날씨빅데이터 플랫폼기업 케이웨더(대표이사 김동식)가 폭염, 가뭄, 폭우 등 이상기후 현상으로 발생되는 기후리스크를 관리하는 ‘기후리스크 분석 솔루션’을 개발한다고 3일 밝혔다. 최근 폭염, 가뭄, 폭우 등 이상기후 현상의 빈도가 커지면서 기업들의 기후리스크 관리의 필요성이 커지고 있다. 특히 극심한 폭염 등으로 인한 노동 생산성 급락 등 경제적 비용과 재정적 손실이 증가함에 따라 다양한 기후리스크 시나리오를 고려해야 하는 상황이다.
올해 국내에서 폭염으로 인한 온열질환자는 지난 8월까지 총 3천226명으로 이 가운데 30명이 사망했다. 또한 극심한 더위에 폐사한 가축은 100만 마리를 넘어섰고 폐사한 양식장 어류는 2천650여 만 마리로 나타났다.
전 세계적으로 해마다 심화하는 폭염은 글로벌 성장률을 끌어내리는 계절적 요인으로 고착화할 거란 전망이다. 또한 국제노동기구(ILO)는 폭염으로 인해 2030년까지 최대 전일제 일자리 1억 3천600만 개가 줄어들 것으로 추정했다. 폭염에 따른 기업들의 손실이 커질 수 밖에 없는 상황에서 이에 대한 대응책이 필요하지만 기후리스크 관련 분석 솔루션이 없다 보니 대부분의 기업들은 많은 어려움을 겪고 있다.
케이웨더의 ‘기후리스크 분석 솔루션’은 기후변화에 따른 기후 요소의 전망과 이에 따른 리스크를 분석하기 위한 소프트웨어다. 과거 기후 분석을 위해서는 관측 및 재분석 데이터를, 미래 기후 분석을 위해서는 미래 기후변화 시나리오를 적용한다. 미래 기후변화 시나리오는 온실가스, 에어로졸, 토지이용 변화 등 인위적인 원인으로 발생한 복사강제력 변화를 지구시스템 모델에 적용하여 산출한 미래 기후 전망정보다.
기후리스크 분석 솔루션에서는 공통사회 경제경로(SSP; Shared Socioeconomic Pathways)를 적용하여 분석을 수행한다. 해당 시나리오는 IPCC 6차 평가보고서를 위해 2100년 기준 복사강제력 강도와 함께 미래사회경제 변화를 기준으로 기후변화에 대한 미래의 완화와 적응 노력에 따라 몇가지로 구분하고 있다.
케이웨더의 ‘기후리스크 분석 솔루션’에서는 SSP1-2.6, SSP3-7.0, SSP5-8.5 등 3종의 시나리오 분석 기능을 제공한다. 각 기업은 과거 기후 데이터와 미래 기후변화 시나리오가 적용된 미래 기후 데이터의 종합적인 분석을 통해 기업 운영 및 투자에 위험과 기회가 될 수 있는 기후 요소를 분별하고, 사전에 투자계획 수립 등에 활용할 수 있다.
또한 케이웨더의 ‘기후리스크 분석 솔루션’은 모건스탠리, 스탠더드앤드푸어스(S&P) 등 외국계 글로벌 신용평가사의 기후리스크 보고서와 경쟁한다. 글로벌 신용평가사의 기후리스크 보고서는 1년 1회, 정기적인 보고서 형태로 제공되어 기업운영을 위한 상시적인 의사결정 활용하기에는 어려움이 있으며 국내의 지역적 특정을 반영하지 못하는 등 여러 단점을 가지고 있다.
미국 ESG컨설팅 회사 ERM 자료에 따르면 미국 내 기업들의 기후리스크 관리 비용은 기업당 약 83만 달러(약 10억원) 정도다. 현재 국내 기업에서는 국내·외 컨설팅 업체에 기후리스크 보고서 비용으로 평균 7억원, 최대 10억원 가량을 지출하고 있으며, 이를 공급망까지 포함하는 Scope 3 레벨로 확대하는 경우 공급망의 규모에 따라 추가 비용까지 요구받고 있는 상황이다. ‘기후리스크 분석 솔루션’을 통해 각 기업이 기후리스크를 분석, 관리하는 경우 평균 1억원의 비용으로 가능해 비용 절감 효과가 기대할 수 있다.
‘기후리스크 분석 솔루션’은 과학기술정보통신부로부터 11억5천만 원의 정부 지원금과 케이웨더의 추가 10억원의 개발투자금을 통해 개발이 추진된다. 앞서 케이웨더는 하나금융지주, 코웨이, 두산, 코리안리와 함께 지난 6월 4일 ‘기후리스크 분석 소프트웨어 개발’협약식을 통해 미래의 수요기업들의 요구사항을 청취하는 자리를 가진 바 있다.
김동식 케이웨더 대표이사는 “앞으로 폭염, 가뭄 등 갑작스러운 이상 기후에 따른 기업들의 경제적 손실은 점차 커질 것”이라며 “케이웨더의 기후리스크 분석 솔루션은 기업들의 기후리스크 관리 및 대응 능력 강화에 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
디지털뉴스센터 이세연 lovok@kmib.co.kr
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