올해 유독 잠잠했던 산불…"AI는 미리 알고 있었다"

박찬수 기자 2024. 7. 30. 08:39
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산림청 국립산림과학원(원장 배재수)이 개발한 장기 산불위험예보가 높은 정확도를 보이며 효과성을 입증해 주목받고 있다.

30일 산림청 국립산림과학원에 따르면 장기 산불위험예보 모델이란 과거 34년간 축적한 방대한 산불발생 데이터와 기상자료를 분석해 한 달 후의 산불발생위험을 예측하는 시스템이다.

국립산림과학원이 2024년 봄철(2~5월)을 기준으로 장기 산불위험예보의 정확도를 분석한 결과, 산불위험지수 예측값과 산불발생 빈도의 경향이 일치하는 것으로 확인됐다.

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산림과학원 '장기 산불위험예보 시스템' 높은 정확도 효능 입증
지역별 상대적 산불위험도 및 실제 산불발생 패턴(2024.4월) (산림청 국립산림과학원 제공)/뉴스1

(대전ㆍ충남=뉴스1) 박찬수 기자 = 산림청 국립산림과학원(원장 배재수)이 개발한 장기 산불위험예보가 높은 정확도를 보이며 효과성을 입증해 주목받고 있다.

30일 산림청 국립산림과학원에 따르면 장기 산불위험예보 모델이란 과거 34년간 축적한 방대한 산불발생 데이터와 기상자료를 분석해 한 달 후의 산불발생위험을 예측하는 시스템이다. 2018년부터 2022년까지 5년간 국립산림과학원의 자체 연구과제를 통해 국립전남대학교, 광주과학기술원과의 협업으로 개발됐다.

국립산림과학원이 2024년 봄철(2~5월)을 기준으로 장기 산불위험예보의 정확도를 분석한 결과, 산불위험지수 예측값과 산불발생 빈도의 경향이 일치하는 것으로 확인됐다.

올해 봄철 월간 산불위험도는 과거 39년간의 위험도 대비 하위 28%로 이례적으로 낮게 예측됐다. 실제 산불 발생 빈도 역시 하위 24% 수준으로 낮아 일치됐다. 이는 장기 산불위험예보 시스템의 신뢰성을 입증하는 중요한 사례로 평가된다.

최근 거의 매년 봄마다 대형산불 소식이 끊이지 않았지만 2024년 봄철에는 대형산불이 한 건도 없었다. 또한 산불발생 건수도 지난해 같은 기간의 34.5%(2023년 484건→2024년 167건)에 불과했으며, 산불 피해면적도 78.33ha로 지난해 대비 1.6%에 불과했다.

안수정 국립산림과학원 연구사는 "장기 산불위험예보 시스템의 정확도 검증을 통해 우리나라 산불 관리 능력이 한 단계 높아졌다"며 "앞으로도 연구과제를 통한 지속적인 알고리즘 개선과 데이터 축적을 통해 더욱 정확한 예보 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

pcs4200@news1.kr

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