대형 산불 위험도, AI기술로 1주일 전 예측 가능

GIST 윤진호 교수 등 한미 연구팀, 공동 개발
"이상기후와 자연재해 예측 시스템에도 적용"

한미 공동 연구팀이 인공지능(AI) 예측 모델을 활용해 대형 산불 발생 가능성이 높은 기상 조건을 최대 1주일 전 예측해 산불 위험도를 알려주는 모델을 개발했다.

광주과학기술원(GIST)은 지구·환경공학부 윤진호 교수, 미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소(미국 에너지부 산하 국립연구소) 등 국제 공동 연구팀이 산불 위험도 예측자료를 생산하는 인공지능 모델을 개발했다고 20일 밝혔다.

이 기술은 날씨 예측 모델로 얻은 기상인자(기온, 습도, 강수, 바람 등)를 이용해 계산한 산불 기상지수의 예측 능력을 인공지능과 딥러닝 기법으로 향상하고, 고해상도(수평해상도 4㎞)의 산불 위험도 예측자료를 생산하는 AI 모델이다.

연구팀은 2011~2017년의 기상 예측 모델 결과와 고해상도 관측 기상자료를 활용해 이번 모델을 개발했다.

개발한 기법의 예측 성능을 2018년 8월과 11월 미국 캘리포니아주에서 발생한 초대형 산불인 '맨도치노 콤플렉스(Mendocino Complex)' 산불과 '캠프파이어(Camp Fire)' 산불 당시의 데이터를 적용해 검증한 결과, 산불 발생 7일 전부터 산불 위험도가 급속도로 상승하는 패턴을 예측해 냈다.

연구팀의 인공지능(AI) 융합 예측 모델은 높은 정확도와 더불어 짧은 시간 내에 예측 지역의 수평해상도를 4㎞까지 확대할 수 있다.

학습이 완료된 인공지능 예측 모델은 동일한 과정을 단 몇 초 만에 처리해 최종 결과물을 생성할 수 있어, 단기 예측 실용성을 높이는 데 이바지할 것으로 기대된다.

윤진호 교수는 "전 세계 어떤 지역에서도 유사한 방식으로 산불 위험을 예측하는 모델을 개발하는 것이 가능하다"며 "다른 이상기후와 자연재해를 예측하는 시스템에도 적용해 볼 수 있어 다양한 분야에서 응용연구와 예측 시스템 발전에 기여할 수 있다"고 기대했다.

GIST와 기상청 가뭄센터 지원을 받아 수행한 이번 연구는 GIST 박사과정 졸업생인 손락훈 막스플랑크 박사후연구원, 윤진호 교수 등이 주도했다.

미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소(PNNL) 연구팀, 유타주립대학교(USU) Shih-Yu (Simon) Wang 교수, KAIST 김형준 교수, 전남대학교 정지훈 교수, 경북대학교 임교선 교수 등도 공동연구했다.

연구결과는 기상학 분야의 국제 저명학술지인 'Journal of Advances in Modeling Earth Systems'에 2022년 9월 22일자 온라인판에 게재됐다.

/연합뉴스