'극한 산불'에 도전장!...AI로 예측 불가 재난 맞선다

[앵커]
올봄과 여름의 기상현상을 바탕으로 기후위기의 심각성을 살피는 연속 보도, 마지막 일곱 번째입니다.

지난 3월 경북 지역 초대형 산불에서 보듯 기후위기 속 무력해진 재난 예측 시스템을 보완할 방안은 없을까요.

인공지능, AI 융합 기술이 주목받는 가운데 예측 불가능한 재난에 맞설 수 있을지 살펴봤습니다.

정혜윤 기자가 보도합니다.

[기자]
지난 3월, 경북 지역을 덮쳤던 동시다발 산불입니다.

순간 시속 27m에 달하는 강풍과 평년보다 높은 기온은 산불을 초고속·대형화시켰고, 기존의 예측 시스템은 이러한 이상기후 현상을 따라잡지 못했습니다.

전문가들은 극한 환경 속에서 인명 피해를 막기 위해 전통적인 예측 모델을 대신할 인공지능, 즉 AI 융합 알고리즘 개발을 서두르고 있습니다.

이른바 'AI 하이브리드'입니다.

AI가 과거 대형 산불의 데이터는 물론, 지형과 나무 종류, 극한 강풍 데이터까지 복합적으로 학습하도록 하는 게 목표입니다.

산불 발생 시 불과 몇 분 만에 화선의 확산 경로와 속도뿐 아니라 마을 도달 시간까지 예측할 수 있습니다.

[원명수 / 국립산림과학원 산불연구과장 : 기후변화로 대형화하고 연중화 하고 있습니다. 저희가 개발하고 있는 AI 확산예측 프로그램은 기상의 악조건을 바로 수신해 학습해서 빠르게 예측하고 정확도를 향상시키는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 기존의 정확도가 80% 수준이었다면 앞으로 26년 이후에는 87%'까지 정확도를 향상 시킬 계획입니다.]

최종 목적은 재난 대피 체계의 혁신입니다.

정확해진 AI 예측 덕분에 산불이 시설물이나 마을에 도달하기 최소 5시간 전까지 빠른 대피 명령을 내리는 게 가능해질 것으로 기대됩니다.

예측의 신속성과 신뢰성이 곧 주민들의 생명을 지키는 골든 타임이 되는 셈입니다.

[이병두 / 국립산림과학원 산림재난환경연구부장· YTN 재난자문위원 :지상에서 공중 우주까지 전 높이에서 산불 행동을 탐지하고 기상 빅데이터와 함께 AI가 이것을 학습하고 확산경로를 예측하게 됩니다 이 예측 경로를 바탕으로 진화자원을 배치하고 대피경로와 권역을 설정해 알려드리게 됩니다 이 모든 과정을 자동화하는 것이 최종 목표입니다.]

[김남근 / 서강대 기계공학 교수·AI 산불확산예측 모델개발 연구팀 : 산불에 큰 도움이 될 거라고 저는 확신합니다 AI 보다는 개인의 경험이나 지금의 인프라는 통해서 하는 게 훨씬 더 정확하고 잘 되더라 이렇게 말씀하시는 분들도 있고 그 의견도 잘 듣고 있습니다. 다만 AI 자체가 그런 데이터를 쌓아서 만들어가는 거잖아요. 그런 인적 자원이 없어지더라도 혹시 쌓아둔 데이터가 소실되더라도 이 모델로 그분의 생각을 빠르게 펼쳐나갈 수 있는 거기 때문에…]

연구팀은 올해 초기 모형을 구축하고 2027년까지 고도화해 시범 운영한다는 계획입니다.

동시에 행정안전부 등 관계 기관과 협력해 예측 정보를 기반으로 한 대국민 경고·대피 시스템을 전면 개선할 방침입니다.

기후 재난 시대, AI 기술을 방패 삼아 초대형 산불 위협을 극복하려는 노력이 얼마나 대응 체계를 혁신할 수 있을지 주목됩니다.

YTN 정혜윤입니다.

영상기자 :이수연

YTN 정혜윤 (jay24@ytn.co.kr)