자연재해의 빈도와 강도가 급격히 증가하면서 인프라 시스템의 회복력 확보가 시급한 과제로 떠올랐다. 딜로이트(Deloitte)가 발표한 리포트에 따르면, 인공지능 기술을 활용해 인프라의 재난 대응력을 강화할 경우 2050년에 예상되는 연간 재해로 인한 평균 손실을 약 700억 달러 절감할 수 있는 것으로 나타났다. 이는 직접 피해 비용의 약 15%에 해당하는 규모다.

2050년 자연재해 손실 4,600억 달러 예상... 인프라 가치는 390조 달러로 급증

전 세계 인프라의 총가치는 2022년 기준 200조 달러 이상에서 2050년까지 약 85% 증가하여 약 390조 달러에 이를 것으로 예측된다. 각국은 매년 국내총생산(GDP)의 0.2%에서 최대 6%까지를 교통 인프라 개발에만 투자하고 있으며, 이는 연간 2,000억 달러 이상의 투자 규모를 의미한다.

하지만 이러한 막대한 투자에도 불구하고 인프라 시스템은 다양한 유형의 재해 및 사건에 의해 영향을 받고 있다. 지진, 홍수, 허리케인과 같은 급성 자연재해는 갑작스럽고 광범위한 피해를 유발할 수 있다. 또한 부식, 노후 부품, 자재 열화 등 물리적 자산의 상태와 관련된 문제는 인프라 성능을 점진적으로 저하시켜 기술적 사고나 고장을 초래할 수 있다.

2050년까지 자연재해로 인한 연평균 손실은 약 4,600억 달러에 이를 것으로 예측되며, 경우에 따라 5,000억 달러를 초과할 가능성도 존재한다. 이는 과거 15년간 평균 대비 약 2,600억 달러 증가한 수치다. 이 증가분의 약 63%는 더 많은 고가치 자산이 위험에 노출됨에 따른 경제적 노출 증가에 기인하며, 나머지 37%는 재해의 빈도와 강도가 증가하는 추세 때문이다.

폭풍과 홍수 대응에서 AI 효과 극대화... 손실 300억·200억 달러 절감 전망

AI 기반 회복탄력 인프라가 창출하는 비용 절감 효과는 재해 유형별 피해 규모와 각 재해에 대한 AI의 효과성에 따라 달라진다. 인프라 손실의 가장 큰 비중은 폭풍으로 발생하는데, 이는 높은 발생 빈도, 넓은 지리적 범위, 그리고 강도 증가에 기인한다.

폭풍의 경우 2050년까지 연간 손실액이 2,600억 달러에서 2,300억 달러로 감소하여 약 300억 달러의 절감 효과가 예상된다. 주요 전략으로는 디지털 트윈을 활용한 내풍 인프라 설계와 AI 기반 폭풍 예측을 통한 사전 대비가 포함된다. 홍수의 경우 1,000억 달러에서 800억 달러로 감소하여 약 200억 달러의 손실 절감이 기대된다. AI 기반 날씨 모델 및 디지털 트윈을 활용한 도시 계획과 실시간 AI 예측으로 대비가 가능하다.

지진은 500억 달러에서 400억 달러로 약 100억 달러의 절감 효과를 보이며, 위험 지형 분석 및 지진 저항 설계가 주요 전략이다. 산불의 경우 230억 달러에서 160억 달러로 약 70억 달러의 절감이 예상되며, 식생 관리와 자산 점검을 통한 예방, IoT 센서·드론·위성 이미지를 활용한 빠른 탐지 및 진화가 효과적이다. 가뭄과 극한 온도의 경우 각각 10억 달러의 절감 효과가 있으나, 인프라에 대한 직접 피해 절감 효과는 상대적으로 제한적이다.

AI 지진 조기경보 시스템, 예측 정확도 90%로 기존 32% 대비 크게 향상

AI 솔루션이 인프라 회복탄력성을 강화하는 데 있어 효과적인지를 평가하기 위해서는 경제, 기술 및 성능, 환경, 사회적 영향의 네 가지 핵심 차원에서 분석할 수 있다.

경제적 측면에서 AI의 영향은 운영 최적화를 통한 비용 절감, 자산 손상 감소, 수리 또는 교체 회피 등의 재무적 이익으로 정량화할 수 있다. AI 도입에 따른 총비용은 분석의 복잡성, 시스템의 성능 요건, 생성형 AI의 활용 여부에 따라 달라진다. 챗봇과 같은 기본적인 AI 솔루션의 경우 비용이 약 2만~8만 달러 수준이지만, 예측 유지보수 시스템과 같은 고급 맞춤형 솔루션은 50만 달러를 초과할 수 있다.

기술 및 성능 지표는 인프라 시스템의 신뢰성, 효율성, 대응성을 측정한다. 주요 요소로는 시스템의 가동 중지 시간 감소, 고장 횟수 감소, 복구 시간 단축, 실시간 데이터 분석을 통한 운영 의사결정의 질 향상 등이 포함된다. AI 기반 조기경보 시스템은 지진 패턴을 분석하고 지진 예측의 정확도를 높이는 데 기여한다. 캘리포니아에서 도입된 한 시스템은 지진 최대 규모를 30일 전에 예측하는 데 있어 90% 이상의 정확도를 보였으며, 이는 기존의 로지스틱 회귀 모델의 32% 정확도보다 뛰어난 성과다.

환경적 측면에서 AI는 자원을 효율적으로 사용하는 데 도움이 되며, 에너지 및 물 소비량의 감소, 폐기물 저감, 시스템 계획의 스마트화를 통한 배출량 저감 등이 포함된다. 다만 이러한 환경적 이점은 AI 자체의 에너지 수요와 비교하여 균형 있게 평가되어야 한다. 데이터센터 및 머신러닝 계산 장비에 대한 에너지 수요는 2030년에 최대 1,000TWh, 2050년에는 거의 2,000TWh에 이를 수 있다.

데이터 품질·레거시 시스템 통합·재정 부담이 AI 도입의 주요 과제

AI가 인프라 회복탄력성을 높일 수 있는 잠재력을 지니고 있음에도 불구하고, 효과적인 AI 훈련과 의사결정에 필요한 충분히 크고 다양한 고품질 데이터셋의 확보가 어렵다는 점이 주요한 기술적 제약으로 작용하고 있다. 부실하거나 편향된 데이터는 신뢰할 수 없는 결과를 초래하여 AI 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨리는 원인이 된다.

AI를 기존 인프라에 통합하는 것은 복잡한 작업이다. 많은 정부 기관이 현대적 AI 기술을 고려하지 않고 구축된 레거시 시스템에 의존하고 있기 때문이다. 이러한 시스템은 현대 기술과 호환되지 않아 재설계나 업그레이드가 필요한 경우가 많으며, 그 과정에서 상호운용성 문제와 같은 기술적 장애물이 발생한다.

AI 솔루션 개발, 테스트, 배포에 드는 초기 비용이 상당하여 재정적 장벽이 크다. 이는 기술 자체에 드는 비용뿐만 아니라 데이터 수집, 저장, 컴퓨팅 파워 확보, 숙련된 인력 확보 등에 대한 투자까지 포함된다. 영국의 한 설문조사 결과에서도 대부분의 공무원이 AI 도입의 가장 큰 장애 요인으로 재정 부담을 꼽았다.

AI 관련 규제 환경이 아직 명확하게 정립되지 않아 안전하고 신뢰 가능한 도입이 어렵다. AI 관련 개인정보 보호, 보안, 윤리 문제에 대한 우려 역시 기술에 대한 불신을 야기한다. 대부분의 AI 시스템은 결정 과정을 명확히 설명하거나 추적 가능한 형식으로 정당화하지 못하기 때문에, 규제가 요구하는 투명하고 감사 가능한 의사결정 기준을 충족하지 못하는 경우가 많다.

AI 기술 경험을 가진 숙련된 인력이 부족한 것이 큰 과제로 작용하고 있다. 인력이 부족하면 AI 시스템의 설계, 구현, 유지관리가 어려워진다. 또한 조직 내부의 변화 저항, 명확하지 않은 리더십, 부재한 거버넌스 체계도 AI 도입 및 통합을 방해하는 요소다.

정부·운영자·금융·기술 기업 등 생태계 전체의 협력이 필수

인공지능을 인프라 회복탄력성 전략에 통합하는 것은 재해의 빈도와 강도가 증가하는 상황에서 노출을 줄이고 시스템과 자산을 강화하여 전체 위험과 잠재적 손실을 감소시키는 변혁적 기회를 제공한다. 그러나 이러한 잠재력을 실현하기 위해서는 공공과 민간 부문을 포함한 인프라 생태계 전반에 걸쳐 협력이 전제된 노력이 필요하다.

정책 입안 기관은 규제 체계와 경제적 지원 정책을 마련하고, AI 투명성과 책임성을 위한 표준 설정 및 거버넌스 체계를 구축해야 한다. 인프라 소유자와 운영자는 AI 솔루션을 기획부터 운영까지 통합하여 2050년까지 연간 약 700억 달러의 비용 절감 효과를 기대할 수 있으며, 특히 AI 기반 설계 및 건설이 전체 비용 절감의 약 3분의 2를 차지한다.

금융기관은 AI 내재형 인프라 프로젝트의 금융 지원 도구를 설계하고, AI 기반 리스크 분석으로 신용 평가를 개선할 수 있다. 보험 업계는 AI 도입에 따른 위험 감소를 평가하여 보험료 인하 등 인센티브를 제공함으로써 AI 도입을 촉진할 수 있다. 첨단기술 기업은 AI와 IoT, 디지털 트윈 등 보완 기술의 융합 연구에 투자하되, AI의 에너지 소비 증가에 대응해 에너지 효율 극대화가 필요하다. 건축 및 엔지니어링 기업은 설계 단계부터 AI 도구를 활용하고, 스마트 센서와 데이터 플랫폼을 통합해 예측 유지보수와 실시간 모니터링 등 AI 적용을 원활하게 해야 한다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. AI를 활용한 인프라 회복력 강화란 무엇인가요?

A: AI를 활용한 인프라 회복력 강화는 인공지능 기술을 도로, 전력, 통신 등 사회 인프라 시스템에 적용해 자연재해나 사고 발생 전 예방하고, 발생 시 피해를 최소화하며, 이후 신속하게 복구할 수 있도록 하는 전략입니다. 디지털 트윈을 통한 설계 개선, AI 기반 조기경보 시스템, 예측 유지보수 등이 대표적인 방법이며, 2050년까지 연간 약 700억 달러의 재해 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상됩니다.

Q2. 왜 지금 인프라 회복력이 중요한가요?

A: 지난 40년간 자연재해는 더 자주, 더 강하게 발생해왔으며, 2050년까지 연평균 손실액이 약 4,600억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 전 세계 인프라 가치도 2022년 200조 달러 이상에서 2050년 약 390조 달러로 약 85% 증가할 예정이어서, 더 많은 자산이 재해 위험에 노출될 것입니다. 따라서 사전 예방과 빠른 복구 능력을 갖춘 회복력 있는 인프라 구축이 경제적 손실을 줄이는 핵심 과제가 되었습니다.

Q3. AI 기반 인프라 구축의 가장 큰 장애물은 무엇인가요?

A: 가장 큰 장애물은 고품질 데이터 확보의 어려움, 기존 레거시 시스템과의 통합 문제, 그리고 초기 투자 비용 부담입니다. AI 솔루션 비용은 간단한 챗봇의 경우 2만~8만 달러지만, 예측 유지보수 같은 고급 맞춤형 솔루션은 50만 달러 이상이 소요됩니다. 또한 AI 관련 규제 환경이 명확하지 않고, 숙련된 AI 전문 인력이 부족한 것도 도입을 어렵게 만드는 요인입니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 딜로이트에서 확인 가능하다.

리포트 명: 인프라 리질리언스와 회복력 향상을 위한 인공지능 활용

이미지 출처: 딜로이트

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.