위성에 의존하던 '산불' 감시, AI로 더 정확하게

울산과학기술원

왼쪽부터 임정호 UNIST 지구환경도시건설공학과 교수(증명사진), 제1저자 강유진·성태준 연구원. UNIST 제공.

주변 환경이 변화해도 산불을 감지할 수 있는 기술이 개발됐다. 인공위성과 기상 예보 자료를 조합해 산불을 탐지하는 기술이다. 

울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수 연구팀이 인공위성 자료와 기상 예보에 사용되는 수치모델 자료를 융합해 다양한 환경 변화에 대응 가능한 산불 탐지 기술을 개발했다고 19일 밝혔다. 

산불은 예측이 어려워 실시간 모니터링을 통해 대응한다. 미국 항공우주국(NASA)을 포함한 각국은 산불 탐지를 위해 인공위성 자료에 의존하고 있다. 

연구팀은 인공위성에만 의존하던 기존 방식에서 벗어나 기상 예보에 쓰이는 수치모델 자료를 융합했다. 상대 습도, 지표면 온도, 위성 관측각 등의 정보를 접목해 목표 지역의 환경과 관측 조건들을 계산했다.

인공위성에서 주로 활용되는 변수들과 수치모델에서 제공되는 정보의 서로 다른 특성을 학습하기 위해 이중 모듈 신경망(DM CNN) 구조의 딥러닝 모델도 개발했다. 이 모델은 11X11 픽셀의 이미지를 입력받아 산불 여부를 판단할 수 있다.

연구팀은 미국, 일본, 한국에서 사용하는 탐지 기술인 MODIS/VIIRS, AHI, AMI와 비교했다. 그 결과 기존 탐지 기술은 습도나 태양의 위치에 따라 파장별 신호가 섞여 산불을 정확히 감지하기 어려운 반면, 연구팀이 개발한 모델은 상대 습도 등의 변수를 고려하기 때문에 환경 변화가 탐지 정확도에 영향력을 미치지 않았다. 

다양한 환경 변화를 적용해 실제 구동 실험을 진행한 결과, 개발된 모델은 기존 탐지 기술보다 정확하게 산불의 위치를 탐색했다. 기존 기술보다 넓은 범위를 탐지하기 때문에 위성의 해상도는 떨어지지만 정확도는 더욱 높았다. 

임 교수는 “이번 연구는 다양한 특성을 가진 이종 자료의 융합에 딥러닝 장점을 극대화한 연구”라며 “향후 글로벌 산불 탐지 기술이 나아갈 새로운 방향을 제시한 중요한 성과가 될 것“이라고 말했다. 이번 연구는 국제학술지 ’환경원격탐사‘에 9월 15일 실렸다. 

[문세영 기자 moon09@donga.com]