산악계 주장은 '전문산악인들을 일반 등산동호인들과 동일한 기준으로 통제하면 안 된다'는 것. 산악인들은 악천후도 극복해야 할 대상으로서 훈련할 필요가 있으니 열어 달라는 주장이었다. 안전은 산악인 스스로 책임지는 것이란 논리다.
악천후에 등산은 안전할까? 단순히 OX의 문제로 치환하면 당연히 안전하지 않다. 날씨가 안 좋으면 등산이 위험하다는 건 딱히 연구할 필요도 없다. 자명하다. 하지만 악천후에 등산이 '얼마나' 위험한 것인가로 질문을 살짝 바꾸면 꽤 복잡한 이야기가 된다. 또 얼마나 위험한지 분석이 돼야 악천후 입산통제가 타당해지고, 산꾼들도 날씨예보를 보고 산행 강행 여부를 판단하는 데 도움이 된다.
지금껏 많은 연구자들이 이를 시도했다. 먼저 2018년 중앙대학교 유영석씨의 석사학위논문 '북한산 국립공원 탐방객의 산악사고와 기상환경 관계 연구'가 있다. 논문의 차원에서 접근하니 이야기는 한층 더 복잡해진다. 먼저 악천후는 폭염, 폭우, 폭설, 강풍 등 종류가 다양하다. 정도도 중요한 요소다. 비나 눈의 양, 바람의 세기 등을 어디부터 악천후로 볼 것인지 정해야 한다.
연구에서 이를 시도했다. 2012년부터 2016년까지 5년간의 기상데이터를 토대로 동기간 발생한 산악사고 870건과 연결해 분석했다. 기온, 풍속, 습도, 일조시간, 강수량, 구름의 양 총 6가지가 기준이 됐다. 그 결과 가장 많이 사고가 발생한 기상 조건은 기온 22~26℃ 사이일 때, 풍속 1~3등급(0.3~5.3m/s)의 잔잔한 바람일 때, 습도 50~70%, 일조시간 9.1~10시간, 강수량은 강우 강도 0.1~1.3mm로 이슬비일 때, 구름의 양은 4.7로 구름이 조금 낀 정도일 때로 나타났다.
이 결과만 봤을 땐 등산하기 가장 좋은 날씨에 사고가 가장 많이 발생한 아이러니가 나타난다. 그럴 수밖에 없다. 국립공원은 악천후에 입산이 통제되고, 등산객이 많이 몰리면 사고자도 많아지는 게 당연하기 때문에 나타난 통계다. 그래서 연구자는 '가장 많이' 사고가 나는 날씨보다 특수한 상황에 주목했다. 풍속의 경우 강풍일 땐 다른 때보다 사망률이 높다는 것, 일조시간은 9.1~10시간 다음으로 1시간 이하일 때 사고 비율이 높았다 등의 것이다.
한편 최근에는 머신러닝을 이용한 알고리즘으로 기존 연구들의 한계를 넘어보려는 연구들이 속속 등장하고 있다. 인하대 전기전자컴퓨터공학과 조향래씨의 '기상 조건 기반 산악사고 발생 확률 예측 모델 설계 및 알고리즘 성능 비교'란 연구는 2020~2023년 산악사고 및 기상데이터를 통합한 사고, 비사고 데이터 4만6,000건을 재료로 삼아서 알고리즘의 정확도를 테스트해 봤다. 가장 뛰어난 알고리즘의 경우 정확도는 70% 정도였는데, 이해하기 쉽게 설명하자면 사고가 나지 않은 날씨에 사고가 났을 거라고 예측했다든지, 반대로 사고가 난 날씨인데 사고가 안 났을 거라고 한 경우가 10건 중 3건이었다는 뜻이다. AI 시대가 와도 날씨와 등산사고의 관련성을 명확히 밝히는 건 아무래도 쉽지 않다. 그래도 70%까진 왔다.
월간산 4월호 기사입니다.