위기관리경영
사회 전반적으로 불확실성이 높아지고 있는 가운데 이 같은 문제를 미리 예측하고 리스크를 줄이는 것은 매우 중요하다. 최근 들어서 각 공공기관 및 기업들은 재난, 범죄, 질병, 사회 인프라 등의 부문에서 위험요소를 조기에 찾아내고 인명과 재산상의 막대한 손실을 예방하기 위해 빅데이터, 인공지능, 슈퍼컴퓨터 등을 사용하기도 한다. 특히 파급력이 큰 재난, 범죄, 질병 등 공공 분야에서는 예측의 중요성이 더욱 커지는 상황이다. 엘지경제연구소에서는 이 같은 불확실성과 이를 예방하는 위험 예측 리스크에 대해 소개했다.
<위기관리경영 - 김용삼 기자>

예측시스템, 리스크 예방의 지름길
지구 온난화에 따른 각종 기상 이변이나 후쿠시마 원전사고와 같이 자연환경과 사회 시스템에 직접적으로 영향을 미치는 위험도 늘어나고 있다. 더욱이 이들 위기는 글로벌화와 IT 기술에 힘입어 복잡하게 얽히면서 특정 국가나 집단에 국한하지 않고 전지구적인 문제로 확대되는 경향이 있다. 사건의 전개 속도가 빨라질 뿐 아니라 전혀 예기치 못한 결과를 초래하고 있는 것이다. 엘지경제연구소는 2011년 OECD의 자료를 근거로 전염병 창궐, 인프라 파괴, 금융 위기, 전자기 폭풍, 사회적 불안 등의 총 5가지 소개했다. 이중 인프라 파괴의 경우 석유/가스, 전력, 통신, 교통, 상하수 등 사회 기반 인프라가 모두 네트워크로 연결되어 있어 범죄나 테러의 표적이 될 수 있다고 경고했다. WEF(World Economic Forum)에서도 인플레이션·인프라 투자 지연 등의 경제적 위험, 지진/쓰나미 등의 재난·이상기후 등의 환경적 위험, 조직범죄 확대·자원 민족주의 등의 지정학적 위험, 고령화·만성질환 등의 사회적 위험, 사이버 해킹·인프라 파괴 등의 기술적 위험 등 총 50개 리스크를 선정하고, 각각의 발생가능성과 영향력을 분석하기도 했다.

리스크 위험 자연재해 예측의 필요성
최근 지진, 한파, 폭설, 가뭄, 홍수 등 각종 자연재해로 인한 피해규모가 커지면서 발생 확률을 미리 예측하거나, 조기에 피해 발생 가능성이 높은 곳을 선별해서 관리하는 것이 중요해지고 있다. 특히 국지적인 피해가 글로벌 경제를 위협할 수 있다는 점을 감안하면 더욱 중요해질 전망이다. 엘리뇨, 라니냐 등은 특정 국가의 홍수, 가뭄으로 연결되지만, 때로는 글로벌 식량 공급 기지에 영향을 미침으로써 곡물 가격이 폭등하는 애그플레이션을 유발할 수도 있다. 후쿠시마 원전사고, 아일랜드 화산 폭발, 태국 대홍수 등은 산업 시설을 파괴하고 교통 시스템을 마비시켜 글로벌 SCM에 심각한 영향을 미쳤다. 엘지경제연구소는 “자연재해의 조짐을 보다 정확하게 예측하기 위해서 정교한 분석엔진을 도입하는 동시에 보다 많은 정보를 얻기 위한 수단으로 관측소를 늘리거나 다양한 센서를 도입하는 방법이 고려되고 있다”고 말했다.

또한 실시간으로 정보를 취합함으로써 보다 정확한 예측이 가능하다. 일례로 IBM과 University of Texas at Austin은 “Guadalupe강의 홍수 발생 가능성을 예측하기 위해서 수 만개의 강의 지류에 관한 정보를 반영한 시스템을 개발하고 있다”고 말했다. 즉 지금까지 주로 강의 본류에 관한 정보를 활용해 홍수를 예측했다면 이제는 지류까지 확장함으로써 활용되는 정보의 폭을 넓혀 예측의 정확도를 높이려는 시도다. 또한 실시간으로 날씨 정보를 홍수 예측에 반영함으로써 재해의 발생 가능성을 보다 정확하게 예측할 수 있도록 지원해 줄 뿐만 아니라, 사람들이 재해에 대응할 수 있도록 도와줄 수 있다.

범죄 및 테러 등에 대한 리스크 예방
또한 연구소는 범죄 및 테러를 예측하는 방안도 주목 받고 있다고 말했다. 지금까지는 범죄 발생 여부를 예상하기 위해 최근에 발생했던 범죄를 통계적으로 분석하는 수준으로, 위치 정보를 함께 제공함으로써 효율성을 높이는데 주목했다. 하지만 최근 사건이 벌어진 시간과 장소를 파악해서 후속 범죄가 일어날 수 있는 가능성이 높은 곳이나, 사건이 발생할 수 있는 갖가지 변수를 고려해서 테러가 발생할 개연성이 높은 지역을 선별하여 제시하는 수준으로 발전하고 있다.

한 예로 2011년 7월, 캘리포니아 주의 산타크루즈시에서는 축적된 범죄 데이터와 정교한 알고리즘을 활용해서 범죄 발생 가능성이 높은 시간과 장소를 예측하고, 예측한 결과를 바탕으로 경찰병력을 효과적으로 투입하는 예측 치안(Predictive Policing)을 시범적으로 도입하였다. 미국 테네시 주의 멤피스시에서도  2006년부터 멤피스 대학과 함께 IBM의 분석엔진을 활용하여 범죄예방을 위한 프로그램인 Blue CRUSH를 개발하였다. 범죄 발생시간, 사건 종류, 범죄유형 등을 파악하여 향후 범죄 발생 가능성이 높은 지역을 예측해서 순찰을 강화하는 방식이다. 이 같은 프로그램이후 멤피스시의 강력범죄(serious crime) 발생률을 이전보다 30% 정도 낮추는데 크게 기여했다도 말했다.

전염병에 대한 리스크 예방
연구소에서는 “전염병을 예측하는 방안도 주목 받고 있다”고 말했다. 연구소는 WHO에 따르면 지난 20년간 조류독감, 사스(SARS), 신종플루 등 30여 종의 신종 바이러스가 출현했다고 말했다. 최근에는 전세계적인 기후변화로 인해 국지적인 강수, 기온, 습도 등이 달라지면서 말라리아, 세균성 이질처럼 기후 관련 전염병도 발생하고 있다. 전세계적으로 전염병이 확산되는 판데믹(Pandemic) 상황에 대한 대비책 마련이 필요한 상황이다. 이에 따라 전염병에 대한 정보를 실시간으로 수집해서 확산 경로를 예측하고, 조기 대응 방안을 수립하는 것이 중요해지고 있다. 새로운 전염병의 발생 가능성뿐만 아니라 전염병의 이동경로가 될 수 있는 동물, 철새, 모기 등을 모니터링 함으로써 전염병 확산 경로를 예측하는 방안이 주목 받고 있다.

더 나아가 전염병을 옮기는 세균이나 동물의 서식지를 미리 파악하여, 전염병의 발생 가능성을 예측하는 방안도 부상할 전망이다. 일례로 인공위성을 이용해서 콜레라, 말라리아, 신종플루 등을 예측하는 방법이 제시되고 있다. 연구소는 2009년 미국의 한 연구진이 발표한 자료를 인용, “인공위성으로 관측한 수온과 엽록소 변화를 바탕으로 콜레라 예측 프로그램을 개발한 결과, 방글라데시에서 4~6주 전에 콜레라 발생을 거의 정확하게 예측하는데 성공했다”고 말했다. “향후 동물의 몸 속에 이식 가능한 베리칩(Verichip)을 포함해서 다양한 센서가 확산되고, 이를 분석해 낼 수 있는 알고리즘이 발전할수록 전염병에 대한 조기대응이 보다 쉬워질 것”이라 말했다.

사회적 불안정성 예측
사회적 갈등이나 불안정성 역시 예측을 적용 할 수 있다고 연구소는 말했다. 연구소는 주요 이슈나 사건에 대해서 사람들이 어떤 생각을 가지고 있는지 분석함으로써, 향후 촉발될 가능성이 높은 사회 현상을 예측하려는 작업이 활발하다고 강조했다. 일례로 일리노이 대학 Kalev Leetaru 박사의 연구를 인용한 BBC의 내용을 소개하면서 이집트의 무라바크 독재정권이 퇴진하기 전 여론이 극도로 악화되었음을 알 수 있다고 전했다. “미국 정부의 Open Source Center, 뉴욕 타임즈, BBC 등 각종 미디어에서 지난 수 십 년간 축적된 1억 건이 넘는 기사 속에서 긍정적인 톤과 부정적인 톤을 분별하여 위치정보와 함께 슈퍼 컴퓨터 Nautilus를 통해 여론의 추이를 분석했으며 분석결과 독재정권 퇴진 시기의 여론이 지난 30년의 기간 동안 이례적으로 심각했음을 알 수 있었다”고 말했다.

예측기술의 발전 가능성
연구소측은 “향후 IT 기술의 발전에 힘입어 예측기술은 더욱 고도화될 전망”이라며 “기상 예측의 경우 지역별 기온, 기압, 습도 같은 데이터와 위성 자료들이 필요하고, 이를 분석하기 위한 수치예보모델과 복잡한 계산을 처리 할 수 있는 슈퍼컴퓨터가 사용된다”고 말했다. 또한 “빅데이터와 인공지능, 슈퍼컴퓨터의 발전은 자료 수집과 분석, 연산 측면에서 예측의 정확도를 높이는 데 도움이 될 수 있다”고 지적했다.
반면 예측기술에도 한계가 있다는 점도 지적했다. 연구소는 “아무리 많은 자료와 정교한 분석 프로그램이 있더라도 정확한 예측을 하는 것은 불가능한 일”이라며 “예를 들어 후쿠시마 원전 사고가 발생하기 꼭 1년 전인 2010년 3월 일본에서는 잘못된 쓰나미 예측 때문에 한바탕 소동이 일어난 소동이 있었다”고 말했다. 하지만 연구소는 “이처럼 향후 데이터의 양과 종류가 보다 다양해지고 분석엔진이 보다 정교해질수록 글로벌 리스크의 대응도 가능해지고 정부 및 기업도 예측기술의 적용 확대 될 것”이라 말했다.