광주과학기술원(GIST)는 지구·환경공학부 윤진호 교수가 미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소(미국 에너지부 산하 국립연구소) 등 국제 공동 연구팀과 함께 고해상도(수평해상도 4㎞)의 산불 위험도 예측자료를 생산하는 인공지능 모델을 개발했다고 20일 밝혔다.
연구팀은 2011~2017년의 기상예측모델 결과와 고해상도 관측기상자료를 활용해 모델을 개발했다. 개발한 기법의 예측 성능을 2018년 8월과 11월 미국 캘리포니아 주에서 발생한 초대형 산불인 ‘맨도치노 콤플렉스’ 산불과 ‘캠프파이어’ 산불 당시의 데이터를 이용해 분석했다.
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 연구는 GIST 지구·환경공학부 박사과정 졸업생인 손락훈 막스플랑크 박사후연구원와 윤진호 교수가 주도했으며 미국 퍼시픽 노스웨스트 국립연구소(PNNL) 연구팀, 유타주립대(USU) 연구팀, 김형준 한국과학기술원(KAIST) 교수, 정지훈 전남대 교수, 임교선 경북대 교수가 참여한 공동연구로, 지스트와 기상청 가뭄센터의 지원을 받아 이뤄졌다.
한편 이번 연구 결과는 기상학 분야의 국제 저명학술지에도 온라인으로 게재됐다.
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