기상청은 질병관리청과 ‘온열질환자 발생 예측모델’을 개발했다고 11일 밝혔다. 예측모델은 응급실 감시체계를 통해 수집한 온열질환자 발생 데이터와 발생 장소 인근 자동기상관측장비(ASOS) 지점의 시간별 기상 관측자료를 결합해 구축됐다.

연구팀은 기온·습도·풍속 등 원시 기상데이터에서 ‘3일간 최고기온’ ‘어제와 오늘의 체감온도 차이’ 같은 파생 변수 73개를 뽑아낸 뒤 온열질환자 수와 실제로 연관성이 높은 17개만 최종 선별했다. 예측 알고리즘은 16종을 비교 시험한 끝에 기계학습모델인 ‘엑스지부스트(XGBoost)’를 채택했다. 알기 쉽게 설명하면 XGBoost는 예측기 여러개를 줄줄이 쌓아서 정확한 예측기 하나를 만드는 인공지능 알고리즘이다. 비가 올지를 한명에게 물어보는 게 아니라 다른 여러명에게 물어보는 식이다.

예측정보는 매일 오후 5시 단기예보를 바탕으로 생산된다. 오늘부터 3일 뒤까지 전국 및 17개 광역시·도별로 하루 1회 제공된다. 위험등급은 4단계다. 해당 지역에서 온열질환자가 없을 것으로 예상되면 1단계 △1~5명이면 2단계 △6~18명이면 3단계 △19명 이상이면 4단계로 분류된다. 전국 등급은 17개 광역시·도의 등급을 종합해 별도로 산정한다.

이미선 기상청장은 “온열질환자 발생 예측정보 개발은 정부 부처 간 협업 사례”라며 “앞으로 폭염으로 인한 피해를 줄이고 국민 건강을 지키는 데에 도움이 되기를 기대한다”고 밝혔다.

김아영 기자 aykim@naeil.com