(커넥트 데일리=김영도 기자) 국제 학술지 ‘지리 공간정보 과학(Geo-spatial Information Science)’에 인공지능(AI)과 다종의 공간 데이터를 결합해 광물 자원 매장 가능성을 95% 이상의 정확도로 예측하는 기술 연구 논문이 지난 16일 게재돼 관심이 쏠린다.
이집트 국립천문지구물리연구소(NRIAG) 연구팀이 전통적인 지질 조사 방식의 한계를 극복할 대안으로 다종 데이터의 융합과 인공지능 기반 패턴 분석 등을 통해 현안에 대한 해결과 검증 방식을 제시했다.
연구팀은 연구 대상 지역을 고대부터 금을 비롯한 다양한 광물 자원이 풍부하게 매장된 것으로 알려진 이집트 동부 사막(Eastern Desert of Egypt)의 하마쉬(Hamash) 지역에서 1984년의 항공기 자기장 탐사 데이터와 2023년 1월 촬영된 위성 데이터를 융합해 분석하고, 그 결과를 동년 3월 현장 답사를 통해 최종적으로 검증했다.
조사 방식은 항공기를 이용해 지표면 아래의 자기장 분포를 측정하는 항공 자기 탐사 데이터와 위성으로 지표면의 물리적 특성을 분석하는 원격 탐사 데이터 두 가지 이종(異種) 데이터를 통합해 단일 데이터셋으로 구축했다.
연구팀을 대표하고 논문 교신 저자인 이집트 수에즈 대학교(Suez University) 소속의 아메드 M. 엘도소키(Ahmed M. Eldosouky) 박사는 “각 데이터는 개별적으로 제한된 정보만 제공하지만, 통합 분석시 특정 지역의 지질학적 특성을 다각적으로 파악할 수 있다”고 밝혔다.
연구팀은 융합된 데이터셋을 인공지능 모델 ‘서포트 벡터 머신(SVM)’으로 분석을 수행했으며, AI 모델은 이미 광물 존재가 확인된 지역의 데이터 패턴을 학습한 뒤, 전체 지역 데이터에서 이와 유사한 패턴을 보이는 구역을 식별하고 분류했다.
이 과정에서 AI 모델은 데이터에 존재하는 복잡하고 비선형적인 관계를 식별해 인간의 분석 능력을 보완하고 객관성을 높였다.
AI가 도출한 광물 존재 가능성이 높은 지역이라는 분석 결과를 통해 탐사 시추의 성공률을 높일 수 있었으며, 95.3%의 분류 정확도를 기록해 불필요한 시추 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 성과를 낳았다.
특히, 연구팀의 ‘데이터 융합 및 AI 분석’ 방법론을 통해서 ▲농업 분야의 위성 및 센서 데이터 융합을 통한 작황 분석 및 수확량 예측 ▲도시 계획 분야의 유동인구 및 상권 데이터 분석을 통한 인프라 최적화 ▲신재생에너지 분야의 기상 및 지리 데이터 분석 등으로 여러 산업 분야에 폭넓게 적용될 것으로 기대된다.
