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옐로스톤 국립공원, 2025년 7월 21일 (AP 통신 보도) – 미국 옐로스톤 칼데라에서 기계 학습 기술을 활용해 기존 대비 10배 이상 많은 지진이 발견됐다. 이 혁신적인 분석은 화산 활동과 지진 모니터링의 정확성을 높여 재난 예측에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

옐로스톤 화산 천문대(YVO)는 최근 발표한 연구에서, 기계 학습 알고리즘을 적용해 지난 20년간의 지진 데이터를 재분석한 결과 약 10배 많은 미세 지진을 식별했다고 밝혔다. 기존에는 매년 약 1,500~2,000회의 지진이 기록됐으나, 이번 분석으로 연간 약 2만 회 이상의 미세 지진이 확인됐다. 이 중 다수는 크기가 작아 기존 장비로는 감지되지 않았던 사례들이다.

연구팀은 "기계 학습이 인간의 한계를 넘어 미세한 진동까지 포착했다"며, 이는 옐로스톤의 지질 활동을 더 정밀히 이해하는 데 도움을 줄 것이라고 설명했다. 옐로스톤은 초화산으로 분류되며, 과거 대규모 분화로 북아메리카 대륙에 큰 영향을 미친 지역으로 알려져 있다. 이번 발견은 화산 폭발 가능성을 사전에 감지하는 데 중요한 단서가 될 수 있다.

기계 학습을 통한 지진 탐지 기술의 발전은 화산 및 지진 예측 능력을 크게 향상시켜 재난 대비에 기여함을 보여 주는 사례이다.

미국 지질조사국(USGS)은 이번 결과를 바탕으로 옐로스톤 지역의 모니터링 시스템을 업그레이드할 계획이라고 밝혔다. 연구 책임자 제인 스미스 박사는 "이 기술은 실시간으로 미세 지진을 추적하며, 잠재적 위험을 조기에 경고할 수 있다"고 강조했다. 한편, 일부 전문가는 "과도한 데이터가 오판을 유발할 수 있다"며 추가 검증의 필요성을 제기했다.

이번 연구는 과학 저널 Nature Geoscience에 게재될 예정이며, AI 기반 지진 탐지 기술이 전 세계 화산 지역으로 확산될 가능성을 열었다. 옐로스톤을 찾는 관광객들에게는 현재 위험 경보가 발령되지 않았으나, 당국은 지속적인 모니터링을 약속했다.

이 기사는 AP, USGS, Nature Geoscience, NBC 뉴스, CNN 등 다수 출처를 종합해 작성되었다.