#2011년 소말리아, 에티오피아 등 동아프리카 지역 국가들은 극심한 가뭄에 시달렸다. 이해 여름 소말리아에서 영앙실조로 숨진 5세 이하 어린이만 3만명에 달하고, 기근으로 사망한 주민들의 수는 이를 웃돌 것으로 조사됐다.

#같은 기간, 태국에서는 열대성 기후의 영향으로 3개월간 폭우가 쏟아졌다. 태국 사상 최악의 기상재해로 기록된 이 폭우로 발생한 홍수는 650명이 넘는 사망자를 냈다. 태국 국토의 83%가 물에 잠기고 피해규모도 450억 달러(약 50조원)로 추산됐는데 이는 태국 GDP(국내총생산)dml 18%에 육박하는 수치다. 세계 최대 쌀 수출국인 태국의 홍수피해가 2011년 하반기 전세계 쌀 가격을 폭등시켰다는 분석도 나온다.

 

이 밖에도 1000만명에 가까운 주민의 목숨을 앗아간 브라질의 홍수, 최소 1250여명이 목숨을 잃은 필리핀 태풍 '와시', 미국 중서부 지역을 휩쓸고 지나간 토네이도와 허리케인, 여기에 후쿠시마 원전사고를 불러온 일본 동북부 대지진과 쓰나미까지 겹치며 2011년은 사상 최악의 기상재해를 겪어야 했다.

올해도 마찬가지다. 지난 4월 중국 쓰촨성 루산현에서 발생한 규모 7.0의 대지진은 196명이 사망하고 140억 달러의 경제적 손실을 남겼다. 유럽 중부지방에서 발생한 대홍수도 220억 달러의 피해를 입혔다.

이처럼 이상 고온 또는 갑작스런 폭우·폭설 등 기상 이변이 잦아지면서 기상예측은 더욱 어려운 영역이 되고 있다. 인명피해와 재산피해를 최소화하기 위해서는 보다 과학적이고 체계화된 기상예측 시스템과 재난방지체계가 필요하게 된 것이다. 여기에 필요한 것이 바로 빅데이터 분석기술이다.
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미국의 국립해양대기청(NOAA)은 매일 35억건 이상의 데이터를 수집하는데, '더 탱크'라 불리는 서버에 데이터를 저장했다가 6시간마다 데이터를 업데이트한다.

정확한 날씨 예측을 위해서는 위성과 각 지역, 배, 비행기 등을 통해 관찰된 각종 기후정보와 이미지, 수치 등 엄청난 양의 데이터를 저장하고 분석해야 한다.

국립해양대기청은 지난 50년간 누적된 기상 데이터를 바탕으로 대기와 해양, 지상 데이터의 측정치를 분석하며, 정확도가 높은 예측모델을 만들어 국립기상청(NWS)에 제공한다. 국립기상청은 이 데이터를 바탕으로 허리케인·토네이도 경고, 뇌우경보, 쓰나미 경고 등을 내보낼 수 있게 된다.

예를 들어 기온과 상대습도를 조합해 열지수의 강도와 지속시간을 계산한 뒤, 3단계에 걸쳐 여름철 폭염특보와 고온건강 경보시스템 등을 제공하고, 강한 바람과 낮은 습도 및 높은 기온이 겹치는 날에는 화재가 발생할 가능성이 높은 '레드 플래그 경고' 등을 내보내는 식이다. 이 외에도 눈보라, 돌풍, 돌발홍수 주의보 등 총 24개의 기상 관련 경고지도를 구축하고 있다.

또 이 과정에서 생성되는 수 많은 데이터는 미국 국방부, 항공우주국 등 기타 정부기간을 포함한 공공 및 민간부문으로 공유되서 다양한 예측시스템으로 발전된다.

지진이 발생했을 때 어떻게 대처할 것인지 역시 각 정부가 빅데이터를 활용하기 위해 고민하고 있는 부분이다.

미국의 지질조사소(USCS)는 1900년대 이래 지난 100년 동안 발생한 각종 지진을 유형별, 크기 별로 조사했고 피해정도까지 분석했다. 이에 따라 지진이 발생했을 때 어떤 형태로 발전할 지 미리 예측하고 재난상황을 시뮬레이션해볼 수 있도록 했다. 각 지역의 피해상황을 미리 분석해보고 앞서 대처하겠다는 시도다.

 

일본정부 역시 2011년 발생한 동일본 대지진 이후 재난 대비 및 조치에 빅데이터 기술을 사용하고 있다. 지진이나 쓰나미, 홍수가 일어났을 때 과거의 재해정보와 지형등을 분석해 자치제가 주민에게 피난경로등을 전달하는 시스템으로 활용하겠다는 것.

또 일본의 통신사 NTT도코모는 각 기지국의 전파가 도달하는 거리 안에 몇개의 휴대폰이 있는지 여부로 각 구역의 인구 통계를 작성하는 '모바일 공간 통계' 기술을 확보했다. 어느 지역에 사람이 몇 명 있다는 실시간 지역별 인구통계를 1시간 단위로 공개하는 것이다. 도코모는 이 데이터를 다른 재난 데이터와 교차 분석,도쿄에 7.3 강도의 지진이 발생하면 357만명이 귀가할 수 없는 상황에 처한다는 결론을 내고 이 같은 정보를 교통 당국과 공유하기도 했다.

일본 정부는 이 정보를 활용해 재난이 발생했을 때 지역별로 인구 분포를 파악한 뒤 대처할 수 있는 규모와 정도를 구체화할 수 있을것이라 기대하고 있다.

 

이처럼 빅데이터 기술은 자연재난에 대한 예산편성에서부터 실제 대응과 후속책 마련에 이르기까지 정부의 방재정책과 민간차원의 자연재난 대비책에 폭넓게 활용될 수 있다.

홍수나 폭설 등에 대비해 각종 비상복구 물자를 합리적으로 준비할 수 있고, 시시각각 달라지는 태풍, 허리케인 등의 예상진로에 따른 대응책을 내놓기도 한다. 또 자연재난이 지나간 후 복구과정에서 어떤 식으로 복구하는 것이 가장 효율적이면서도 추가피해를 최소화할 수 있을 지 등을 분석할 수 있다는 장점도 있다.

임현우 소방방재청 지진방재과장은 "예산수립의 실무를 담당하는 입장에서는 자연재난에 대한 정책의 중요성은 인정하면서도 그 피해에 대한 비용을 정량화하는 데 많은 어려움을 겪는다"며 "이런 피해예측 모델은 공공, 민간부문 모두 절실하기 때문에 정부를 중심으로 민관이 공동으로 참여하는 사업모델도 바람직 할 것"이라고 밝혔다.