산불 위험 한 달 전에 예측하는 인공지능···유니스트 연구진 개발 성공

AI 요약

울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 전세계 산불기상지수(FWI)를 최대 31일 앞서 예측하는 딥러닝 모델 FWI-Net을 개발했다고 25일 밝혔다. 이 모델은 과거 기상 데이터를 반영해 중기 예측 정확도를 높였고, 전체 31일 예측기간의 평균 제곱근 오차를 6.6% 줄였으며 산불 위험 노출도가 높은 고위험 지역 85%에서 과소·과다 예측 경향이 줄었다. 연구팀은 해당 기술이 중기 산불 대응 계획에 기여할 수 있고 아프리카 등 자체 예측 인프라가 부족한 지역에서 평균 22일 높은 예측 성능을 유지했다고 밝혔으며, 강유진 국민대 교수와 이시현 UNIST 연구원이 제1저자로 참여한 연구 결과는 학술지 Communications Earth & Environment에 온라인 공개됐다.