인간 활동 데이터 반영한 새로운 산불위험지수 개발 착수산림청 국립산림과학원이 인공지능(AI)을 활용해 계절별 입산자 정보와 인간 활동 패턴을 분석, 산불위험예보의 정확도를 높이는 새로운 시스템 개발에 나섰다. 국립산림과학원은 1일 "인위적 요인에 의한 산불 발생 위험을 예측하기 위해 사람의 행동 패턴을 반영한 새로운 산불위험지수 개발에 착수했다"고 밝혔다.
이미지: 산림청 국가산불위험예보시스템 화면
산림과학원에 따르면 2015년부터 2024년까지 최근 10년간 국내에서 발생한 산불의 99%는 인위적 요인에 의해 발생했다. 주요 원인으로는 ▲입산자 화기 사용 ▲영농부산물·쓰레기 소각 ▲담배꽁초 투기 ▲성묘 활동 ▲화목보일러 재처리 부주의 ▲용접 작업 등이 꼽혔다. 특히 올해 봄 영남지역에서 동시다발적으로 발생한 대형 산불들도 모두 성묘객 실화와 예초·용접 작업 중 발생한 불티 등 인위적 요인이 원인이었다.
AI 기반 인간 활동 패턴 분석 시스템 구축기존 산불위험예보 시스템이 기상, 연료, 지형 등 환경인자만을 활용해 한계가 있다고 판단한 산림과학원은 AI를 도입해 인위적 요인까지 종합 분석하기로 했다. 새로운 시스템은 ▲영농부산물 소각의 시기별·지역별 분포 ▲계절에 따른 입산자 증감 현황 ▲화목보일러 사용 가구 분포 ▲묘소 위치 등 다양한 인간 활동 데이터를 수집·분석해 산불위험지수 산출에 반영할 예정이다.
해외에서도 AI 기반 산불 예측 기술 개발이 활발하다. 이스라엘 연구진은 위성 데이터를 활용해 번개로 인한 산불 발생을 90% 정확도로 예측하는 AI 모델을 개발했으며, 세계경제포럼과 터키 정부가 협력한 'FireAId' 프로젝트는 80% 정확도의 산불 예측을 달성했다. 미국 남가주대(USC) 연구진은 위성 이미지와 생성형 AI를 결합해 산불 확산 경로를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하기도 했다.
이미지: 열적외선 데이터를 활용한 실시간 AI 기반 산불 탐지 및 분석을 위한 오로라테크(OroraTech)의 위성군을 설명하는 인포그래픽, 출처 ukfiremag.co.uk 원명수 산림과학원 산불연구과장은 "기존 산불위험예보 시스템의 환경인자에 산불 발생의 직접적 원인이 되는 사람의 활동까지 반영하면 예측 정확도를 더욱 높일 수 있을 것"이라며 "보다 정확한 산불위험예보시스템을 구축해 대형산불로 인한 인명·재산 피해를 최소화해 나가겠다"고 말했다. 앞서 국립산림과학원이 개발한 장기 산불위험예보 시스템은 2024년 봄철 산불 발생을 정확히 예측해 그 효과성을 입증한 바 있다. 새로운 인간 활동 패턴 분석 기술이 더해지면 산불 예방과 대응 능력이 한층 강화될 것으로 기대된다.
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인간 활동 데이터 반영한 새로운 산불위험지수 개발 착수
산림청 국립산림과학원이 인공지능(AI)을 활용해 계절별 입산자 정보와 인간 활동 패턴을 분석, 산불위험예보의 정확도를 높이는 새로운 시스템 개발에 나섰다. 국립산림과학원은 1일 "인위적 요인에 의한 산불 발생 위험을 예측하기 위해 사람의 행동 패턴을 반영한 새로운 산불위험지수 개발에 착수했다"고 밝혔다.
이미지: 산림청 국가산불위험예보시스템 화면
국내 산불 99% 인위적 요인으로 발생
산림과학원에 따르면 2015년부터 2024년까지 최근 10년간 국내에서 발생한 산불의 99%는 인위적 요인에 의해 발생했다. 주요 원인으로는 ▲입산자 화기 사용 ▲영농부산물·쓰레기 소각 ▲담배꽁초 투기 ▲성묘 활동 ▲화목보일러 재처리 부주의 ▲용접 작업 등이 꼽혔다.
특히 올해 봄 영남지역에서 동시다발적으로 발생한 대형 산불들도 모두 성묘객 실화와 예초·용접 작업 중 발생한 불티 등 인위적 요인이 원인이었다.
AI 기반 인간 활동 패턴 분석 시스템 구축
기존 산불위험예보 시스템이 기상, 연료, 지형 등 환경인자만을 활용해 한계가 있다고 판단한 산림과학원은 AI를 도입해 인위적 요인까지 종합 분석하기로 했다.
새로운 시스템은 ▲영농부산물 소각의 시기별·지역별 분포 ▲계절에 따른 입산자 증감 현황 ▲화목보일러 사용 가구 분포 ▲묘소 위치 등 다양한 인간 활동 데이터를 수집·분석해 산불위험지수 산출에 반영할 예정이다.
글로벌 AI 산불 예측 기술 동향
해외에서도 AI 기반 산불 예측 기술 개발이 활발하다. 이스라엘 연구진은 위성 데이터를 활용해 번개로 인한 산불 발생을 90% 정확도로 예측하는 AI 모델을 개발했으며, 세계경제포럼과 터키 정부가 협력한 'FireAId' 프로젝트는 80% 정확도의 산불 예측을 달성했다. 미국 남가주대(USC) 연구진은 위성 이미지와 생성형 AI를 결합해 산불 확산 경로를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하기도 했다.
이미지: 열적외선 데이터를 활용한 실시간 AI 기반 산불 탐지 및 분석을 위한 오로라테크(OroraTech)의 위성군을 설명하는 인포그래픽, 출처 ukfiremag.co.uk
예측 정확도 향상으로 피해 최소화 기대
원명수 산림과학원 산불연구과장은 "기존 산불위험예보 시스템의 환경인자에 산불 발생의 직접적 원인이 되는 사람의 활동까지 반영하면 예측 정확도를 더욱 높일 수 있을 것"이라며 "보다 정확한 산불위험예보시스템을 구축해 대형산불로 인한 인명·재산 피해를 최소화해 나가겠다"고 말했다.
앞서 국립산림과학원이 개발한 장기 산불위험예보 시스템은 2024년 봄철 산불 발생을 정확히 예측해 그 효과성을 입증한 바 있다. 새로운 인간 활동 패턴 분석 기술이 더해지면 산불 예방과 대응 능력이 한층 강화될 것으로 기대된다.