"산불 한 달 전 미리 안다"... UNIST, AI로 전 세계 산불 위험 예측 정확도 높였다

AI 요약

UNIST 지구환경도시건설공학과 임정호 교수 연구팀은 전 세계 산불기상지수(FWI)를 하루 단위로 최대 31일 앞서 예측하는 글로벌 딥러닝 모델 FWI-Net을 개발했으며 연구 결과는 국제학술지 Communications Earth & Environment에 지난달 28일 온라인 게재됐습니다. 실험 결과 FWI-Net은 31일 예측 기간 전체에서 평균제곱근오차(RMSE)를 기존 방식보다 6.6% 감소시켰고 예측 초기 1주일 동안에는 오차를 12.4% 줄였으며 산불 위험이 매우 높은 상황에서도 신뢰할 수 있는 예측 기간이 기존보다 최대 5일 더 길어졌고 산불 대응 인프라가 부족한 국가에서는 평균 22일 이상 안정적인 예측 성능을 유지했습니다. 이 모델은 과거 기상 변화와 누적된 건조 상태까지 학습하도록 ERA5 재분석 데이터로 사전 학습한 뒤 SEAS5 자료로 추가 학습하는 2단계 학습 방식을 적용해 산불 위험과 사회·경제적 취약성이 높은 지역의 85%에서 기존 예측의 과소평가·과대평가 편향을 크게 감소시켰습니다.