레이더M M-PRINT GFW CITYLIFE LUXMEN 매경이코노미 MBN골드 MBN 매일경제
로그인|회원가입 |시청자 게시판
종목검색
  • 종목검색
  • 통합검색

헤드라인

광고
프로그램 바로가기
프로그램 바로가기 닫기
가나다순 카테고리순
> 뉴스 > 기사
기사목록|||글자크기 
[Mobile World] AI 만난 날씨 빅데이터는 `황금알`
기사입력 2020-10-20 04:09
  • 기사
  • 나도 한마디
공유하기 
기상데이터는 AI와 슈퍼컴퓨터 기술의 진화로 더욱 정교해지고 있다.

2018년 8월 인도에서 발생한 몬순을 예로 들어 비교한 모습. 왼쪽은 일반적인 13㎞의 해상도(관측 거리 간격)로 작동하는 기상 모델이고, 오른쪽은 IBM GRAF 시스템을 사용한 기상 모델. IBM GRAF는 지역별로 보다 정확한 정보를 위해 3㎞ 간격(해상도)의 기상 정보를 6~12배 더 자주 업데이트한다.

[사진 제공 = IBM]

"서울 중구에 3시간 후 비 예보가 있으니 편의점 매장 입구에 우산을 진열해주세요."
"보름 후 미세먼지가 심해질 예정이니 홈쇼핑 방송에 공기청정기를 편성해주세요."
매일 아침 일기예보로 전 국민에게 친숙한 '기상 데이터'가 데이터 경제 핵심으로 떠올랐다.

최근 전 지구적인 기후변화와 기상이변으로 당장 내일 날씨를 맞히기도 쉽지 않지만, 인공지능(AI)과 클라우드 등 첨단 기술이 접목되면서 상품 수요 예측은 물론 기업 경영 계획까지 바꾸는 '비즈니스 가치 데이터'로 진화하고 있다.


가장 큰 이유는 기상 데이터가 '돈'이 되기 때문이다.

데이터를 '4차 산업혁명 시대의 쌀'이나 '원유'라고 부른다.

모든 산업의 필수적인 인프라스트럭처가 되고 일상생활 전반에서 데이터를 활용하게 된다는 의미인데, 이때 기상정보는 '돈 되는 데이터' 중 으뜸으로 꼽힌다.

2015년 19조1000억원 수준이던 세계 기상 산업 시장은 올해 26조7000억원 이상으로 성장할 것으로 전망된다.

국내 기상 산업도 빠르게 성장하고 있다.

한국기상산업기술원이 발표한 보고서에 따르면, 2018년 국내 기상 산업 사업체 655곳의 총매출액은 4814억원에 달했다.

이는 2017년 4077억원 대비 18.1% 증가한 수치다.


기상 데이터의 중요성은 갈수록 커지고 있다.

문제는 변화무쌍한 날씨 정보를 어떻게 수집하고 분석할 것인가다.

일찌감치 이 시장의 성장 가능성을 간파한 IBM은 2016년 40년 업력의 기상 정보 전문기업 '웨더컴퍼니'를 약 2조원에 인수했다.

IBM 웨더컴퍼니에서 디지털 기상학자로 일하는 케이트 파커 박사는 "AI와 딥러닝, 사물인터넷(IoT) 같은 기술이 발전하면서 기상 데이터를 더욱 세밀하게 분석할 수 있게 됐고, 기술 발전에 따라 앞으로 더욱 정밀한 분석이 가능해질 것으로 보인다"며 "이렇게 분석된 기상 데이터와 기업이 가지고 있는 내부 운영 데이터를 결합하면 다양한 시너지 효과를 낼 수 있다"고 말했다.

비즈니스 수요를 예측하거나 농업 경작 모델을 추천하고, 재난 예방을 위한 보다 정교한 예측 및 대응 모델을 도출하는 등 기상 데이터 활용도가 무궁무진하다는 설명이다.


IBM 웨더컴퍼니는 현재 전 세계에서 가장 정확한 날씨 정보를 보유하고 있는 회사로 꼽힌다.

데이터, 슈퍼컴퓨팅, 수치 모델과 AI의 융합으로 만들어진 그야말로 '빅데이터'다.

네이버가 제공하는 세계 날씨도 이 회사가 제공하는 데이터를 기반으로 한다.

IBM은 테라바이트(TB) 단위 데이터를 100여 개 날씨 모델과 혼합한 후, AI를 활용해 예측 시작점을 정확하게 집어낸다.

이 내용은 IBM 기상 서비스를 제공받는 기업들과 네이버를 통해 날씨를 확인하는 소비자들에게 배포된다.


국내 기업들도 기상 정보를 다양하게 활용하고 있다.

가장 발 빠르게 움직이는 곳은 유통 업계다.

GS25 편의점을 운영하는 GS리테일과 롯데홈쇼핑이 대표적이다.

GS리테일은 GS25, GS더프레시(GS수퍼마켓), 랄라블라 등 전국 1만5000여 개 사업장에서 하루 700만건 이상 발생하는 판매 데이터를 분석하고 있다.

GS리테일 관계자는 "전국 GS25 점포를 12가지 점포 유형으로 분류해 데이터를 분석한다.

상품 발주 전 기상정보 체크는 필수다.

예를 들면 낮 최고기온이 1도 오를 때마다 GS25 점포당 일평균 매출은 약 2만원이 오른다.

주간 일기예보 등을 통해 관련상품이 품절되지 않도록 적정 재고를 유지한다"며 "명절 연휴, 각종 절기 등의 판매 데이터를 매주 분석해 전 가맹점에서 활용할 수 있도록 자료를 제공하고 있다"고 설명했다.


예를 들어 호빵이나 군고구마 같은 동절기 상품은 아주 추운 겨울보다 10월 매출이 가장 높다.

급격히 변화하는 일교차로 소비자들이 추위를 처음 느끼는 시점에 많이 찾기 때문이다.

GS25는 이 같은 매출 데이터와 기상 정보를 바탕으로 호빵·군고구마 집기를 9월 말까지 전 점포에 배치한다.

하절기 기온에 가장 민감하게 반응하는 아이스크림, 음료수, 얼음컵 등도 마찬가지다.

특히 얼음컵은 낮 최고기온이 1도 오를 때마다 전국 GS25에서 약 3만개씩 더 팔린다.


비 오는 날에는 우산과 양말이 평소 대비 20배 이상 나간다.

장마철보다 갑작스럽게 비가 내린 날 더 많이 팔린다.

미처 준비하지 못한 소비자들이 편의점에서 많이 구매하기 때문이다.

추석처럼 대부분 약국이 문을 닫는 명절 기간에는 GS25에서 판매하는 안전상비약품 14종 매출이 평소 대비 400% 이상 늘어난다고 회사 측은 밝혔다.


롯데홈쇼핑은 장기적인 날씨 데이터를 유용하게 활용하는 사례다.

통상적으로 기상청 미세먼지 경보는 이틀 전에 하는데, 홈쇼핑은 2주 전까지 파트너사와 협의해 상품을 편성해야 한다.

회사 관계자는 "늦어도 사흘 전에는 상품 구성과 가격을 등록해야 하기 때문에 기상청에서 제공하는 기온 데이터와 미세먼지 수치를 빅데이터로 분석해 자체적으로 미세먼지 나쁜 날을 예측하는 시스템을 구축했다"며 "미세먼지 나쁜 날을 최장 30일까지 미리 추정해 편성에 반영하고, 나쁨 일수가 몰리는 기간에는 사전에 물량을 확보해 마스크와 공기청정기 등을 집중 편성한다"고 말했다.

최근 2~3년 새 장마가 장기화하고 비가 잦아지면서 제습기와 의류 건조기 등을 7월부터 9월까지 집중편성하기도 했다.


또 롯데홈쇼핑은 중장기 날씨 정보를 사내에 공유해 편성 및 시즌별 상품 준비에 참고하도록 하고 있다.

전국 날씨 30일 예보와 서울 6개월 날씨 예보를 매주 공유해 한파 일수와 겨울철 기온 변화 등을 체크하고 패션, 계절가전 등 상품 기획·편성에 활용할 수 있도록 하고 있다.

이 회사는 IBM의 AI 기반 기상 예측 시스템 도입 협약을 맺고 기상 예측 정보를 고도화할 방침이다.


기상 정보 판매를 '비즈니스 모델'로 정립한 회사들도 있다.

케이웨더는 22년째 기상 정보만 판매해온 회사다.

원천 데이터는 기상청 데이터지만 이를 가공·분석해 효용가치를 만들기는 쉽지 않다.

이 회사는 몇 시간 후의 단기 예보부터 몇 주에서 몇 달 후의 장기 예보까지 제공하며 최근에는 실외 날씨뿐 아니라 실내 날씨까지 분석해준다.


윤현집 케이웨더 본부장은 "모든 건설사가 우리 기상 정보를 쓴다.

예를 들면 강원도 원주시 ○○동 날씨 정보를 보고 날이 좋으니 타설 공사를 하라든지 비가 오니 콘크리트 공사를 하지 말라는 식으로 활용한다"며 "이 같은 맞춤형 날씨 매출로만 연간 30억~40억원의 매출을 올리고 있다"고 소개했다.

분석 기술이 고도화하고 있기 때문에 기상 정보의 가치는 앞으로 더욱 올라갈 것이라고 윤 본부장은 설명했다.


한국수자원공사는 올 1월부터 정부 지원사업인 빅데이터 플랫폼의 '환경 플랫폼'을 통해 제휴 기업들에 기상 데이터를 판매하고 있다.

가격은 데이터에 따라 다르지만 몇 만원에서 몇 십만 원이다.

일반 기업에서 애플리케이션(앱)이나 웹 개발 시 활용하면서 기상 정보 활용 성공 사례를 만들어가고 있다.


[신찬옥 기자]
[ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]


#GS리테일 #강원

기사목록|||글자크기