광주과학기술원(GIST, 총장 김기선)은 지구·환경공학부 윤진호 교수와 미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소 등 국제 연구팀이 AI 예측 모델을 활용해 대형 산불 발생 가능성이 높은 기상 조건을 최대 일주일 전에 미리 예측해 산불 위험도를 알려주는 모델을 개발했다고 20일 밝혔다.
공동 연구팀은 날씨예측 모델로 얻은 기온, 습도, 강수, 바람 등의 기상인자를 이용해 계산한 산불기상지수 예측 능력을 AI 딥러닝 기법을 통해 향상시키고, 4㎡ 면적의 고해상도 날씨예측자료를 통해 산불 위험도 예측 자료를 생산하는 AI 모델을 개발했다.
AI 학습에 활용한 데이터는 2011~2017년의 기상예측 모델 결과와 고해상도 관측기상자료이며, 개발한 기법의 예측 성능을 2018년 8월과 11월 미국 캘리포니아에서 발생한 초대형 산불 ‘맨도치노 콤플렉스’ 산불과 ‘캠프파이어’ 산불 당시의 데이터를 이용해 분석했다.
연구진은 그 결과 실제 산불 발생일로부터 최대 7일 전부터 산불 위험도가 급속도로 상승하는 패턴을 예측할 수 있는 것으로 나타났으며, AI 융합 예측 모델은 높은 정확도와 더불어 짧은 시간 내에 예측 지역의 수평해상도를 4㎡까지 확대할 수 있게 됐다고 밝혔다.
수평해상도란 한 값으로 표출하는 면적 정보를 말하는데, 기존에는 100㎡를 기준으로 했으나 이번 연구팀은 4㎡의 정보를 하나의 값으로 표출해 상세한 지역 정보를 제공할 수 있도록 했다. 이에 따라 기존에는 시도 기준의 예보만 제공할 수 있었으나, 향후에는 동 단위의 예보까지 상세하게 전할 수 있게 됐다.
GIST는 기후변화로 인해 세계적으로 대형 산불의 발생 빈도가 잦아지고 있어 예측 시스템의 구축이 중요해지고 있다며, 이번 연구 성과가 대형 산불에 대한 대비를 보다 빠르고 철저하게 하는 데 도움이 될 것이라고 전망했다.
윤진호 교수는 “이번 연구에 적용된 방법은 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 있을 것으로 기대한다"고 말했다.
한편 이번 연구는 GIST 지구·환경공학부 박사과정 졸업생인 손락훈 막스플랑크 박사후연구원와 윤진호 교수가 주도했으며, 미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소 연구팀, 유타주립대학교 왕신유 교수, KAIST 김형준 교수, 전남대학교 정지훈 교수, 경북대학교 임교선 교수가 참여했다.
또 GIST와 기상청 가뭄센터가 지원했으며, 연구 결과는 기상학 분야의 저명학술지인 ‘지구 시스템 모델링의 발전 저널’에 지난달 22일 온라인으로 게재됐다.
이성관 기자 busylife12@aitimes.com
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