KAIST, 저개발국 경제발전 추이 분석할 수 있는 AI 개발
2016년 대북제재 후 평양 쏠림 고착화, 도시-농촌 격차↑
외화부족 해결위해 관광지구 경제개발, 공업지구는 미미

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KAIST(한국과학기술원) 연구진이 AI(인공지능)로 인공위성 영상을 분석해 북한 등 저개발국 경제를 정밀 분석할 수 있는 기술을 개발했다. KAIST 연구팀이 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였다. / 사진제공=KAIST(한국과학기술원)

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국내 연구진이 인공위성 영상을 AI(인공지능)로 분석해 북한 등 저개발국 경제를 분석할 수 있는 기술을 개발했다. 북한 경제는 2016년부터 2019년까지 심화한 국제사회 대북제재로 '평양 쏠림'이 고착화했다. 도시와 농촌 간 격차가 커지는 상황에서도 경제제재에 따른 외화 부족 문제를 극복하기 위해 관광경제개발지역만 유일하게 경제적으로 성장하기도 했다.

KAIST(한국과학기술원)는 차미영 전산학부 교수와 김지희 기술경영학부 교수 연구팀이 최근 국제학술지 네이처 커뮤니케이션즈에 위성 영상을 활용해 경제 상황을 분석할 수 있는 AI를 발표했다고 21일 밝혔다. 이번 연구는 홍콩과학기술대(HKUST), 싱가포르국립대(NUS), 기초과학연구원(IBS), 서강대 등 연구진이 참여했다.

연구팀은 유럽우주국(ESA) 센티널-2(Sentinel-2) 위성과 미국항공우주국(NASA)의 위성 영상을 활용했다. 위성 영상을 6.25㎢(2.5㎞ x 2.5㎞) 구역으로 분할하고, AI를 활용해 각 구역에 있는 건물, 도로, 녹지 등의 시각적 정보를 경제 지표로 수치화했다. AI 모델은 연구팀이 제공한 정보를 학습해 각각의 위성 영상에 경제 점수를 부여했다. 연구팀은 AI를 북한 지역에 적용했다.

그 결과 대북제재가 심화한 2016년부터 북한 경제는 평양과 대도시로 쏠림 현상이 극심해졌다. 이에 따라 도시와 농촌 간 격차가 심화했다. 하지만 같은 기간 원산 갈마 해안관광지구는 유일하게 새로운 건물 건설 등 유의미한 경제지표 변화가 있었다. 이는 대북제재로 인한 외화 부족 문제를 관광지구를 통해 극복하겠다는 북한의 의지로 해석된다.

또 전통적인 공업지구나 수출경제개발지구는 경제 변화가 미미했다. 특히 위성 영상으로 본 한반도는 불빛이 환한 한국에 비해 북한은 평양만 눈에 띄었다. 나머지 지역은 전기수급이 되지 않아 검게 나타나 우리나라와 북한 간 경제 차이가 극명히 나타났다.

KAIST(한국과학기술원) 연구진이 분석한 북한의 2016년과 2019년 위성 영상과 경제 점수 차이. 관광개발구 중 하나인 원산 갈마지구(상단)는 유의미한 개발이 발견되었으나 공업개발구인 위원개발구(하단)는 변화가 나타나지 않았다. / 사진제공=KAIST(한국과학기술원)

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연구팀은 북한을 비롯해 네팔·라오스·미얀마·방글라데시·캄보디아 등 저개발국에도 같은 기술을 적용해 경제 지표를 수치화했다. 이번 연구가 제시한 경제 지표는 기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였다. 이는 데이터가 부족한 저개발국에도 적용할 수 있는 기술이란 의미다. 또 이번 기술은 향후 기후변화 추이 분석, 재해재난 지역 식별, 이산화탄소 배출량 분석 등 다양한 연구에 적용할 수 있다.

차미영 교수는 "AI 모델은 저비용으로 개발도상국의 경제 상황을 상세하게 확인할 수 있다"며 "이번 연구가 선진국과 후진국 간의 데이터 격차를 줄이고 UN(국제연합)과 국제사회의 공동목표인 지속가능발전목표(SDGs) 달성에 기여할 수 있길 바란다"고 밝혔다.

위성과 AI를 활용한 SDGs 지표 개발과 정책적 활용은 국제적 주목을 받는 분야로 한국이 향후 주도권을 쥘 수 있는 분야다. 이에 따라 연구팀은 AI 모델 코드를 무료 공개하고, 측정한 지표가 여러 국가의 정책 설계와 평가에 활용될 수 있도록 매년 기술을 개선해 업데이트할 예정이다.

연구 참여자. 1. 안동현 KAIST(한국과학기술원) 전산학부 박사생 2. 양재석 싱가포르국립대 지리학과 박사생 3. 차미영 KAIST 전산학부 교수 4. 김지희 KAIST 기술경영학부 교수 5. 박상윤 홍콩과학기술대 교수 6. 양현주 서강대 교수. / 사진제공=KAIST(한국과학기술원)

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김인한 기자 science.inhan@mt.co.kr

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