한국과학기술원(KAIST)은 차미영·김지희 교수 연구팀이 주간 위성영상을 활용해 경제 상황을 분석하는 새로운 인공지능(AI) 기법을 개발했다고 밝혔다.

21일 연구팀이 주목한 것은 기존 통계자료를 기반으로 학습하는 일반적인 환경이 아닌 기초 통계도 미비한 최빈국까지 모니터링할 수 있는 범용 모델이다.

연구팀은 유럽우주국(ESA)이 무료로 공개하는 센티넬-2(Sentinel-2) 위성영상을 활용했다.

연구팀은 위성영상을 약 6㎢의 작은 구역으로 세밀하게 나눈 후 각 구역의 경제 지표를 건물·도로·녹지 등의 시각적 정보를 기반으로 AI 기법을 통해 수치화했다.

▲ 좌측 상단은 경제규모 예측에 주로 사용돼 온 야간조도 영상(미국 항공우주국 지구 관측소 제공). 불빛이 환한 남한에 비해 북한은 평양을 제외하고 전기 수급이 되지 않아 검게 나타남. 반면 이번 연구팀에서 개발한 모델은 북한(우상단)과 아시아 5개국(하단, 배경사진 구글어스)에 대해 더욱 세밀한 경제 예측 결과를 보여줌.

인간이 위성영상을 보고 경제 활동의 많고 적음을 비교하면 기계는 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 경제분석 범위를 확장하고, 북한과 아시아 5개국(네팔·라오스·미얀마·방글라데시·캄보디아)에 같은 기술을 적용해 세밀한 경제지표 점수를 공개했다.

연구팀은 이를 북한에 적용한 결과, 대북 경제제재가 심화한 2016∼2019년 사이에 북한 경제에서 세 가지 경향을 발견했다.

북한의 경제 발전은 평양과 대도시에 더욱 집중돼 도시와 농촌 간 격차가 심화했고, 경제제재와 달러 등 외화 부족을 극복하기 위해 설치한 관광 경제개발구에서는 새로운 건물이 들어서는 등 유의미한 변화가 위성영상 이미지, 경제지표 점수 변화에서 드러났다.

또 전통적인 공업 및 수출 경제개발구 유형에서는 반대로 변화가 미미한 것으로 확인됐다.

차미영 교수는 "전산학·경제학·지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요하다"며 "이번에 개발한 AI 알고리즘을 앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획"이라고 말했다.

이 연구에는 경제학자인 KAIST 기술경영학부 김지희 교수, 서강대 경제학과 양현주 교수, 홍콩과기대(HKUST) 박상윤 교수가 참여했다.

연구팀은 이번에 개발한 모델 코드를 무료로 공개하고, 측정 지표가 여러 국가의 정책 설계·평가에 유용하게 사용될 수 있도록 매해 새롭게 업데이트되는 인공위성 영상에 적용해 공개할 계획이다.

이번 연구 결과는 네이처 커뮤니케이션즈에 지난 10월 26일 게재됐다.

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