AI 장착해 산불 탐지 성능 높인다…내년 발사 `농림위성`에 적용

국립산림과학원, AI 활용 산불 탐지, 피해분석 기술개발
이미지 기반 딥러닝 적용...81%의 높은 피해지 탐지율

국립산림과학원은 AI 활용한 산불 탐지·피해 분석 기술을 개발해 내년 발사되는 농림위성에 적용한다. 사진은 2020년 경북 안동 산불 피해강도를 AI를 통해 분석한 자료. 국립산림과학원 제공

AI를 활용해 2020년 발생한 안동 산불의 피해 탐지 자료.

인공지능(AI) 기술을 활용해 산불을 거의 실시간으로 탐지하고, 피해 강도를 분석할 수 있는 기술이 개발됐다.

산림청 국립산림과학원은 위성정보와 AI를 융합해 산불 피해지 탐지와 피해 상황을 쉽고 빠르게 분석할 수 있는 'AI 기반 산불 탐지·피해분석 기술'을 개발해 내년 발사되는 농림위성(차세대중형위성 4호)에 적용한다고 23일 밝혔다.

이 기술은 학습한 이미지의 주요 특징을 추출해 이미지 분류 작업에 사용하는 딥러닝(U-Net) 기법을 적용해 과거 산불 피해 영상의 분광정보 특성을 분석하고 반복 학습한다. 이를 토대로 산불 피해지 탐지와 피해 등급을 분류해 산불 발생 시 피해지를 신속히 파악하고, 규모를 정확히 산출할 수 있다.

이 기술을 과거 대형산불 피해지 5개 지역에 적용한 결과, 81%의 높은 피해지 탐지율을 보였으며 정확도 평가에 활용한 영상은 농림위성과 유사한 분광대역을 가진 유럽우주국(ESA)이 운용하는 지구관측위성 '센티널-2' 위성영상 자료를 활용했다.

산림과학원은 AI 산불 탐지·피해 분석 기술이 준실시간으로 재난현장에서 활용될 수 있고, 산불 발생 이후 피해강도 등급별로 피해 규모를 세분화해 피해가 발생한 나무의 양과 온실가스 배출량까지 파악할 수 있을 것으로 기대했다.

원명수 국가산림위성정보활용센터장은 "내년에 발사될 농림위성의 긴급촬영 기술을 활용하면 대형산불로 인한 국가 재난 상황 시 매일 피해지를 촬영해 국가재난 대응력 향상에 기여할 수 있을 것"이라며 "올해 말까지 통합시험을 거쳐 차질없이 발사되도록 준비하겠다"고 말했다. 이준기기자 bongchu@dt.co.kr