산불 위험 한 달 전에 예측하는 인공지능···유니스트 연구진 개발 성공

왼쪽부터 임정호 울산과학기술원 교수, 강유진 국민대 교수, 이시현 울산과학기술원 연구원. 울산과학기술원 제공

산불 위험을 한 달가량 앞서 내다볼 수 있는 인공지능(AI) 모델이 국내 연구진에 의해 개발됐다.

울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 전세계 산불기상지수(FWI)를 최대 31일 앞서 예측하는 딥러닝 모델 ‘FWI-Net’을 개발했다고 25일 밝혔다.

산불기상지수는 기온과 바람 등을 종합해 산불 위험을 나타내는 지표다. 이 지표에 따라서 소방 인력과 장비를 배치하는 등의 산불 대처 방안이 마련되고 있다.

다만 일반적으로 사용되는 유럽중기예보센터의 FWI는 앞으로 기상 상황만을 토대로 산불 위험을 예측하기 때문에 2주 이상의 중기 예측에는 정확도가 떨어진다는 게 울산과기원 측의 설명이다.

임 교수팀이 개발한 모델은 이러한 단점을 없애기 위해 과거 기상 데이터를 반영했다. 미래의 기상 조건이 동일하더라도 과거의 가뭄이나 건조상태에 따라서 산불 위험이 커질 수 있다는 점을 AI가 스스로 학습할 수 있도록 했다.

연구팀에 따르면 이를 통해 기존 방식과 비교해 전체 예측기간(31일)의 평균 제곱근 오차를 6.6% 줄었다. 또 산불 위험 노출도 등이 높은 고위험 지역 85%에서 기존의 과소·과다 예측 경향성이 줄어든 것으로 나타났다.

임 교수는 “이 기술은 중기 산불 대응 계획을 세우는 데 기여할 수 있을 것”이라며 “자체 예측 인프라가 부족한 아프리카 등에서 지역에서 평균 22일 높은 예측 성능을 보였다. 국가 경제력에 따른 재난 대처 불평등을 해소하는 데도 기여할 것”이라고 말했다.

이번 연구는 강유진 국민대 교수와 이시현 UNIST 연구원이 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 네이처의 자매지인 국제 학술지 ‘커뮤니케이션스 어스 앤 인바이론먼트(Communications Earth & Environment)’에 온라인 공개됐다.

김준용 기자 jykim@kyunghyang.com