산림과학원, 산불 피해 위험성 평가 프로그램 개발

인공지능 활용한 분석 프로그램으로 시설물 보호와 주민 안전 강화 기대
주소 입력하면 시설물과 주변 환경 자동 분석해 위험성 결과 제공

[보안뉴스 엄호식 기자] 산림청 국립산림과학원(원장 김용관)은 산림과 인접한 시설물의 산불 피해 위험성을 평가할 수 있는 프로그램을 개발했다고 밝혔다.

▲해수욕장까지 휩쓸고 간 2019년 강릉 산불 현장[이미지=국립산림과학원]

지난 1월 미국 LA에서 발생한 대형산불로 인해 서울시 면적의 약 1/4에 해당하는 산림이 피해를 입었으며, 산림과 인접한 시설물 1만 6,300여 채가 소실되었다. 피해 금액은 최소 365조원에서 최대 400조원으로 추정되며, 이는 역대 가장 큰 피해 규모였다.

산불 피해를 방지하려면 산불 발생 이전에 시설물과 주변 환경을 파악해 위험성을 평가하고, 효과적인 대비책과 진화 전략을 마련하는 것이 중요하다. 하지만 시설물의 자재, 산림과의 거리, 풍속과 풍향, 진화 자원의 접근로 등 평가 요소가 복잡해 현장에서 평가하기 어려운 실정이었다.

이에 국립산림과학원은 인공지능 기법을 활용해 위험 요소를 파악하는 산불 피해 위험성 평가 프로그램을 개발했다.

▲미국 LA 산불 피해지역 시설물 위험성 분석 결과[이미지=국립산림과학원]

이 프로그램은 사용자가 주소를 입력하면 시설물과 주변 환경을 자동으로 분석해 위험성 결과를 보여준다. 1분 이내에 빠르게 처리할 수 있으며, 위험성 정도는 고위험, 위험, 저위험 세 가지로 구분된다.

현장대책본부는 이 프로그램을 활용해 진화 자원을 효과적으로 배치하고, 산불조심기간 종료 후에는 주요 시설물 보호를 위한 관리 방안을 마련함으로써 현장 활용도를 높일 것으로 기대된다.

한편, 산림청은 산림재난방지법을 제정하여 산불재난의 범위를 산림으로부터 100m 이내 지역까지 확대하고, 연접 토지에 시설물이 건축될 경우 사전 검토를 통해 위험성을 평가하여 국민의 안전과 재산 보호를 강화할 계획이다.

국립산림과학원 산불연구과 오정학 과장은 “이번 LA 산불과 같은 시설물 피해가 반복되지 않으려면 사전 위험성 평가가 필요하다”라며, “시설물의 위험 요인을 파악하고 보호해야 주민들의 안전도 보장될 수 있다”라고 전했다.
[엄호식 기자(eomhs@boannews.com)]

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	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다