▲ 신동일 교수명지대학교 재난안전학과/ 스마트엔지니어링 전공isel.mju.ac.kr/mudis

우리는 일상생활에서 다양한 상관관계를 목격하는데, 이와 관련해 얼핏 그럴듯한 패턴들을 모아놓은 책이 Vigen의 Spurious Correlations (2015)이다. 책에 따르면 매해 배출되는 전산학 박사의 숫자와 만화책 판매액은 99.5%의 상관관계를 갖는다 (그림 1 참고). 또한 배출되는 토목공학 박사의 숫자와 모짜렐라 치즈의 소비 증감은 95.9%의 상관관계를 보인다. 주의할 것은 그럴듯해 보이는 관계가 존재할지라도, 그것이 반드시 변수간의 인과관계를 보장하지는 않는다는 점이다.

잘 알려진 티티우스-보데의 법칙은 행성의 태양계 중심으로부터의 위치에 대한 규칙으로 1772년에 공표되었다. 지구를 제1번 행성으로 하고 그 평균 거리를 1 AU로 나타내면, 제 n번 행성의 평균거리는 공식 으로 나타낼 수 있다. 이 법칙은 경험적으로 얻어진 것이고 이론적으로 유도된 것은 아니었던 만큼, 어디까지 이 법칙이 들어맞을 것인지에 대해서는 논란의 여지가 있었다. 이 법칙을 보데가 발표했을 당시 천왕성, 해왕성, 명왕성 등의 존재는 알려지지 않았으나, 1781년 천왕성을 발견했을 때, 그 평균 거리는 실제로 법칙의 제6번 행성과 일치하였다 (그림 2 참고).

하인리히의 법칙으로도 불리는 사고 삼각형은 심각한 재해, 사소한 재해, 도출되지 않은 재해를 일으키는 수많은 사고들간의 관계를 표시한다. 보험사의 부지배인으로 일하며, 75,000건 이상의 사고를 분석한 결과로 1건의 주된 재해 사고, 29개의 사소한 재해 사고, 재해가 도출되지 않은 300개 사고의 관계를 제안한 것은 우리가 익히 아는 바이나, 이를 90년전인 1931년 발간한 책 Industrial Accident Prevention: A Scientific Approach에서 처음 제안하였으니, 빅데이터 기반 안전연구의 초석을 놓았다고 할 수 있겠다. 

기계학습과 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 복잡한 심층신경망(DNN)을 비롯한 다양한 데이터 기반 모델의 활용도가 증대되고 있는데, 이와 같은 복잡한 머신러닝 모델을 블랙박스 모델이라 통칭한다 (그림 3 참고). 뛰어난 예측을 내리기는 하지만, 왜 특정 예측을 내렸는지에 대한 명확한 설명을 제공하지도 않을뿐더러 내부에 탑재되어 있을 알고리듬도 이해가 어렵기에 우리는 이를 블랙박스로 여기게 되는데, 하인리히의 법칙처럼 어느 정도 수긍되는 회색박스 정도로는 만들어야, 잠재된 우려를 불식하고, 스마트안전에의 활용도가 높아질 수 있을 것이다. 

전통적인 인공지능은 전문가의 지식에 바탕한 추론을 근간으로 했으며, 데이터 기반의 기계학습 모델 개발 단계에서도 전문가의 지식은 결코 무시될 수 없다. 1980년대 5세대 컴퓨터 시스템 개발을 주도하며 인공지능에 막대한 투자를 했던 일본이 이미 뒤진 인공지능 기술의 개발보다는 이의 활용도를 높일 적용분야별 체계적 지식의 축적에 집중하는 “small AI”를 주창하는 것은 시사점이 크다. 인공지능이 기반으로 하는 모델의 회색박스화를 이끌어 스마트안전 시대를 앞당길 현장 안전전문가들의 목소리를 기대한다.