00:00올 봄도 건조한 날씨 속에서 산불이 비상입니다.
00:03그동안 산불 예보는 시군 단위로 넓게 예보하는 탓에 정밀 대응에 한계가 있었는데요.
00:09최근 국내 연구진이 전국을 100m 단위로 쪼개 분석하는 인공지능 초정밀 시스템을 개발했습니다.
00:16정혜웅 기자가 보도합니다.
00:201년 전, 영남 지방을 뒤덮은 초대형 산불의 발화지점 중 한 곳인 의성군입니다.
00:26당시 건조한 날씨에 돌풍까지 겹치면서 진화대원들의 접근조차 쉽지 않았습니다.
00:33어느 지점이 가장 위험한지 알 수 없어 장비 배치에도 애를 먹었습니다.
00:39당시 상황을 국내 연구진이 개발한 위험 예측 플랫폼에 적용해봤습니다.
00:45기상 데이터와 지표 상황을 넣자 산불 발생 3시간 전부터
00:49실제 발화지점 2곳이 매우 위험 단계인 빨간색으로 나타납니다.
00:54AI가 100m 단위로 농지와 도로 등 인위적인 발화 요인을 현미경처럼 읽어낸 결과입니다.
01:01사람의 활동의 범위 그리고 어디가 더 건조한지를 촘촘히 봐서
01:09100m 간격으로 산불 발생의 위험을 예측하고 있습니다.
01:15그렇게 되면 어느 마을, 어느 골짜기, 그리고 어느 길목 이런 데가 더 위험한지를 알 수 있거든요.
01:2320분 이내에 가공해서 바로 어디가 위험한지를 예측해.
01:27기상 정보에 지표 정보와 등산로, 사람 등의 발화 요소가 추가되면
01:33산불 확률이 높은 곳을 핀셋처럼 집어낼 수 있어
01:37지자체 등의 효율적인 감시원 배치가 가능해집니다.
01:42실제로 이 시스템은 지난해 발생한 산불의 75%를 높음 이상 단계로 예측해냈습니다.
01:48국가 시스템도 진화합니다.
01:52내년부터는 산림당국도 AI 기반의 산불 확산 예측 프로그램을 현장에 적용합니다.
01:59인위적 인자들을 선별하여 위험 예보에 반영하는 연구와 AI 도입도 진행 중입니다.
02:05산불 확산 예측 프로그램도 27년까지 정확도를 85%까지 높여 현장에 적용할 계획인데요.
02:11산불 발생 후 대피 명령까지 최소 8시간의 골든타임을 확보할 수 있을 것으로 보입니다.
02:18기후변화로 상시화된 초대형 산불.
02:21전술적인 정밀 대응과 국가 차원의 예측 기술이 결합되는 만큼
02:26AI 기반의 스마트 시스템이 실제 현장에서 얼마나 큰 위력을 발휘할지 주목됩니다.
02:34YTN 정혜윤입니다.
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