- 한미 공동연구팀, AI 예측 모델 개발

윤진호 지스트 지구 환경공학부 교수.[지스트 제공]
윤진호 지스트 지구 환경공학부 교수.[지스트 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국과 미국 공동 연구진이 인공지능(AI) 예측 모델을 활용해 대형 산불 발생 가능성이 높은 기상 조건을 최대 1주일 전에 미리 예측해 산불 위험도를 알려주는 모델을 개발했다.

연구팀이 개발한 예측 모델에서는 산불 위험도 산출을 위한 날씨예측모델의 수평해상도가 기존 100㎞에서 4㎞로 확대돼 보다 세밀한 행정구역 단위로 예측 정보를 생산할 수 있게 됐다.

기후변화로 인해 전 세계적으로 대형 산불의 발생 빈도가 잦아지고 있는 가운데, 산불 발생의 중요한 선행조건으로 꼽히는 ‘산불기상지수’를 정확히 측정해 산불 발생의 위험도를 미리 알 수 있는 예측 시스템의 구축이 보다 중요해지고 있다.

현재까지 산불 예측은 산불 발생 및 발달의 비규칙성과 예측모델의 한계 때문에 제한적인 규모와 지역에서만 시도되고 있EK. 특히 기존 연구에서 활용되는 날씨예측모델은 100㎞ 수준의 수평해상도로 생산되고 모델의 오차 때문에 이를 토대로 예측하는 산불 날씨의 정확도가 낮은 상황이다.

광주과학기술원(지스트) 지구·환경공학부 윤진호 교수는 미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소 등 국제 공동 연구팀과 함께 날씨예측모델로 얻은 기상인자(기온, 습도, 강수, 바람 등)를 이용해 계산한 산불기상지수의 예측 능력을 인공지능/딥러닝 기법으로 향상시키고 고해상도의 산불 위험도 예측자료를 생산하는 인공지능 모델을 개발했다.

연구팀은 2011~2017년의 기상예측모델 결과와 고해상도 관측기상자료를 활용해 모델을 개발, 개발한 기법의 예측 성능을 2018년 8월과 11월 미국 캘리포니아 주에서 발생한 초대형 산불인 ‘맨도치노 콤플렉스’ 산불과 ‘캠프파이어’ 산불 당시의 데이터를 이용해 분석했다.

날씨예측모델의 결과를 활용하여 예측성이 개선된 수평해상도 4km의 산불기상지수 생산과정.[지스트 제공]
날씨예측모델의 결과를 활용하여 예측성이 개선된 수평해상도 4km의 산불기상지수 생산과정.[지스트 제공]

그 결과, 실제 산불 발생일로부터 최대 7일 전부터 산불 위험도가 급속도로 상승하는 패턴을 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 연구팀의 인공지능(AI) 융합 예측 모델은 높은 정확도와 더불어 짧은 시간 내에 예측 지역의 수평해상도를 4㎞까지 확대할 수 있도록 개발됐다.

예를 들어 100㎞ 수준의 정보로는 광주·전남 전체 지역에 대한 예보정보가 생산 가능하다면, 4㎞일 때는 좀 더 세밀한 지역 행정 단위, 가령 특정 동(洞) 단위까지 예측할 수 있다.

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.

이번 연구결과는 기상학 분야 국제학술지 ‘저널 오브 어드밴스 인 모델링 어스 시스템’ 9월 22일 온라인 게재됐다.


nbgkoo@heraldcorp.com