2019년 4월 4일 강원 고성군 토성면 원암리 일대 산불이 확산되고 있다. (사진=강릉산림항공관리소 제공)
우선 국립산림과학원은 대국민 서비스인 국가산불위험예보시스템을 대폭 개선했다. 최근 10년간의 산불 발생 통계와 기상 자료를 예측 알고리즘에 적용해 현재 76% 수준인 산불위험 예측 정확도를 내년까지 88%로 끌어올릴 계획이다.
또 사용자가 자신의 위치에서 실시간 위험 정보를 즉각 확인하고 대응할 수 있도록 기존 데스크탑 중심 서비스를 모바일 연동형으로 전환해 편의성을 높였다.
특히 산불의 99%가 인위적 요인으로 발생하는 국내 특성을 반영해 인구 밀집도와 등산로 활용 등 인간 활동 데이터를 추가한 예측 기술을 개발 중이며, 내년부터 이를 시범 적용해 예측의 정밀도를 강화할 예정이다.
산불 발생 시 현장 대응의 나침반 역할을 하는 산불확산예측시스템도 그간의 연구 결과를 바탕으로 3가지 핵심 영역에서 혁신을 이룬다. 첫째, 행정안전부와의 협업을 통해 ‘주민 대피 가이드라인’을 수립했다.
‘준비(Ready)-실행 대기(Set)-즉시 실행(Go)’으로 이어지는 단계별 체계에 따라 화선 도달 8시간 전 산불확산 예측 정보를 바탕으로 고령자 등 안전 취약계층의 선제적 대피를 돕고, 5시간 전에는 대상 주민이 안전한 곳으로 지체 없이 이동하도록 유도할 방침이다.
둘째, 산악 지형의 특수성을 반영한 ‘유효풍속 산출 로직’을 도입했다. 단순 평균 풍속이 아닌 실제 산불이 이동한 경로를 계산해 적용함으로써 산불확산예측 정밀도를 기존 대비 약 30% 향상시켰다.
셋째, 차세대 AI 엔진으로 교체해 지형 분석의 정밀도를 5m 수준까지 4배 높였다. 이를 통해 육안으로 파악하기 힘든 미세한 골짜기나 능선 변화가 불길에 미치는 영향까지 실시간으로 파악해 산불 대응력을 대폭 강화했다.
2030년까지 AI 기술을 고도화해 ‘산불진화 지능형 의사결정 체계’를 완성할 계획이다. 이는 동시다발적인 산불 상황에서 가용 헬기와 산불진화 인력의 최적 배치도를 즉시 제안해 60초 내에 가장 효율적인 진화 전략을 도출하는 것을 목표로 한다.
김용관 국립산림과학원장은 “첨단 과학 기술은 산불로부터 국민을 지키기 위한 필수적인 수단”이라며 “빅데이터와 AI를 활용한 정교한 대응 인프라를 실전 현장에 적용해 산불 예방부터 진화까지 빈틈없는 과학적 방재 모델을 실현하도록 노력하겠다”고 강조했다.
