2025년 텍사스 홍수 당시 AI가 실패한 이유: 재난 관리를 위한 핵심 교훈

2025년 XNUMX월, 텍사스는 역사상 가장 심각한 홍수 중 하나를 겪었습니다. 이 재해로 XNUMX만 명 이상이 사망했습니다. 145의 삶 수십억 달러에 달하는 피해를 입혔습니다. 많은 지역 사회가 물살의 속도와 위력에 대비하지 못했습니다. 이는 물이 불어날 가능성에 대한 널리 알려진 믿음에도 불구하고 발생했습니다. 인공 지능 (AI) 이러한 사건을 예측하고 관리합니다.

수년간 AI는 극한 기상 예측의 핵심 솔루션으로 제시되어 왔습니다. 정부와 전문가들은 조기 경보 시스템 개선을 위해 AI에 의존해 왔습니다. 그러나 이번 위기 상황에서는 AI가 기대했던 성능을 발휘하지 못했습니다. 이번 사건은 AI가 많은 이점을 제공하지만 한계도 있음을 보여줍니다. 향후 기후 관련 비상사태에 대비하여 공공 안전을 강화하기 위해서는 이러한 한계를 명확히 이해하고 해결해야 합니다.

2025년 텍사스 홍수: 경각심을 일깨우는 사건

4년 2025월 XNUMX일, 텍사스 중부는 미국 역사상 가장 치명적인 내륙 홍수 중 하나를 겪었습니다. 플래시 홍수 골목이 지역은 이미 며칠간 폭우를 겪었습니다. 하지만 이날 상황은 급격히 악화되었습니다. 불과 몇 시간 만에 과달루페 강 수위가 1도 안 되는 곳에서 급격히 상승했습니다. 3피트에서 34피트 이상 일부 지역에서는 물이 강둑을 뚫고 나와 집과 차량, 그리고 생명을 휩쓸어갔습니다.

이 재난은 열대성 폭풍 배리의 잔해에서 나온 습기와 이 지역을 통과하는 다른 폭풍들이 합쳐진 보기 드문 기상 조건이 복합적으로 작용하여 발생했습니다. 이미 가뭄으로 굳어진 이 지역의 토양은 갑작스러운 폭우를 흡수하지 못했습니다. 그 결과, 단 10시간 만에 일부 지역에 XNUMXcm가 넘는 비가 쏟아졌습니다. 이 지역에서 이 정도 강도의 비를 본 사람은 거의 없었습니다.

커빌과 같은 지역 사회가 가장 큰 타격을 입었습니다. 최소 135명이 사망했으며, 그중 37명은 어린이와 직원이었습니다. 캠프 미스틱강변에 위치한 여름 캠프. 마을 전체가 침수되었고, 많은 사업체가 피해를 입거나 파괴되었습니다. 도로, 교량, 그리고 주요 기반 시설이 붕괴되었습니다. 전문가들은 총 피해액을 18억 달러에서 22억 달러로 추산하며, 이는 이 지역 역사상 가장 큰 피해를 입힌 자연재해 중 하나입니다.

응급 서비스는 과부하 상태였습니다. 기상청은 전날 22건 이상의 경보와 홍수 경보를 발령했습니다. 하지만 수위가 너무 빠르게 상승했습니다. 일부 지역에서는 다양한 모델의 예보가 엇갈리는 결과를 보였습니다. 이로 인해 혼란이 발생했고 일부 대피 결정이 지연되었습니다. 여러 마을에서 비상 사이렌이 작동하지 않았습니다. 많은 사람들이 제때 충분한 경고를 받지 못했습니다. 정전과 이동통신망 문제로 구조대원들이 사람들에게 연락하거나 정보를 공유하는 데 어려움을 겪었습니다.

위기 동안 X(구 트위터)와 같은 플랫폼이 주요 정보 제공처가 되었습니다. 사람들은 영상을 올리고 도움을 요청했습니다. 자원봉사자들은 이러한 메시지를 통해 구조 활동을 조직했습니다. 그러나 많은 게시물이 제대로 확인되지 않아 혼란을 야기했고, 때로는 잘못된 정보가 유포되기도 했습니다.

2025년 홍수는 주 재난 대응 시스템의 심각한 결함을 드러냈습니다. 예보 도구는 폭풍의 속도를 따라가지 못했고, 통신 장애와 조율 부족은 피해를 더욱 악화시켰습니다. 이 참사는 향후 취약 계층을 보호하기 위해 조기 경보 시스템 개선, 계획 강화, 그리고 더욱 안정적인 인프라 구축의 필요성을 부각시켰습니다.

AI가 텍사스 홍수를 정확하게 예측할 수 없는 이유

2025년 XNUMX월 텍사스에서 발생한 홍수는 AI 시스템이 아직 완벽과는 거리가 멀다는 것을 보여주었습니다. 이러한 시스템은 명확한 조기 경보를 제공하지 못했습니다. 많은 기술적 문제와 인적 문제가 함께 발생했습니다. 여기에는 데이터 누락, 취약한 모델, 소통 부족, 그리고 응급팀의 AI 활용 부족 등이 포함되었습니다. 아래에서 이러한 문제들을 논의합니다.

약한 데이터와 누락된 정보

AI가 홍수를 효과적으로 예측하려면 정확하고 시의적절한 데이터가 필수적입니다. 2025년 XNUMX월 텍사스 홍수 당시, 텍사스 중부의 여러 소규모 유역에는 충분한 센서가 없었습니다. 일부 지역에서는 극한 상황으로 인해 유량계가 고장 나거나 최대 한계에 도달했습니다. 이로 인해 가장 중요한 시간에 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 데 어려움이 있었습니다.

NASA의 SMAP 위성은 유용한 토양 수분 데이터를 제공하지만, 9km에서 36km에 달하는 해상도는 지역 홍수 예측에는 너무 낮습니다. 이전에는 SMAP에 1km에서 3km에 달하는 더 높은 해상도를 제공하는 레이더 센서가 있었지만, 2015년에 작동이 중단되었습니다. 현재는 복사계만 사용되어 빠르고 작은 규모의 변화를 감지할 수 없습니다. 이는 텍사스 중부와 같이 갑작스러운 홍수가 단 XNUMXkm 내에서도 발생할 수 있는 지역에서는 상당한 격차입니다. 세밀한 데이터가 없다면 AI 도구는 정확하고 조기에 홍수 경보를 제공하는 데 어려움을 겪습니다.

텍사스 홍수 당시 기상 레이더 시스템도 제 기능을 하지 못했습니다. 구릉 지대에 폭우가 쏟아지면서 신호 손실과 산란이 발생하여 강우량 측정 정확도가 떨어졌습니다. 이로 인해 기존 홍수 예보와 AI 기반 홍수 예보 모두에 사각지대가 발생했습니다.

같은 플랫폼 구글 플러드 허브 위성 이미지, 레이더 데이터, 센서 입력, 그리고 과거 홍수 기록을 결합합니다. 하지만 유량계와 센서의 실시간 지역 데이터가 없으면 이러한 시스템의 정확도는 떨어집니다. 2025년 홍수 당시 많은 데이터 소스가 완전히 연결되지 않았습니다. 위성, 레이더, 그리고 지상 센서 데이터는 종종 개별적으로 처리되어 지연과 조정 부족을 초래했습니다. 이로 인해 AI가 홍수 상황을 실시간으로 추적하는 능력이 제한되었습니다.

AI 도구는 빠르고 완전하며 잘 통합된 데이터를 필요로 합니다. 이 경우, 입력 정보가 누락되고 동기화되지 않아 홍수 발생 방식을 예측하기 어려웠습니다.

AI 모델은 극심한 강우에 대비하지 못했습니다.

2025년 10월 텍사스 홍수는 기존 예보 시스템과 AI 기반 예보 시스템 모두에 상당한 허점을 드러냈습니다. 텍사스 중부 일부 지역에서는 4시간 만에 500cm(0.2인치)가 넘는 비가 내렸습니다. 최고 강수량은 시간당 XNUMX인치(XNUMX인치)에 달했습니다. 기상학자들은 이 홍수를 XNUMX년에 한 번 발생하는 홍수로, 매년 발생할 확률은 XNUMX%에 불과하다고 설명했습니다.

날씨 및 홍수 예측에 사용되는 대부분의 AI 모델은 과거 데이터를 기반으로 학습됩니다. 날씨가 알려진 패턴을 따를 때는 잘 작동하지만, 극단적이거나 드문 현상(분포 외 현상)에서는 종종 실패합니다. 이러한 현상을 '분포 외 현상'이라고 합니다. 텍사스 홍수가 그러한 현상 중 하나였습니다. 모델이 이전에 이와 유사한 현상을 경험한 적이 없었기 때문에 예측이 부정확하거나 지연되었습니다.

다른 문제들이 상황을 더욱 악화시켰습니다. 이 지역은 가뭄으로 인해 건조한 토양이 물을 빠르게 흡수하지 못했습니다. 구릉 지형은 유출량을 증가시켰습니다. 강물이 급격히 불어나 범람했습니다. 물리 기반 모델은 이처럼 복잡한 상황을 시뮬레이션할 수 있습니다. 하지만 많은 AI 모델은 그렇지 못합니다. 물리적 추론 능력이 부족하여 때로는 정확해 보이지만 현실적이지 않은 결과를 도출하기도 합니다.

통신 및 경보 시스템이 제대로 작동하지 않았습니다

AI 예측은 명확하고 제시간에 전달될 때만 도움이 됩니다. 텍사스에서는 이런 일이 일어나지 않았습니다. 국립기상청(NWS)은 다음과 같은 모델을 활용했습니다. 고해상도 빠른 재생(HRRR)홍수 발생 48시간 전에 폭우를 예측했습니다. 하지만 경보는 명확하지 않았습니다. AI 출력은 격자와 확률을 나타냈습니다. 지역 공무원들은 간단한 경보가 필요했습니다. 복잡한 데이터를 명확한 경보로 변환하는 것은 여전히 기술적인 과제였습니다.

긴급 경보도 제대로 작동하지 않았습니다. 전화 기반 시스템인 CodeRED는 수동 활성화가 필요했습니다. 일부 카운티에서는 활성화가 2~3시간 지연되었습니다. 오래된 소프트웨어와 AI 도구와의 연동이 미흡하여 문제가 발생했습니다. AI 모델은 클라우드 시스템에서 실행되었지만, 지역 기관들은 구형 데이터베이스를 사용했습니다. 이러한 데이터베이스는 실시간 데이터를 처리할 수 없었습니다. 경우에 따라 데이터 공유 지연 시간이 30분을 초과하기도 했습니다.

일부 개인 모델은 더 나은 성과를 거두었습니다. 윈드본예를 들어, WindBorne은 고고도 풍선을 사용하여 데이터를 수집합니다. WindBorne의 모델은 NWS 도구보다 지역별 강우 예보가 더 정확했습니다. 그러나 NWS는 이를 제때 사용할 수 없었습니다. 외부 모델은 몇 주 동안 검증이 필요했습니다. 또한 빠른 데이터 공유를 위한 표준 API도 없었습니다. WindBorne의 데이터 형식은 NWS 시스템과 일치하지 않았습니다. 따라서 정확한 예보조차 비상사태 동안 사용되지 않았습니다.

인간의 문제는 상황을 악화시켰다

인적 요인은 기술적 문제를 더욱 가중시켰습니다. 비상 관리자들은 엄청난 양의 데이터에 압도당했습니다. AI 모델은 강우량 지도와 홍수 위험 수준을 포함한 다양한 결과를 생성했습니다. 이러한 결과는 Google Flood Hub와 NWS 등 다양한 출처에서 제공되었습니다. 때로는 예측이 일치하지 않기도 했습니다. 한 시스템은 60%의 홍수 위험을 나타내는 반면, 다른 시스템은 80%의 위험을 나타냈습니다. 이러한 혼란으로 인해 공무원들의 결정이 지연되었습니다.

훈련 또한 문제였습니다. 많은 현지 팀들이 AI에 대한 경험이 부족했습니다. 복잡한 모델 출력을 이해하지 못했습니다. 깊은 학습 Flood Hub와 같은 시스템을 사용할 수 있었지만 위기 상황에서 지역 비상대책팀이 이를 적극적으로 사용하거나 이해했다는 증거는 없습니다. 설명 가능한 AI SHAP와 같이 해석 가능성을 높여주는 도구가 있었다면 상황을 더 효과적으로 관리하는 데 도움이 되었을 것입니다.

더욱이, 응급 구조대원들은 엄청난 양의 정보에 직면했습니다. AI가 생성한 예보, 레이더 이미지, 그리고 재난 경보를 처리해야 했습니다. 이러한 데이터의 양과 불일치는 대응 지연을 초래하고 혼란을 가중시켰습니다.

재난 관리에서 AI의 교훈과 미래

2025년 XNUMX월 텍사스 중부 홍수는 비상 상황에서 AI의 잠재력을 보여주었습니다. 동시에 주요 약점도 드러났습니다. AI 시스템은 조기 경보와 예측을 제공했지만, 가장 중요한 순간에는 종종 실패했습니다. 미래의 재난에 더 잘 대비하기 위해서는 이 사건에서 교훈을 얻어야 합니다. 핵심 교훈은 데이터 품질, 모델 설계, 소통 격차, 기후 적응, 그리고 협업과 연결되어 있습니다.

취약한 데이터 기반은 AI 정확도를 제한합니다.

AI 시스템은 실시간 고품질 데이터에 의존합니다. 커빌과 같은 시골 지역에는 수위계가 거의 없었습니다. 이로 인해 사각지대가 컸습니다. 결과적으로 예측은 지역적인 홍수 패턴을 제대로 포착하지 못했습니다. 위성 데이터는 도움이 되었지만, 세부적인 정보가 부족했습니다. 예를 들어 NASA의 SMAP 센서는 넓은 지역을 커버하지만 해상도가 낮습니다. 이러한 데이터를 정밀하게 분석하려면 지역 지상 센서가 필요합니다.

한 가지 해결책은 고위험 지역에 센서 네트워크를 확장하는 것입니다. 또 다른 방법은 지역 사회를 참여시키는 것입니다. 인도 아삼에서는 지역 기관들이 모바일 기반 기상 관측소를 구축하고 시민 신고 도구를 시범 운영하여 홍수 발생 위험 지역의 보도 범위를 확대했습니다. 텍사스에서도 유사한 시스템을 구축하여 학교와 지역 단체가 홍수 징후를 신고하도록 할 수 있습니다.

AI 모델에는 실제 세계 추론이 필요합니다

현재 대부분의 AI 모델은 물리 법칙이 아닌 패턴을 통해 학습합니다. 강우량을 예측할 수는 있지만, 실제 홍수 양상을 정확하게 모델링하는 데는 어려움을 겪습니다. 딥러닝 시스템은 종종 강의 수위와 범람 방식을 제대로 파악하지 못합니다. 텍사스 홍수 당시 일부 모델은 수위를 과소 예측했습니다. 이로 인해 중요한 결정이 지연되었습니다.

하이브리드 모델이 더 나은 선택입니다. 이 모델은 AI와 물리 기반 시스템을 결합하여 현실성과 신뢰성을 향상시킵니다. 예를 들어, 구글의 홍수 예측 이니셔티브(Flood Forecasting Initiative)는 수문 모델(머신러닝 기반)과 침수 모델(물리적 시뮬레이션 기반)을 혼합하는 하이브리드 방식을 사용합니다. 이 시스템은 100개국 이상에서 하천 홍수 예측의 정확도와 리드타임 신뢰성이 향상된 것으로 나타났습니다.

의사소통의 격차로 상황이 악화되었습니다

홍수 발생 당시 AI 시스템은 유용한 예보를 제공했습니다. 그러나 정보가 적시에 적절한 사람들에게 전달되지 않았습니다. 많은 비상대응팀은 이미 압박을 받고 있었습니다. 여러 시스템에서 경보가 발송되었는데, 일부 메시지는 혼란스럽거나 심지어 상충되기도 했습니다. 이로 인해 조치가 지연되었습니다.

주요 문제 중 하나는 정보 공유 방식이었습니다. 일부 응급 구조대원들은 AI 결과를 이해하도록 훈련받지 못했습니다. 많은 경우, 관련 도구는 있었지만 현지 팀들은 이를 효과적으로 활용할 적절한 지식이 부족했습니다.

더 나은 의사소통 도구가 절실히 필요합니다. 경보는 명확하고 간결하며 대응하기 쉬워야 합니다. 일본에서는 대피 지침을 포함한 짧은 홍수 경보 메시지를 사용합니다. 이러한 경보는 대응 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 텍사스에서도 유사한 시스템이 도움이 될 수 있습니다.

익숙한 플랫폼을 통해 AI 예측을 제공하는 것도 필수적입니다. 예를 들어, Google 지도에 홍수 경보를 표시하면 더 많은 사람들이 위험을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 비상 상황에서 더 빠르고 안전한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

극심한 기후 현상으로 기존 모델이 무너지고 있다

2025년 강수량은 여러 기록을 경신했습니다. 대부분의 AI 시스템은 이처럼 극심한 기상 상황을 예상하지 못했습니다. 이는 모델이 과거 데이터를 기반으로 학습되었기 때문입니다. 그러나 과거의 패턴은 더 이상 오늘날의 기후와 일치하지 않습니다.

AI는 유용성을 유지하려면 더 자주 업데이트되어야 합니다. 훈련에는 새로운 기후 시나리오와 희귀한 현상이 포함되어야 합니다. IPCC도움이 될 수 있습니다. 또한, 미래의 충격에 견딜 수 있는 능력을 검증하기 위해 극단적인 사례를 모델에 적용하여 테스트해야 합니다.

함께 일하는 것은 여전히 어려운 일입니다

많은 기관들이 위기 상황에서 유용한 도구를 활용했습니다. 하지만 효과적으로 협력하지 못했습니다. 중요한 데이터가 제때 공유되지 않았습니다. 예를 들어, WindBorne은 홍수 예측을 개선할 수 있는 고고도 열기구 데이터를 수집했습니다. 하지만 이 정보는 기술적 문제와 법적 제약으로 인해 지연되었습니다.

이러한 격차는 첨단 시스템의 모든 이점을 제한했습니다. 공공 기관과 민간 기관은 종종 별도의 모델을 사용했고, 두 기관 간에 실시간 연결이 없었습니다. 이로 인해 상황을 명확하고 완벽하게 파악하기가 더 어려워졌습니다.

이를 개선하려면 공통 데이터 표준이 필요합니다. 시스템은 정보를 빠르고 안전하게 공유할 수 있어야 합니다. 다양한 모델 간의 실시간 조정 또한 필수적입니다. 또한, 지역 사회의 피드백을 수집하면 시스템을 더욱 정확하고 효과적으로 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

기술은 발전하고 있지만 지원이 필요합니다

새로운 기술은 홍수 관리를 개선할 수 있습니다. 하지만 적절한 인프라와 정책 지원이 필요합니다. 유망한 방법 중 하나는 물리 기반 AI입니다. 이는 과학적 지식과 머신러닝을 결합하여 홍수 예측을 개선합니다. MIT와 같은 연구진은 이 접근법을 시험하여 예측의 정확성과 현실성을 높였습니다. 그러나 아직 자세한 결과는 공개되지 않았습니다.

드론이나 엣지 디바이스와 같은 다른 도구들도 도움이 됩니다. 이러한 도구들은 지상 시스템이 손상되거나 유실된 지역에서도 실시간으로 데이터를 수집할 수 있습니다. 네덜란드에서는 간단한 공공 대시보드를 통해 명확한 시각 자료를 통해 홍수 위험을 보여줍니다. 이를 통해 사람들은 상황을 파악하고 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

이러한 사례들은 고급 도구가 사용자 친화적이어야 함을 보여줍니다. 전문가와 커뮤니티 모두가 혜택을 누릴 수 있도록 이러한 도구는 공공 시스템과 연결되어야 합니다.

히프 라인

홍수 예측은 더 이상 단순히 일기 예보와 경보에만 국한되지 않습니다. 이제 AI 시스템, 위성 데이터, 지역 보고, 그리고 신속한 통신 도구가 필요합니다. 하지만 진정한 과제는 단순히 더 스마트한 도구를 개발하는 것이 아니라, 현장의 사람들이 이러한 도구를 효과적으로 사용하도록 하는 것입니다.

2024년 텍사스 홍수는 지연, 부실한 조정, 그리고 불분명한 경보가 첨단 기술의 이점을 어떻게 무력화시킬 수 있는지 보여주었습니다. 개선을 위해서는 지역 팀이 이해하고 신속하게 조치를 취할 수 있는 명확한 정책, 공유 시스템, 그리고 도구가 필요합니다.

일본과 네덜란드 같은 국가들은 지능적인 예보와 대중의 손쉬운 접근성을 결합할 수 있음을 보여줍니다. AI는 홍수를 예측하는 것뿐만 아니라 피해를 예방하고 생명을 구하는 데에도 기여해야 합니다. 홍수 관리의 미래는 혁신과 행동, 기술과 신뢰, 그리고 정보와 지역적 대비의 결합에 달려 있습니다. 이러한 균형이 증가하는 기후 위험에 우리가 얼마나 잘 적응할 수 있는지를 결정할 것입니다.