김보경기자
유엔(UN)에 따르면 하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달한다. 하지만 빈곤의 현황을 제대로 파악하긴 쉽지 않다. 전 세계 중 53개국은 지난 15년 동안 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며, 17개국은 인구 센서스 조사조차 진행하지 못했다. 이러한 데이터 부족을 극복하기 위해 누구나 웹에서 받아볼 수 있는 인공위성 영상을 활용해 경제 지표를 추정하는 기술이 주목받고 있다.
경제규모 예측에 주로 사용되어 온 야간조도 영상(좌상단: 배경사진 미국 항공우주국(NASA) 지구 관측소 제공). 불빛이 환한 남한에 비해 북한은 평양을 제외하고 전기 수급이 되지 않아 검게 나타난다. 이번 연구팀에서 개발한 모델은 북한(우상단)과 아시아 5개국(하단: 배경사진 구글어스)에 대해 더욱 세밀한 경제 예측 결과를 보여준다. [출처=카이스트]
카이스트 차미영·김지희 교수 연구팀이 기초과학연구원, 서강대, 홍콩과기대, 싱가포르국립대와 공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 21일 밝혔다.
연구팀은 유럽우주국(ESA)이 운용하며 무료로 공개하는 센티넬-2 위성영상을 활용했다. 연구팀은 먼저 위성영상을 약 6㎢의 작은 구역으로 세밀하게 분할했다. 그다음 각 구역의 경제 지표를 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.
이번 연구를 통해 연구팀은 기존 통계자료가 부족한 지역까지 경제분석의 범위를 확장하고, 북한 및 아시아 5개국(네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아)에도 같은 기술을 적용했다. 연구팀은 "해당 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등의 사회경제 지표와 높은 상관관계를 보였으며, 데이터가 부족한 저개발 국가에 적용 가능함을 확인했다"고 전했다.
이번 모델의 강점은 경제 활동의 연간 변화를 탐지할 수 있다는 점이다. 북한의 경우 대북 경제제재가 심화된 2016년과 2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견할 수 있었다.
첫째, 북한의 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중되어 도시와 농촌 간 격차가 심화됐다. 둘째, 경제제재와 달러 외환의 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물 건설 등 변화가 드러났다. 셋째, 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.
연구 주요 참여자. 1번부터 안동현 KAIST 전산학부 박사과정, 양재석 싱가포르국립대학 지리학과 박사과정, 차미영 KAIST 교수/IBS CI, 김지희 KAIST 교수, 박상윤 홍콩과기대학 교수, 양현주 서강대 교수.
연구팀은 "선진국과 후진국 간의 데이터 격차를 줄이고 유엔과 국제사회의 공동목표인 지속가능한 발전을 달성하는 데 기여할 수 있기를 바란다"고 밝혔다.
이번 연구 결과는 카이스트 전산학부 안동현 박사과정, 싱가포르 국립대 양재석 박사과정이 공동 1저자로 국제 학술지 네이처 출판 그룹의 '네이처 커뮤니케이션즈'에 지난달 26일 게재됐다.