"한 달 뒤 산불 위험, AI로 더 정확하게 예측한다"

AI 요약

울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 전 세계 산불기상지수(FWI)를 하루 단위로 최대 31일 앞서 예측하는 글로벌 딥러닝 모델 FWI-Net을 개발했으며, 전체 예측 기간의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 6.6% 줄이고 첫 일주일 동안 오차를 12.4% 낮췄습니다. 이 모델은 산불 위험 노출도와 사회경제적 취약성이 모두 높은 지역의 85%에서 예측 편향을 줄였고, 산불 위험이 '매우 높음'인 상황에서 유의미한 예측 가능 기간을 기존보다 5일 연장했으며, 예보 기반이 부족한 빈곤 지역에서는 평균 22일 동안 유의미한 예측 성능을 유지했습니다. 연구팀은 ERA5 재분석 자료로 사전 학습하고 SEAS5 자료로 재학습하는 두 단계 학습으로 모델을 구축했으며, 기후에너지환경부·산림청·한국연구재단의 지원을 받은 이 연구 결과는 국제 학술지 Communications Earth & Environment에 지난달 28일 온라인으로 공개됐습니다.