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[앵커]
올봄도 건조한 날씨 속 산불이 비상입니다.
그동안 산불 예보는 시·군 단위로 넓게 예보하는 탓에 정밀 대응에 한계가 있었는데요.
최근 국내 연구진이 전국을 100m 단위로 쪼개 분석하는 인공지능 초정밀 시스템을 개발했습니다.
정혜윤 기자가 보도합니다.
[기자]
1년 전 영남 지방을 뒤덮은 초대형 산불의 발화 지점 중 한 곳인 의성군입니다.
당시 건조한 날씨에 돌풍까지 겹치면서 진화대원들의 접근조차 쉽지 않았습니다.
어느 지점이 가장 위험한지 알 수 없어 장비 배치에도 애를 먹었습니다.
당시 상황을 국내 연구진이 개발한 위험 예측 플랫폼에 적용해봤습니다.
기상 데이터와 지표 상황을 넣자, 산불 발생 3시간 전부터 실제 발화 지점 두 곳이 '매우 위험' 단계인 빨간색으로 나타납니다.
AI가 100m 단위로 농지와 도로 등 인위적인 발화 요인을 현미경처럼 읽어낸 결과입니다.
[이우균/고려대학교 환경생태공학과 교수 : 사람이 활동 범위 어디가 더 건조한지를 촘촘히 봐서 100m 간격으로 산불 발생의 위험을 예측하고 있습니다. 어느 마을 어느 골짜기 어느 길목 이런 데가 더 위험한지를 알 수 있거든요 20분 안에 가공해 바로 어디가 위험한 지 예측이(가능합니다)]
기상 정보에 지표 정보와 등산로, 사람 등의 발화 요소가 추가되면 산불 확률이 높은 곳을 핀셋처럼 집어낼 수 있어 지자체 등의 효율적인 감시원 배치가 가능해집니다.
실제로 이 시스템은 지난해 발생한 산불의 75%를 '높음' 이상 단계로 예측해냈습니다.
국가 시스템도 진화합니다. 내년부터는 산림 당국도 AI 기반의 산불 확산 예측 프로그램을 현장에 적용합니다.
[안수정 / 국립산림과학원 산불연구과 박사 : (산불 위험에 중요한) 인위적 인자들을 선별하여 위험예보에 반영하는 연구와 AI 도입도 진행 중입니다. 산불확산예측프로그램도 27년까지 정확도를 85%까지 높여 현장에 적용할 계획인데, 산불 발생 후 대피 명령까지 최소 8시간의 골든 타임을 확보할 수 있을 것으로 보입니다.]
기후변화로 상시화된 초대형 산불 전술적인 정밀 대응과 국가 차원의 예측 기술이 결합 되는 만큼, AI 기반의 스마트 시스템이 실제 현장에서 얼마나 큰 위력을 발휘할지 주목됩니다.
YTN 정혜윤입니다.
영상기자 : 최윤석
디자인 : 박지원 정민정 정하림
화면제공 : 국립산림과학원 지정훈
YTN 정혜윤 (jh0302@ytn.co.kr)
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올봄도 건조한 날씨 속 산불이 비상입니다.
그동안 산불 예보는 시·군 단위로 넓게 예보하는 탓에 정밀 대응에 한계가 있었는데요.
최근 국내 연구진이 전국을 100m 단위로 쪼개 분석하는 인공지능 초정밀 시스템을 개발했습니다.
정혜윤 기자가 보도합니다.
[기자]
1년 전 영남 지방을 뒤덮은 초대형 산불의 발화 지점 중 한 곳인 의성군입니다.
당시 건조한 날씨에 돌풍까지 겹치면서 진화대원들의 접근조차 쉽지 않았습니다.
어느 지점이 가장 위험한지 알 수 없어 장비 배치에도 애를 먹었습니다.
당시 상황을 국내 연구진이 개발한 위험 예측 플랫폼에 적용해봤습니다.
기상 데이터와 지표 상황을 넣자, 산불 발생 3시간 전부터 실제 발화 지점 두 곳이 '매우 위험' 단계인 빨간색으로 나타납니다.
AI가 100m 단위로 농지와 도로 등 인위적인 발화 요인을 현미경처럼 읽어낸 결과입니다.
[이우균/고려대학교 환경생태공학과 교수 : 사람이 활동 범위 어디가 더 건조한지를 촘촘히 봐서 100m 간격으로 산불 발생의 위험을 예측하고 있습니다. 어느 마을 어느 골짜기 어느 길목 이런 데가 더 위험한지를 알 수 있거든요 20분 안에 가공해 바로 어디가 위험한 지 예측이(가능합니다)]
기상 정보에 지표 정보와 등산로, 사람 등의 발화 요소가 추가되면 산불 확률이 높은 곳을 핀셋처럼 집어낼 수 있어 지자체 등의 효율적인 감시원 배치가 가능해집니다.
실제로 이 시스템은 지난해 발생한 산불의 75%를 '높음' 이상 단계로 예측해냈습니다.
국가 시스템도 진화합니다. 내년부터는 산림 당국도 AI 기반의 산불 확산 예측 프로그램을 현장에 적용합니다.
[안수정 / 국립산림과학원 산불연구과 박사 : (산불 위험에 중요한) 인위적 인자들을 선별하여 위험예보에 반영하는 연구와 AI 도입도 진행 중입니다. 산불확산예측프로그램도 27년까지 정확도를 85%까지 높여 현장에 적용할 계획인데, 산불 발생 후 대피 명령까지 최소 8시간의 골든 타임을 확보할 수 있을 것으로 보입니다.]
기후변화로 상시화된 초대형 산불 전술적인 정밀 대응과 국가 차원의 예측 기술이 결합 되는 만큼, AI 기반의 스마트 시스템이 실제 현장에서 얼마나 큰 위력을 발휘할지 주목됩니다.
YTN 정혜윤입니다.
영상기자 : 최윤석
디자인 : 박지원 정민정 정하림
화면제공 : 국립산림과학원 지정훈
YTN 정혜윤 (jh0302@ytn.co.kr)
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