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“산불 위험, AI로 한 달 먼저 안다”…UNIST, 세계 최고 수준 예측 모델 개발
뉴스보이
2026.06.25. 09:28
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간단 요약
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UNIST 'FWI Net'은 평균 오차를 최대 12.4% 줄였습니다.
산불 위험 '매우 높음' 예측 기간이 기존보다 5일 늘었습니다.
이 기사는 6개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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UNIST 임정호 교수 연구팀이 산불기상지수(FWI)를 최대 31일 앞서 예측하는 글로벌 딥러닝 모델 'FWI Net'을 개발했습니다. 이 기술은 산불 위험 예측 기간을 늘리고 정확도를 개선하여 재난 대응 인프라의 새로운 전환점이 될 전망입니다. 산불기상지수는 기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등을 종합해 산불 발생 시 확산 위험성을 수치화한 지표입니다.
FWI Net은 기존 방식보다 31일 전체 예측 기간의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 6.6% 줄였으며, 첫 일주일 동안은 오차를 최대 12.4%까지 낮췄습니다. 특히 산불 위험 노출도와 사회경제적 취약성이 모두 높은 지역의 85%에서 예측 편향을 줄인 것으로 나타났습니다. 산불 위험이 '매우 높음'인 상황에서도 유의미한 예측이 가능한 기간이 기존보다 5일 더 늘어났습니다.
연구팀은 과거 산불기상지수 변화와 미래 기상 조건을 동시에 학습시키는 방식으로 성능을 높였습니다. 임정호 교수는 정확한 예측 기술이 국가 재난 대응력과 직결되는 핵심 정보 인프라라고 강조했습니다. 이 기술은 중기 산불 대응 계획 수립과 정보 취약지역의 예보 공백 해소에 기여할 것으로 기대됩니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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