Q. QCRI가 개발한 ‘위기 매핑’ 솔루션이 정확히 뭔가?
재해가 발생하면 SNS에 수많은 목격자들이 등장한다. 그러나 정보의 과잉은 정보의 부재만큼 대응요원들을 괴롭힌다. 2012년 허리케인 샌디가 미 동부해안을 덮쳤을 때만 해도 트위터에는 2,000만건 이상의 트윗과 수십만 장이 넘는 현장 사진이 올라왔다. ‘위기 매핑(crisis mapping)’은 이처럼 방대한 정보 가운에 꼭 필요한 정보를 선별해 시각화해주는 솔루션이다.
Q. 무엇이 꼭 필요한 정보인가?
예컨대 지난해 태풍 하이옌이 필리핀에 상륙하기 전, UN은 우리에게 ‘도움이 필요해요’, ‘방금 전에 다리가 무너졌어요’와 같은 트윗을 선별해달라고 요청했었다.
Q. 선별된 정보는 어떻게 쓰이나?
마이크로매퍼스(micromappers.com)에서 제공하는 앱을 통해 전 세계 자원봉사자들이 도움을 요청하는 트윗의 등급을 분류하고, 요구조자의 위치를 파악한다. 그렇게 50~100개의 태그가 달리면 별도의 알고리즘이 그와 유사한 트윗들의 등급을 90%의 정확도로 자동 분류한다. 그 결과, 메타데이터들이 포함된 지도가 만들어진다. 구호기관들은 이 지도를 보며 ‘A지역에서 20명이 식수를 필요로 한다’거나 ‘B지역에 30건의 침수가 일어났다’는 식의 정보를 직관적으로 파악해 대처할 수 있다.
Q. 실질적 도움이 될까?
완벽히 동일한 재해는 세상에 없다. 때문에 위기대응 매뉴얼을 따르는 것만으로는 효율적 대처가 불가하다. 이 점에서 실시간 정보를 신속히 가공해 제공하는 위기 매핑은 구호기관의 빠른 의사결정에 실질적이고도 큰 도움이 된다.
Q. 다음 목표는 무엇인가?
솔루션에 항공사진 학습 능력을 부여하고 싶다. 무너진 주택이 하늘에서 어떻게 보이는지 이해한다면 항공사진 분석 알고리즘을 통해 재해피해 분석 속도를 월등히 높일 수 있다.
Q. 다른 분야에도 솔루션의 응용이 가능한가?
현재 위기 매핑 플랫폼에 기반한 선거 감시 솔루션을 개발 중이다. 후보자에 대한 협박이나 뇌물수수, 부정부패, 폭력 등에 대한 트윗을 찾아내는 게 목표다. 이외에 나미비아와 함께 동물들을 촬영한 항공사진을 분석, 보호가 필요한 종(種)을 선별하는 프로젝트로 진행하고 있다.
1,500명 재해 발생시 위기 매핑에 도움을 주고 있는 80개국의 자원봉사자 수.
메타데이터 (metadata) 대량의 정보 속에서 특정 정보를 효율적으로 선별 이용할 수 있도록 정리된 2차적 정보.
