기후 위기와 인공지능

기술의 진보에서 기후위기까지: 산업화 이후 1.5℃ 상승 경고, 인류의 선택은?
인류 문명은 기술의 발전과 함께 진화해왔다. 기술은 과학 이론을 인간의 삶에 유용하게 적용하는 수단으로, 현대 사회는 기술 없이는 유지되기 어려운 수준에 이르렀다. 그러나 모든 기술이 인류에게 긍정적인 결과만을 가져오지는 않았다. 대표적 사례로 원자폭탄 개발과 유전자 조작은 각각 인류의 생존에 기여한 동시에 윤리적, 파괴적 문제도 야기했다.
기술 발전의 대표적 흐름인 산업혁명은 총 네 번의 혁신을 거치며 사회, 경제, 문명을 급속히 변화시켰다. 하지만 산업화 이후 화석연료 사용의 급증은 온실가스 배출을 증가시켜 지구온난화와 기후 변화를 불러왔다. 세계기상기구(WMO)와 IPCC에 따르면, 현재 지구는 산업화 이전 대비 평균 온도가 약 1.1℃ 상승했으며, 2024~2028년 사이 일시적으로 1.5℃를 초과할 확률은 80%에 달한다.
지구 평균기온 상승을 2℃에서 1.5℃로 억제할 경우, 극한 기상현상, 생물 다양성 손실, 해수면 상승 등 기후 재해의 피해를 절반 가까이 줄일 수 있다. 특히 해안 국가 및 군소도서개발도상국(SIDS)은 1.5℃ 억제 시 경제적 피해가 최대 14배에서 7배 수준으로 완화될 것으로 전망된다.
국제사회는 기후 위기에 대응하기 위해 1997년 ‘교토의정서’와 2015년 ‘파리협정’을 채택했다. 교토의정서는 선진국 중심의 온실가스 감축을 목표로 했지만 참여 저조와 구조적 한계로 실효성이 약화되었고, 이를 보완하기 위해 모든 국가의 자발적 감축 참여를 강조한 파리협정이 도입되었다. 파리협정은 ‘산업화 이전 대비 1.5℃ 이내 상승’이라는 기온 상승 제한 목표를 명확히 설정했고, 각국은 국가별 감축 목표(NDC)와 장기 저탄소 전략(LT-LEDS)을 수립하고 있다.
현재 전 세계 107개국이 넷제로를 법률 및 정책 수준에서 공표했지만, 유엔기후변화협약 사무국은 현재 계획만으로는 2050년까지 목표 달성이 어렵다고 경고하며, 즉각적인 온실가스 감축 노력이 필요함을 강조하고 있다. 기후 위기는 단순한 환경 문제가 아니라 인류 생존과 미래 세대의 삶에 직결되는 글로벌 과제로, 기술의 양면성을 인식하고 지속가능한 발전으로 나아가야 할 시점이다.

전 세계는 기후 위기의 심각성을 인식하고 다양한 대응 방안을 마련하고 있으며, 기술적·정책적 노력을 통해 기후 위기에 대응하려는 움직임이 이어지고 있다. 아이러니하게도 인간이 만들어 낸 위기를 극복하기 위한 핵심 도구 역시 인간이 창조한 기술이다. AI 기술이 기후 변화 대응 활동에 어떻게 적용되고 있는지 체계적으로 정리하고, 그 긍정적 영향과 부정적 영향을 균형 있게 분석한다.

이천환
과학기술정보통신부 산하 정부출연연구소인 국가녹색기술연구소에서 근무 중이며, 현재 데이터정보센터의 선임연구원으로 재직하고 있다. 컴퓨터공학 학사 과정을 거쳐 중국 북경대학교 광화관리학원에서 MBA 과정을 이수하고 성균관대학교에서 경영학 석사학위를 취득했으며, 고려대학교에서 과학기술학 박사과정을 수학 중이다. 주요 연구 분야는 기후 위기 적응과 탄소 중립 관련 통계 데이터 분석, 텍스트 마이닝 및 빅데이터 분석 등이다. “자연어 처리 기반 국제기구와 한국 정부의 기후기술 협력 동향”(2024), “Cross-Societal Analysis of Climate Change Awareness and Its Relation to SDG 13”(2021), “기후변화와 녹색 정책의 이슈 비교 분석”(2021) 등의 논문을 발표했다. 2013년 국가녹색기술연구소에 입사한 이후 다양한 기후변화 대응 관련 연구 프로젝트를 수행해 왔으며, 유엔유럽경제위원회(UNECE) 기후변화 통계 전문가 포럼, 국가통계방법론심포지엄, 국내외 학술대회 등에서 연구 성과를 발표해 왔다. 또 국내 최초의 기후기술 정보·데이터 온라인 플랫폼 구축에 기여한 공로로 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상한 바 있다.

인류의 기술 발전과 기후 위기

01 기후 위기와 AI의 시대
02 AI 기술의 명과 암
03 기후 변화 대응을 위한 정책과 기술
04 에너지 생산을 위한 AI
05 에너지 효율화를 위한 AI
06 기후 변화 모니터링과 예측을 위한 AI
07 기후 재난 관리를 위한 AI
08 식량 안보를 위한 AI
09 물, 해양, 산림 및 탄소 흡수를 위한 AI
10 기후 변화 대응과 녹색 전환, 그리고 그린 AI

유엔에 따르면, AI 기술은 기후 예측, 재해 예방, 오염 추적, 탄소 중립 실현, 패션 및 음식 산업 개선 등 다양한 측면에서 기후 변화 대응에 도움을 줄 수 있다. AI는 빅데이터를 기반으로 기후 패턴을 모델링하고 예측함으로써, 지역사회와 국가의 기후 변화 대응 전략 수립에 기여할 수 있다. 재해 예방 측면에서도 날씨 예보의 정확도를 높여 재난 위험을 줄이고 있으며, 세계기상기구(WMO)는 이를 바탕으로 ‘재난 위험 감소 프로그램’을 운영하고 있다. 오염 추적에서는 AI가 취약성 지도를 기반으로 도시 계획 수립, 교통 흐름, 폐기물 관리 등을 개선할 수 있도록 돕는다. 탄소 중립 측면에서는 에너지 자원 관리와 재생에너지 효율 향상에 기여하며, 패션과 음식 산업에서는 낭비를 줄이고 자원 소비를 모니터링하는 등 지속 가능한 생산 공정을 구축하는 데 활용되고 있다(UN News, 2023). 이처럼 AI는 기후 변화라는 글로벌 공동 문제에 대응하는 핵심 기술로 활용될 수 있으며, 유엔이 추진하는 지속 가능 발전 목표(SDGs)의 달성에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.
－01_“AI 기술의 명과 암” 중에서

AI 기술의 기후 변화 대응을 위한 에너지 생산 분야의 기술 활용 사례를 살펴보면, 재생에너지 발전량 예측, 최적의 재생에너지 설비 입지 선정, 에너지 수요 예측, 전력망 운영 최적화 등의 사례가 있다. 재생에너지는 간헐성의 특징을 가지고 있는데, 이는 태양광 발전이나 풍력 발전 등의 재생에너지는 자연조건에 의존하여 발전하는 형태이므로 햇빛이나 바람의 변화에 따라 발전량을 정확하게 예측하기가 어려우며, 예측이 가능하더라도 발전량이 빠르게 변화하는 특성이다. AI가 이러한 재생에너지의 간헐성을 해결할 수 있는 하나의 방법이 될 수 있는데, AI는 대량의 데이터를 학습하고 분석하여 미래의 사건을 예측하기 위한 최적의 알고리즘을 생성하고 발전시키기 때문이다. 또 AI 기술은 이러한 자연조건과 발전량의 예측을 가능하게 할 뿐 아니라, 최적의 입지 선정에도 도움이 될 수 있다. 재생에너지 입지는 기압과 온도와 같은 자연환경에 따라 특정 지역에는 구름의 양이 많거나, 바람의 세기가 약하거나, 폭설 등으로 눈이 태양광 패널을 덮게 될 수 있다거나 하는 등 지리적 조건을 고려해야 하는데, AI 기술은 지형, 강수량, 강설량, 일사량, 바람, 온도, 습도 등의 데이터를 토대로 최적의 입지 선정을 할 수 있도록 하는 데 도움이 될 수 있다. 에너지 수요 예측 역시 AI의 강점이다. 정확한 전기 수요 예측은 필요한 발전량을 미리 파악하고, 불필요한 화석에너지 생산을 줄일 수 있어 온실가스 감축에도 도움이 된다(2050 탄소중립녹색성장위원회, 2023; 문광진, 2024).
－04_“에너지 생산을 위한 AI” 중에서

한국과학기술정보연구원은 도시 전체를 3차원 지리 정보 시스템(GIS) 기반 가시화 기술로 표현하여 도시 침수를 예측하는 ‘도시 침수 설루션(KUDS)’을 개발했다. 도시 침수 설루션은 지리 정보 시스템 기반 자동 가시화 기술, 재난 데이터 표준화 및 융합 기술, 재난 데이터 간 자동 연계 탐색 기술, 최적 안전 대피로 탐색 기술, 재난별 자동 대응 프로세스 기술, 도시 침수 높이 센서 탐지 기술 등의 핵심 기술을 통해 설루션을 개발하였으며, 이를 통해 실시간으로 도시 침수 상황을 파악하고 시민들의 대피 여부를 빠르게 결정할 수 있도록 지원한다. 도시 침수 설루션은 도시 침수 피해 예측을 위하여 관련 데이터를 표준화하였고, 건물이 많은 도심 특성을 반영하기 위하여 수치 표면 모형(DSM)을 수치 표고 모형(DEM)과 결합하여 정확도를 높였다. 도시 침수 시뮬레이션은 도시 전체 또는 구와 동 단위에서도 수행이 가능하도록 설계되었다. 도시 침수 시뮬레이션은 부산 한국방송공사(KBS)에서 호우 기간 침수 대비 재난방송 도입으로 활용되어 사전에 위험 지역을 안내하고 안전대피소로 피할 수 있도록 하고 있으며, 지자체에서도 시민 안전 대피 기술로 활용하고 있다(한국과학기술정보원, 2024).
－07_“기후 재난 관리를 위한 AI” 중에서

국제원자력기구는 원자력 발전소에서의 사고나 원자력 연료 주기 시설에서 허용된 수준 내에서 해양으로 배출되는 방사성 물질에 대해 모니터링하고 연구 데이터를 수집하기 위해 ‘해양 방사능 정보 시스템(MARIS)’을 운영하고 있다. 최근 해양 방사능 정보 시스템은 AI 및 머신러닝 응용을 포함한 기능으로 개선하기 위하여 재개발되고 있으며, 이를 통해 향후 국제원자력기구는 데이터를 개방하여 오픈 사이언스(Open Science)를 용이하게 할 예정이다. 이와 함께 국제원자력기구는 해양 방사능 정보 시스템을 데이터 기반 미래 시나리오 예측을 위한 해양 모델링 통합에 활용할 예정이며, 방사성 추적자 응용 및 재분석을 개선해 나갈 예정이다(ITU, 2024b).
－09_“물, 해양, 산림 및 탄소 흡수를 위한 AI” 중에서