.
<질문> 신속한 알림이 가능했던 가장 큰 요인이 그러니까 인공지능 기술을 통한 예보라는 설명이잖아요. 그러면 과거에 우리 홍수예보하고 구체적으로 기술적으로 이게 어떤 차이점이 있는 건가요? 인공지능을 활용했다는 게? 그래서 어떤 점에서 이게 효과를 발휘할 수 있었던 건지 좀, 기술적인 측면이라든지 상세하게 설명해 주실 수 있을까요?
<답변> 작년까지만 해도 홍수특보 발령지점이 75개소였습니다. 올해는 3배 늘어난 223개 홍수특보지점에 대해서 저희가 하천의 수위 예측 정보를 제공했는데요. 223개소 전체 지점에 대해서 홍수예보관들이 전 지점을 모두 모니터링하고 예측 정보를 제공할 수가 현실적으로 어렵습니다, 한정된 인력으로 인해서요.
그래서 AI 시스템에서 매 10분마다 하천의 수위 예측 정보를 제공해 주고 홍수예보관들이 그 수위지점들을 모니터링하면서 위험지점들은 물리모형으로 검증을 합니다. 검증을 해서 홍수특보를 발령해야겠다, 라고 검증이 된 지점들을 홍수특보를 발령하게 되는데, 기존에는 홍수특보 기준 수위까지 분석해서 홍수특보 발령을 하기까지 대략 30여 분 정도 소요됐다면 AI 예보를 통해서 자동으로 예측을 해주는 시스템을 도입한 이후에는 기준 수위까지 도달하는 예측 정보를 분석하고 특보 발령하기까지 대략 10분 이내로 분석을 함으로 인해서 거의 3분의 1 수준으로 예측시간이 단축이 됐다, 이렇게 말씀드릴 수 있겠습니다.
<질문> 그러니까 그 예측시간 단축이라는 게 기존에는 홍수예보관들이, 그러니까 말하자면 예보관의 판단을 거치느라고 시간이 걸렸는데 그걸 AI가 하면서 시간이 단축이 됐다, 이런 말씀이신 거죠?
<답변> 그렇습니다.
<질문> 과거에도 그렇게 기상, 인자들 넣어서 모델링으로 계산하고 하는 것들은 다 컴퓨팅의 도움을 받는 거지 않습니까?
<답변> 물리모형으로 여러 강우 예측 정보와 여러 매개 변수들을 입력해서 분석을 했는데요. 지금은 AI 기반으로 해서 기존에 학습된 자료들이 입력이 돼 있는 거고요. 그 학습된 자료를 토대로 결과들이 자동으로 예측 정보를 제공해 주기 때문에 그만큼 시간이 단축이 됐다, 라고 이야기를 할 수 있습니다.
<질문> AI 알고리즘이 하는 영역이 있고 AI 알고리즘이 다 채우지 못한 거는 홍수예보관이, 사람이 또 채워 나가는 거로 해석이 되는데 지난번 홍수기 때 보면 야근하시는 우리 환경부 내부 직원들이 많이 있었어요, 또 주말에도 철야를 하시고. 그래서 얼핏 저는 AI 알고리즘이 있으면 쉽게 홍수기 때 근무하시지 않을까 했는데 꽤 고생했던 걸로 알고 있는데, 그러면 그 민간... 홍수예보관들이 이번에 업무량이 어느 정도로 줄었는지, 여전히 할 일이 많이 있는지가 궁금하고요.
그리고 내년, 후년 이렇게 이게 데이터가 쌓이고 할 건데 이게 어떻게 소프트웨어라는 게 1.0, 2.0 이렇게 진화하잖아요. 그래서 올해가 만약에 1.0이라면 향후에 2.0으로 넘어갈 때 어떻게 업그레이드가 되는 게 바람직하다고 보시는지요?
그리고 이게 사실 세계 최초 사례인 건지가 궁금해요, 인공지능 기반의 홍수 예측 시스템이. 왜냐하면 이게 스페인에서도 최근에 홍수로 한 200여 명이 사망하고, 개도국도 굉장히 심각한 상황인데 이게 만약에 한국이 인공지능을 활용한 홍수예보가 세계 최초 사례인지, 그렇다면 그게 개도국이나 이런 나라로 이거를, 이 모델을 전파할 계획이 있는지 궁금합니다.
<답변> 세계 최초인지는 확인을 해야 될 것 같고요. 다만, 민간 베이스로, 예를 들어 구글이나 이런 쪽에서는 AI 예보를 도입해서 활용하고 있는 것으로 알고 있고요.
그리고 첫 번째 말씀하신 AI가 도입됨으로 인해서 홍수예보관들의 업무 부하가 줄어들 수 있는 것 아니냐, 라고 말씀 주셨는데 물론 그런 측면도 있긴 하지만 기존에 홍수특보지점이 3배 이상으로 많이 늘어났기 때문에, 그런 측면도 있고요.
그다음에 올해 같은 경우는 특히 충청권 지역으로 아주 가늘고 긴 강우대가 계속 지속적으로 많이 들어왔습니다. 그래서 170건의 홍수특보 건수 중에 금강권역이 82건으로 거의 절반을 차지했습니다. 그러다 보니까 금강홍수통제소에서 굉장히 홍수특보를 발령하면서 야근도 많이 하고 그런 업무 강도가 굉장히 셌는데요.
AI가 도입됨으로 인해서 오히려 업무의 강도가 줄어든 측면도 있지만 홍수특보 발령의 건수가 더 많이 늘어나는 측면도 있기 때문에... 그런 측면도 있고, 또한 지방하천에 우리가 홍수특보 발령지점을 더 확대를 해나가고 있기 때문에 실제로 하천의 수위가 급격히 상승하는 지방하천에서 홍수특보가 발령되는 그런 측면들이 있어서 앞으로 홍수예보관들의 인력 확대 이런 측면들도 저희가 더 노력을 해야 된다, 이렇게 생각을 하고 있습니다.
<질문> 그리고 이거 한국... 어떻게 명칭을 해야 될지 모르겠는데 한국형 인공지능 홍수예보 시스템 이렇게 만약에 네이밍을 한다면 이게 ODA나 이런 차원에서 해외 진출이 가능할까요?
<답변> 그런 부분도 저희가 국제협력 사업을 통해서 또 R&D 사업을 통해서 해외 진출, 물산업 협력 이런 것들을 통해서 적극적으로 한번 추진하도록 하겠습니다.
<질문> 방금 간사님 말씀하신 거에 이어서, 사실 여기 자료에는 나오지 않았는데 빗물터널 관련해서 궁금해서 여쭤보려고 합니다. 기자단이 양천 빗물터널도 방문하고 했었는데 사실 이번에는 수도권에 크고 많은 비가 이렇게 내리지는 않아서 조금 안전에 있어서는 다행인데, 이게 일부 보도 보니까 계속 늦춰질 것으로 예측, 예상된다는 말도 있고 해서, 이게 만약에 우리나라가 이 기술 개발이라든지 이런 게 속도가 만약에 늦춰지거나 하면 기후테크라든지 수출입 관련해서도 조금 더 힘을 낼 수 있는데 조금 제동이 걸리지 않나 싶어서, 혹시 이것 지원이나 진척상황은 어떻게 되는지 알 수 있을까 싶어서요.
<답변> 제가 잘 못 들었습니다만 빗물터널의 진행상황 말씀 주신 건가요? 빗물터널은 저희가 지금 기본설계, 실시설계를 통해서 내년부터는 바로 착공에 들어갈 것으로 예상을 하고 있고요. 2028년도에는 본격 운영을 할 수 있도록 서울시하고 저희가 지금 계속 진행을 하고 있고요.
관련해서 R&D도 같이 진행을 하면서 R&D에 있는 기술들이 실제로 사업 현장에 직접적으로 연계돼서 진행을, 추진이 될 수 있도록 접목해서 진행이 될 수 있도록 추진하고 있습니다.
<질문> 2페이지의 표를 보면서 의문이 들었던 게, 물론 연강수량하고 지역별 차이를 봐야 되겠지만 이게 표에서 제시, 말씀하시고 싶은 게 기술 인공지능, AI 기술을 도입해서 발령 건수가 많이 늘었다는 건데, 그런데 관측지점이, 그러니까 특보지점이 3배가 늘었고 또 작년 대비 강우량도 1페이지 보면 ‘32.5% 증가했다.’라고 돼 있는데 그러면 작년 96건에서 170건 늘어난 게 이게 기술 도입으로 크게 늘어난 것 같지는 않고요. 또 2020년과 비교를 하면 122건이었는데 이때 당시에는 AI 기술이 적용이 안 됐던 거죠? 그렇다면 실제로 AI 기술을 도입해서 발령 건수가, 특보 발령 건수가 늘어났다고 결론을 내기가 애매한 것 같은데 이 부분 설명 부탁드립니다.
<답변> 발령 건수가 는 거는 특보지점이, 홍수 발령 특보지점이 확대가 된 측면이 크고요. 그 확대된 지점에 강우가 많이 왔기 때문에 그 발령지점이 는 것으로 보면 되고요. 특히 지방하천의 홍수특보 발령지점이 확대됐고요.
발령지점... 특보지점이 확대됐는데도 불구하고 AI 예보가 도입이 됨으로 인해서 한정된 예보관임에도 불구하고 성공적으로 홍수특보를 발령해서 충분한 대피시간을 확보할 수 있었다, 이렇게 보시면 될 것 같습니다.
그리고 조금 전에 저희 아까 답변드린 빗물터널 관련해서 제가 내년에 착공이라고 말씀드렸는데 수정 답변드리겠습니다. 올 12월에 착공된다고 합니다.
<질문> 국민들 입장에서는 비극적인 사고가 재발되지 않는 게 일단 중요한데 만약에 오송 궁평지하차도 사고가 있었잖아요. 동일한 상황이 전개가 된다면, 내년 여름에. 여름이 되건 어쨌건 계절이야 무관하겠지만. 됐을 때 이 시스템이 가동이 된다면 예방이 되겠죠? 그러니까 AI 홍수예보, 내비게이션 안내, 침수우려 문자 등이 다 접목이 되면 동일한 수준의 비가 왔을 때 그런 지하차도에서 사고가 예방이 되는, 가능할 것인지 그것 좀 세 가지의 기술에 대해서 묶어서 설명이 가능할까요?
<답변> 그렇습니다. 저희가 AI 예보뿐만 아니라 내비게이션 안내 그다음에 홍수취약지구 그다음에 이런 안내들을 통해서 지자체 부단체장에게 직접 유선으로 통보하고, 또 해당 지자체에서는 행안부와 함께 각 지하차도별로 담당자를 4인으로 조별로 지정해서 지하차도에 진입하는 걸 통제하고, 또 지하차도에도 진입... 자동진입차단시설들을 다 설치한 것으로 알고 있기 때문에 그런 오송 사고와 같은 불행한 사고는 일어나지 않도록 각고의 노력을 다 했던 것으로 저희는 알고 있습니다.
<답변> (사회자) 더 이상 추가 질문이 없으시면 금일 브리핑을 마치고 잠시 장내 정돈 후에 백브리핑을 진행하도록 하겠습니다. 감사합니다.
이 누리집은 대한민국 공식 전자정부 누리집입니다.
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