"비 많이 온다더니 잠잠하네"…예보 빗나가면 감정 달라져 작성일 06-29 40 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">포스텍</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="H5327IHlLb"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6ffe76335d8c38457bf2b2e3090b359ccd48c82ca69ac910b2067ac3b6d5d585" dmcf-pid="X10VzCXSeB" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="기상예보와 실제 날씨 사이 차이가 시민들의 감정에 영향을 끼치는 것으로 드러났다. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/29/dongascience/20260629114319536vwhn.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="W8ubpmWIM2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/29/dongascience/20260629114319536vwhn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 기상예보와 실제 날씨 사이 차이가 시민들의 감정에 영향을 끼치는 것으로 드러났다. 게티이미지뱅크 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="4ad62d8371ff9b488fb3e26ad27d4de9f28275deded366d9e647aa9f980fd690" dmcf-pid="ZtpfqhZvMq" dmcf-ptype="general">기상예보와 실제 날씨 사이 차이가 재난 상황에서 시민들의 감정 반응을 바꾸는 것으로 나타났다. 같은 예보 오차라도 실제 비가 예보보다 적게 왔는지 더 많이 왔는지에 따라 시민들이 느끼는 불안·혼란·당황 등 감정이 달라졌다.</p> <p contents-hash="093e6e90c17246881ad49bb1aaa9647684f73e04745e1b1845e47123497b9d1b" dmcf-pid="5FU4Bl5Tiz" dmcf-ptype="general"> 포스텍은 감종훈 환경공학부 교수·김길우 통합과정생 연구팀이 기상예보 오차와 시민 감정 반응의 관계를 인공지능(AI)을 이용해 정량적으로 분석했다고 29일 밝혔다. 연구결과는 국제학술지 '지오헬스'에 7일 게재됐다.</p> <p contents-hash="6b3e579ce753bff111da6289ed7b93a9f4534ba2d2f6bb1d1a81285f2dc69709" dmcf-pid="13u8bS1yR7" dmcf-ptype="general"> 기상예보는 태풍·집중호우 등 재난 상황에서 시민들의 행동을 결정하는 중요한 정보다. 사람들은 예보를 바탕으로 외출 계획을 바꾸거나 차량을 이동시키고 대피를 준비한다. 예보 기술이 발전해도 실제 강수량과 예보 강수량 사이에는 차이가 생길 수밖에 없다. 연구팀은 예보 오차가 시민들의 감정과 위험 인식에 영향을 줄 수 있다는 점에 주목했다.</p> <p contents-hash="cfbd5f196204f23dd9af6133862438aecf89484efcb530ba157c9305a0285b46" dmcf-pid="t076KvtWJu" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 2023년 8월 한반도를 관통한 태풍 '카눈' 사례를 분석했다. 전국 613개 기상관측소 강수관측자료와 기상청 강수예보 자료를 비교해 지역별 예보 오차를 산정하고 '네이버 제보톡'에 게시된 약 4만3000건의 온라인 게시글을 수집해 AI 기반 감정 분석을 수행했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="dfdbfa18477f2a8f0c9d5c7676ff098a7a48c71eaae1c95f219d7f703e8d7872" dmcf-pid="FpzP9TFYnU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구팀은 태풍 카눈 예보에 대한 시민들의 감정 변화를 분석했다. 포스텍 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/29/dongascience/20260629114320857cfcy.png" data-org-width="680" dmcf-mid="YLnNJpV7i9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/29/dongascience/20260629114320857cfcy.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구팀은 태풍 카눈 예보에 대한 시민들의 감정 변화를 분석했다. 포스텍 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="f572edd670bee5e58dac8dbcc4d954886bce91d620fe822d135f3c9b4eace2c0" dmcf-pid="3UqQ2y3GRp" dmcf-ptype="general">분석 결과 태풍 카눈이 한반도에 상륙해 관통하는 동안 지역별로 예보 오차의 방향이 달랐다. 동해안과 남동부 지역에서는 실제 비가 예보보다 많이 내리는 '과소예보' 경향이 나타났다. 수도권과 서부 지역에서는 실제보다 많은 비가 예보되는 '과대예보' 경향이 확인됐다.</p> <p contents-hash="7a9b33d846f0df1e19b12efa69631eb9edd8b1a0699d0c45117d685b3280ba4a" dmcf-pid="0UqQ2y3GM0" dmcf-ptype="general"> 예보 오차의 방향에 따라 시민 감정도 다르게 나타났다. 과대예보 지역에서는 불안·걱정·피로감이 상대적으로 많이 나타났다. 과소예보 지역에서는 당황·혼란·슬픔 같은 감정이 두드러졌다. ‘걱정했는데 별일 없었다’라는 상황과 ‘괜찮을 줄 알았는데 심각했다’라는 상황이 다른 심리적 반응을 만들어 낸 것이다.</p> <p contents-hash="d957e34660669cd80bdaf9f0284c266abb11202adeba6074e27e08675039570f" dmcf-pid="puBxVW0Hn3" dmcf-ptype="general"> 시민들은 재난 자체보다 '예상했던 위험'과 '실제로 경험한 위험' 사이의 차이에 민감하게 반응했다. 태풍 상륙 전·중·후 시기 온라인 담론을 비교한 결과 담론의 약 55%가 부정 감정으로 분류됐다. 태풍이 상륙하는 시점에는 게시글 수가 급격히 증가했다. 연구팀은 시민들이 단순히 재난 정보를 소비하는 데 그치치 않고 직접 경험을 공유하며 정보 생산자로 역할을 전환한다고 해석했다.</p> <p contents-hash="92e2516e76cffabf3d2c63456db60935479e6e823b02fe01f1fb84860bba21b4" dmcf-pid="U7bMfYpXeF" dmcf-ptype="general"> 연구결과는 재난 대응에서 예보 정확도뿐 아니라 예보의 불확실성을 어떻게 전달할 것인지도 중요하다는 점을 보여준다. 비가 얼마나 올지 예측하는 것만큼이나 실제 상황이 예보와 달라질 수 있다는 정보를 시민들에게 효과적으로 전달해야 불안과 혼란을 줄이고 사회 재난 대응 역량을 높일 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="89619a5e3007de9138402298399b259871d30020e4840fcc3c4c9c33b590a343" dmcf-pid="uzKR4GUZit" dmcf-ptype="general"> 감종훈 교수는 “AI로 대규모 온라인 담론 문자 데이터를 분석해 예보 오차와 시민 감정 간의 관계를 정량적으로 규명했다"며 "향후 홍수·가뭄 등 자연 재해 대응 과정에서 시민의 심리적 반응까지 고려한 위험소통 체계를 구축하는 데 활용될 수 있을 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="c6349005fadf0e24dc05be6ea8781a586b518952ca69062f67d199abf2baf1bd" dmcf-pid="7q9e8Hu5i1" dmcf-ptype="general"> <참고 자료><br> doi.org/10.1029/2026GH001837</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="181997ae905a3c3ca78a6e41e285bf9f2bb316ae27d913760e34bb93014cba67" dmcf-pid="zB2d6X71L5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="왼쪽부터 감종훈 교수, 김길우 통합과정생. 포스텍 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/29/dongascience/20260629114322176apil.png" data-org-width="680" dmcf-mid="GtMjiUfziK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/29/dongascience/20260629114322176apil.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 왼쪽부터 감종훈 교수, 김길우 통합과정생. 포스텍 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="a384c8b5dbddbad652e40fcef469b91edf7b36c54fc310f2afbfceeb11107f3d" dmcf-pid="qbVJPZztdZ" dmcf-ptype="general">[문혜원 기자 moony@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '조용한 초음속 항공기' X-59 개발 속도 낸다 06-29 다음 베트맨, 6월 건전화 캠페인 ‘건전화 프로그램 참여하고 건강한 토토라이프 만들기’ 막바지 06-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
