위성영상을 인공지능(AI)으로 분석해 국가의 경제수준을 가늠할 수 있는 기술이 국내에서 개발했다. 연구진이 이를 북한에 적용해본 결과 북한은 경제제재를 피해 외화를 벌기 위해 관광지 위주로 경제를 발전시켜온 것으로 나타났다.

한국과학기술원(KAIST)은 차미영 전산학부 교수와 김지희 기술경영학부 교수 연구팀이 기초과학연구원(IBS), 서강대, 홍콩과학기술대, 싱가포르국립대와의 국제 공동연구를 통해 주간 위성영상을 활용해 경제상황을 분석하는 AI를 개발했다고 21일 밝혔다. 연구성과는 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 지난달 26일 게재됐다.

하루 2달러 이하로 생활하는 절대빈곤 인구가 7억 명에 달하고 53개국은 지난 15년 간 농업 관련 현황 조사를 하지 못했으며 17개국은 인구주택 총조사조차 진행하지 못하는 등 빈곤국의 경제지표는 아직 제대로 측정되지 못한 상황이다. 연구팀은 위성영상에 촬영된 건물, 도로, 녹지, 조명 들의 시각정보를 AI로 분석하는 방식으로 경제지표를 추정하는 기술을 개발했다.

연구팀은 유럽우주국(ESA)의 센티넬2 위성 영상을 가로·세로 각각 2.5㎞, 총 6㎢의 구역으로 분할한 후 구역마다 포함된 시각정보를 AI를 통해 수치화했다. 특정 기간 동안 건물, 도로 등 인프라가 늘어난 지역은 가산하고 그렇지 못한 지역은 점수를 유지하거나 깎는 식이다.

연구팀은 북한, 네팔, 라오스, 미얀마, 방글라데시, 캄보디아에 이 기술을 적용해 경제 점수를 매겼다. 이를 통해 -2점부터 15점까지 한 국가 안에서도 지역별로 다양하게 분포되는 경제점수 지도를 얻었다. 연구팀은 “기존의 인구밀도, 고용 수, 사업체 수 등의 사회경제지표와 높은 상관관계를 보였다”고 설명했다.

연구팀은 특히 북한에 이 기술을 적용해 대북 경제제재가 심화했던 2016년과 2019년 사이 북한 경제에서 나타나는 세 가지 경향을 발견할 수 있었다. 첫째, 북한의 경제발전은 평양과 대도시에 더 집중돼 도시와 농촌 간 격차가 심해졌다. 둘째, 경제제재와 달로 부족을 극복하기 위해 관광경제개발구에서 새로운 건물이 건설되는 등 시각정보와 경제지표상으로 모두 유의미한 변화가 나타났다. 셋째, 전통적인 공업 및 수출 경제개발구에서는 변화가 미미했다.

연구팀은 점점 확대되는 위성영상 활용 분야에서 한국이 기술 주도권을 확보하는 데 기여한다는 방침이다. 차 교수는 “전산학, 경제학, 지리학이 융합된 이번 연구는 범지구적 차원의 빈곤 문제를 다룬다는 점에서 중요한 의미가 있다”며 “앞으로 이산화탄소 배출량, 재해재난 피해 탐지, 기후 변화로 인한 영향 등 다양한 국제사회 문제에 적용해 볼 계획”이라고 말했다.