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연합뉴스
2026-02-13

산림과학원, AI·빅데이터 기반 '산불 대응 시스템' 가동 산불위험예측 정확도 88% 목표…주민 대피 가이드라인 확립

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산불위험예보시스템 사용자 위치 기반 정보 제공 ⓒ국립산림과학원 제공
산불위험예보시스템 사용자 위치 기반 정보 제공 ⓒ국립산림과학원 제공

국립산림과학원은 연중화·대형화되는 산불 재난에 선제 대응하기 위해 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 결합한 '첨단 과학 기반 산불 전방위 대응 전략'을 추진한다고 12일 밝혔다.

산림과학원은 국가산불위험예보시스템을 대폭 개선해 최근 10년간 산불 발생 통계와 기상 자료를 예측 알고리즘에 적용, 현재 76% 수준인 산불위험 예측 정확도를 내년까지 88%로 끌어올릴 계획이다.

사용자가 자신의 위치에서 실시간 위험 정보를 즉각 확인하고 대응할 수 있도록 기존 데스크톱 중심 서비스를 모바일 연동형으로 전환해 편의성을 높인다.

산불의 99%가 인위적 요인으로 발생하는 국내 특성을 반영해 인구 밀집도와 등산로 활용 등 인간 활동 데이터를 추가한 예측 기술도 개발한다. 내년부터 이를 시범 적용해 예측 정밀도를 강화할 예정이다.

브리핑 ⓒ국립산림과학원 제공
브리핑 ⓒ국립산림과학원 제공

'주민 대피 가이드라인' 등 산불이 발생했을 때 현장 대응의 나침반 역할을 하는 산불확산예측시스템도 혁신한다.

'준비(Ready)-실행 대기(Set)-즉시 실행(Go)'으로 이어지는 단계별 체계에 따라 화선 도달 8시간 전 고령자 등 안전 취약계층의 대피를 돕고, 5시간 전에는 대상 주민이 안전한 곳으로 지체 없이 이동하도록 유도할 방침이다.

산악 지형의 특수성을 반영한 '유효풍속 산출 로직'을 도입해 산불확산예측 정밀도를 기존 대비 약 30% 향상시키고, 차세대 AI 엔진으로 교체해 지형 분석 정밀도를 5m 수준까지 높인다.

산림과학원은 2030년까지 AI 기술을 고도화해 '산불진화 지능형 의사결정 체계'를 완성할 방침이다.

동시다발적인 산불 상황에서 가용 헬기와 산불진화 인력의 최적 배치도를 즉시 제안해 60초 내 가장 효율적인 진화 전략을 도출하는 게 목표라고 산림과학원 측은 설명했다.

김용관 산림과학원장은 "첨단 과학 기술은 산불에서 국민을 지키기 위한 필수적인 수단"이라며 "빅데이터와 AI를 활용한 정교한 대응 인프라를 실전 현장에 적용해 예방부터 진화까지 빈틈없는 과학적 방재 모델을 실현하겠다"고 말했다.

연합뉴스
저작권자 2026-02-13 ⓒ ScienceTimes

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