2024년 12월14일 인도양에 위치한 마요트섬을 싸이클론 '치도'가 휩쓸고 지나갔다. 치도의 풍속은 시속 225킬로미터(km) 이상으로 주택 뿐 아니라 도로, 전력망 등이 파괴됐다. 사상자만 수천명에 달했다.수십 년 혹은 수백년에 한번 올까말까하는 대형 자연재난이 끊이지 않고 있다. 지구온난화가 주범이지만 온실가스를 다량으로 배출하는 선진국들은 나몰라라하고 있다.자연재난 외에도 사회적 재난도 빈발하고 있다, 우니나라는 2023년 10월26일 서울특별시 용산구 이태원에서 밀집한 인파로 159명이 사망했다. 재난은 반복되는데 재난분석자는 찾아보기 어렵다.이번 글에서는 국가정보전략연구소 민진규 소장과 중앙대 ICT융합안전 전공 박재희가 공동으로 제출한 '재난정보 분석자 양성 방안 연구(Research on Disaster Information Analyst Training)'를 소개한다. ◇ 재난 발생 가능성이 높아지며 재난정보 분석 전문가 양성 시급해... 재난 빅데이터 구축과 병행 요망현대 재난의 복잡성, 대규모화, 예측 곤란성, 국제화, 장기화, 정보의 홍수와 오류, 기후 변화의 영향, 인프라의 취약성 등 다양한 특징을 고려하여 효과적인 재난 관리 체계를 구축하는 것이 필요하다.또한 신속한 대응이 어느 때보다 더 절실히 요구되어지는 시점에서 이를 과학적이고 객관적으로 분석해 위험을 최소화할 수 있는 재난정보 분석 전문가의 양성 방안에 대한 연구구 중요해졌다.재난정보 분석 전문가는 과학적인 방법론과 최신 기술을 활용해 재난을 예측하고 대응함으로써 인명과 재산 피해를 최소화하고 더 안전한 사회를 만드는 데 기여할 수 있다.기후 변화로 극한 기상 현상, 지진, 화산 폭발 등 자연재해의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 테러, 산업 재해, 환경오염 등 인간 활동으로 인한 재난 발생 가능성이 높아지고 있다.특히 현대의 재난은 단일 재난이 아닌, 여러 종류의 재난이 동시에 발생하거나 연쇄적으로 발생하는 복합 재난의 발생 빈도가 점차 증가하고 있다.본 연구는 이러한 재난환경의 변화에 과학적이고 객관적인 재난분석이 가능하고 이를 통해 적극적으로 대응할 수 있는 재난전문가 양성 방안 연구에 그 목적이 있다.◇ 통찰력·직관력을 갖춘 전문가 양성해야 재난 대비 가능... 교육 메뉴얼과 멘토의 지정으로 체계화 재난 정보 분석자의 체계적인 육성방법은 초급 입문자, 중급 숙련자, 고급 전문가로 구분하는 것이 필요하다. 교각 단계별 교육 내용과 훈련 기간 등을 정리하면 다음과 같다.① 초급 입문자(apprentice)초급 입문자란 신입과 경력자를 분문하고 분석업무에 투입된 입문자를 말한다. 입문자를 위한 재난분석 이론, 체계, 분석기법 교육을 실시하고 분석 전문가로 거듭나기 위해서는 3~5년간 꾸준한 훈련이 필요하다.▲ 재난 정보 분석자의 체계적 육성방법[출처=iNIS]② 중급 숙련자(journeyman)중급 숙련자는 독립적으로 재난 정보분석 업무를 수행 가능하며 분석업무의 성과향상에 주력하는 분석가다. 정보의 질을 높이고 정보소비자가 원하는 형태의 보고서 작성을 담당하는 역할을 수행한다.③ 고급 전문가(Master)고급 전문가는 통찰력과 직관력을 갖춘 분석자를 말한다. 현장 업무보다는 자신이 축적한 지식을 후배들에게 전수하는 역할을 수행한다.후배들이 전문가로 성장할 수 있도록 멘토링(mentoring) 역할을 수행하는 자이다. 재난기관과 정보소비자의 가교 역할을 수행한다.특히 고급 전문가는 정치적 영향력이나 행정업무로부터 자유로워야 정확한 분석이 가능하다. 이는 정보소비자가 인정해야 가능하지만 분석자도 스스로 정치적 중립을 지키기 위해 노력해야 한다.◇ 재난 정보 분석자의 정치화를 피하기 위한 노력... 정보소비자에게 진실을 말하겠다는 각오 필요국가를 운영하는 정부의 입장에서 보면 재난은 소홀하게 대하기 어렵다. 예측이 가능한 재난을 무방비로 당하거나 재난을 체계적으로 수습하지 못하면 정권도 무너지기 때문이다.최고 정책결정권자의 입장에서 보면 재난 그 자체보다 재난의 분석결과가 더 중요하다. 객관적인 시각을 가져야 할 분석자의 마음가짐, 동료와의 협업, 정보소비자 고려 등이 연구 대상이다.▲ 재난 정보 분석자의 정치화를 피하기 위한 노력[출처=iNIS]① 분석가의 마음가짐재난정보 분석가는 자신의 전문적인 판단력을 믿어야 하며 틀릴 것을 두려워하지 않고 적극적인 자세를 견지해야 된다.잘못된 분석이 있었다면 실수로 받아 들이고 교정해야 하며 문제에 대한 데이터가 도착하기를 기다리지 말고 적극적으로 찾아야 한다. 분석자로서 의무와 전문성보다 자리를 우선시 해서는 안된다.② 동료와 협업동료와 협업은 필수적이지만 합의와 공유된 가정이 항상 옳다고 인정해서는 안되며 모든 사람이 옳다고 동의하면 뭔가 잘못되었다고 생각해야 된다.분석가는 자신의 편협된 사고나 지식에 빠지지 않도록 다른 재난기관 관련 담당자와 주기적으로 교류해야 된다. 객관적인 사고능력을 키우고 분석에 필요한 지식을 쌓기 위함이다.③ 정보소비자 고려정보가 적절한 시점에 배포되지 않는다면 가치를 가지지 못한다는 것을 인식해야 하며 정보소비자는 분석자가 얼마나 아느냐보다 무엇이 중요한가를 말해 주길 원하고 있다. 분석자는 소비자 선호를 맞추는 것이 아니라 진실을 얘기해야 할 의무가 있다.◇ 재난 빅데이터를 과학적이고 객관적으로 분석할 전문가 필요... 재난 예측으로 피해 최소화 가능복잡하고 다변화하는 재난 환경과 방대한 양의 재난 정보의 증가로 과학적이고 객관적인 재난분석이 필요한 현대 재난 사회의 안전을 위한 재난정보 분석 전문가의 중요성은 더욱 절실하다.재난정보 분석 전문가를 체계적으로 양성해 전문인력이 과학적인 방법론과 최신 기술을 활용하여 재난을 예측하고 대응함으로써 인명과 재산 피해를 최소화하고, 더 안전한 사회를 만드는 데 기여할 수 있다.▲ 정상 전문위원(중앙대학교 교수)

미국 플로리다대(University of Florida)에 따르면 인공지능 학술 이니셔티브 센터(Artificial Intelligence Academic Initiative Center)를 설립할 계획이다. 인공지능 및 데이터 과학을 촉진하고 커리큘럼 전반에 걸쳐 인공지능을 통합하기 위한 목적이다. 교수진과 학생이 인공지능 프로젝트에 참여할 수 있는 기회 파악, 세미나 및 회의의 공동 조직을 추진한다.센터는 10년에 한 번 있는 대학의 재인증 프로세스와도 참여하며 종합적인 작업 계획에서 중요한 역할을 담당할 수 있을 것으로 평가된다. 교과 과정 전반에 걸친 인공지능의 도입이 확대됨에 따라 이를 관리하고 리소스와 지원을 제공한다. 또한 인공지능 훈련 및 인력 개발을 촉진하고 연구 기회를 제공하기 위해 플로리다 주립 대학 시스템(State University System of Florida)과 협력하고 있다.▲ 플로리다대(University of Florida)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

미국 블록체인 분석 플랫폼 웨일맵(Whalemap)에 따르면 블록체인 데이터 단순화를 위해 $US 160만 달러를 모금했다. Shima Capital, Momentum6 주관으로 Anthony Pompliano, Ghaf Capital, NFT Technologies, RR2 Capital, EIV Ventures, Coin98, Claystack, Solstarter, Rarestone 등이 참여했다.웨일맵은 전통적으로 헤지 펀드만이 사용하는 데이터와 통찰력을 블록체인에서도 데이터 과학을 활용한다. 실시간 실행 가능한 거래 통찰력을 사용자들에게 전달한다. 2020년 초 설립된 웨일맵은 초보자들에게 블록체인 산업이 흥미롭고 재미있고 유용하도록 노력한다. 사용자는 3만4000명 이상으로 100만개 이상의 평생 API 요청을 확보하고 있다.▲ 웨일맵(Whalemap) 홈페이지

인도 데이타 기반 기술 조사기업 어낼리틱스 인사이트(Analytics Insight)에 따르면 2021년 최고의 데이터 과학 리더 10인을 선정했다.최고 수준의 데이터 과학 기술을 통해 업계 역학을 변화시킨 인물들이다. 선정된 인물들은 심도있는 연구와 선구적인 아이디어 등 산업 분야 전반에 걸쳐 획기적인 솔루션을 도입시킨 글로벌 리더들이다.세부 내역을 살펴 보면  벤카타(Venkata Duvvuri),  알베르토(Alberto Pascual),  카를로스(Carlos Prades),  미히르(Mihir Kittur),  팀(Tim Kao),  벤자민(Benjamin Tengelsen),  이머(Imre Szücs), 파르자나(Farzana Noorzay),  라비(Ravi Korlimarla),  딘(Dean Abbott) 등이다.먼저 오라클(Oracle)의 데이터 과학 이사인 벤카타(Venkata Duvvuri)는 기계학습 및 데이터 과학을 전문으로 하고 있다.10년 이상의 경험을 쌓아 결과 지향 데이터 과학, 비지니스, 웹 및 마케팅 분석의 리더이다. 벤카타는 여가 시간에 Northeastern University에서 겸임 교수로 데이터 분석 및 기계 학습을 가르치고 있다.다음으로 알베르토(Alberto Pascual)는 IDBS의 데이터 과학 및 분석 이사로 데이터 과학과 생물의학 영역에서 풍부한 경험을 갖고 있는 컴퓨터 과학 학사 및 생물정보학 박사이다. 카를로스(Carlos Prades)는 Antofagasta Minerals의 데이터 과학책임자로 약 10년간 현장에서 업무를 수행한 인물이다. 2021년 데이터 과학팀을 꾸려 탐사에서 채굴 작업 등 여러 단계의 프로젝트를 이끌었다.미히르(Mihir Kittur)는 Ugam의 공동 설립자이자 최고 상업 책임자이다. 인공신경망을 사용한 로봇 팔 개발 관련 공학 논문을 발표했다.팀(Tim Kao)은  해군분석센터(CNA)의 데이터 과학 부사장으로 지난 20년 동안 미 해병대에서 근무했다. 2015년 CNA에 합류했다.벤자민(Benjamin Tengelsen)은 optimAize Marketing Solutions의 공동 설립자이자 CEO 및 데이터 과학자로서 머신러닝 모델을 개발했다. 데이터 사이언스 리더로 활동하고 있다.파르자나(Farzana Noorzay)는  Tillster사의  데이터 과학, 분석, 엔지니어링, 데이터 제품 팀의 수장이다. 라비(Ravi Korlimarla)는 데이터 과학 및 고급 분석 이사로 15년간 데이터팀과 함께 데이터 프로젝트를 추진하고 데이터 및 분석에 관심과 열정을 쏟았다.딘(Dean Abbott)은 SmarterHQ의 수석 데이터 과학자로 국제적으로 인정받고 있는 데이터 마이닝 및 예측 분석 전문가이다. 지난 20년 이상 고급 데이터 마이닝 알고리즘, 데이터 준비 기술, 데이터 시각화 등의 적용 경험을 갖고 있다.▲ 벤카타(Venkata Duvvuri)의 Linkedin

미국 시장조사기관 BR(Business Research Company)에 따르면 2025년 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 규모가 $US 1631억4000만달러로 성장할 것으로 전망된다.2020년 글로벌 데이터 과학 플랫폼 시장 규모는 435억6000만달러를 기록했다. 2021년 570억8000만달러로 전년 대비 31% 확대될 것으로 예측된다.2020년 COVID-19 팬데믹 기간 수요가 기하급수적으로 증가했다. 기업들은 생산량을 유지하며 성장세를 이어가고 있기 때문에 2025년까지 연평균 30% 늘어날 것으로 전망된다.지난 2020년 데이터 과학 플랫폼의 가장 큰 시장은 북미지역이었다. 하지만 향후 아시아 태평양 지역에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상된다.참고로 빅 데이터 분석은 고급 분석 기술을 사용해 기업과 법인에 의해 수집된 정형, 반정형, 비정형 혼합 데이터를 분석한다. 데이터 과학은 기업의 의사 결정, 전략적 계획, 기타 목적을 위해 고급 분석 기술과 과학적 원칙을 적용해 데이터의 중요 정보를 추출해 분석하는 것을 의미한다.▲ BR(Business Research Company) 홈페이지

일본 와세다대학(早稲田大学)에 따르면 2021년부터 자체적인 데이터 과학 인증제도를 시작할 계획이다. 전체 학부 및 연구과의 학생을 대상으로 하며 데이터 과학 교육의 추진을 목적으로 한다.기초 수준부터 발전 수준까지 총 4개 그룹으로 나뉘며 이수한 학생을 대상으로 대학 수료증을 발급한다. 학생들의 데이터 과학 소양을 높이고 졸업 후 경력으로 활용하도록 지원하기 위한 목적이다.각 학급의 수업은 인터넷으로 수강할 수 있어 학생이 자율적으로 수업에 참여할 수 있다. 2021년 초급 과정, 2022년 중급 과정, 2023년 상급 과정을 순차적으로 개설할 예정이다.▲와세다대학(早稲田大学) 빌딩(출처 : 홈페이지)    

중국과학원(中国科学院)에 따르면 드론을 이용한 사물인터넷 중계시스템을 통해  "세계의 지붕(roof of the world)" 지역에 실시간 환경 모니터링을 달성했다.드론을 모바일 중계기로 사용해 접근하기 어려운 지역의 데이터를 실시간으로 수집했다. 이 시스템은 환경 모니터링 및 데이터 전송 장치를 포함하는 드론 기반 릴레이 장비와 지상의 사물인터넷(IoT) 터미널로 구성된다.중국의 감숙성(甘粛省) 북서부에서 여러 실험 비행을 수행했으며, 시스템의 높은 가능성을 보여준 것으로 평가된다. 드론을 이용한 사물인터넷(IoT) 중계시스템은 네트워크 결함을 보완할 수 있을 것으로 기대된다.향후 연구팀은 야생 동물 모니터링에 개발된 시스템을 적용할 수 있을 것으로 기대된다. 참고로 드론을 다양한 응용 분야에 적용해 성공하는 사례가 늘어나고 있다.▲ China-ChineseScienceAcademy-IoT▲ 중국과학원(中国科学院)의 홍보자료(출처 : 홈페이지)

▲ 일본 시스템통합업체인 NTT데이터 빌딩 [출처=위키피디아]일본 시스템통합업체인 NTT데이터(ＮＴＴデータ)는 2016년 8월 뇌과학을 이용한 마케팅 지원서비스를 실용화했다고 발표했다.뇌정보해독기술과 인공지능(AI)기술을 응용해 뇌활동의 움직임을 파악하고 TV광고 등 동영상광고의 효과를 정밀하게 측정하는 것이다. 기존의 앙케이트 방법과 다른 마케팅 평가방법을 제안해 효과적인 광고작성을 지원할 방침이다.