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지난 4월 11일, 강원 강릉에서 대형 산불이 발생했다. 산불은 경포대 해안까지 급속도로 번지면서 축구장(0.714㏊)의 530배에 이르는 면적을 태우고 진화됐다. 건조한 날씨 속에 강풍까지 불면서 급속도로 확산돼 인근 주택, 펜션, 문화재 등에 큰 피해를 입혔다. 순간 최대 풍속 30m/s의 강풍까지 몰아쳐 소방 헬기 투입에 어려움을 겪었고, 대응 인력이 빠르게 투입되지 못했다.
이처럼 봄철 불어오는 강풍은 산불을 급속도로 확산시켜 피해를 확산시키는 주원인으로 지목된다. 강릉 산불 역시 강풍의 위력으로 소나무가 부러지는 과정에서 전선 단락이 일어났고, 초기 대응의 핵심인 헬기가 투입되지 못하면서 진화 과정마저 어려움을 겪었다.
급속도로 확산되는 산불, 초기 대응이 관건
우리나라는 국토의 약 64%가 산림으로 이루어져 있는 만큼 산불 발생 위험이 높은 편이다. 한번 번지기 시작한 산불은 빠르게 산림을 집어삼키므로, 대규모의 인력과 장비를 투입해도 완전 진압까지는 수일이 걸린다. 특히 산불은 광활하고 인적이 드문 산림에서 발생하므로 초기 발견이 어렵고, 야간 진화 작업은 더욱 어렵다는 문제점이 있다
그러나 초기 감지가 빠를 경우 진화가 비교적 용이하고, 확산을 방지할 수 있다. 실제로 서울연구원의 조사 결과에 따르면, 소방차가 ‘화재 골든 타임(Golden Time)’ 5분을 넘겨 현장에 도착하면 5분 전에 도착했을 때보다 사망자가 2배 이상 늘어나는 것으로 나타났다. 골든 타임 내 신속한 초동 조치의 중요성이 더욱 높은 이유다. 빠르게 산불을 감지하게 되면, 관리자가 현장 상황을 초기에 대응하고 피해를 최소화할 수 있다.
미국 캘리포니아, 주 전역 산불 감시에 AI 적극 활용
세계 최대 산불 발생 지역인 미국 캘리포니아는 인공지능(AI)을 도입해 산불 감지 및 예방 작업에 선제적으로 대응하고 있다. 캘리포니아는 매년 건조한 날씨로 인해 대규모의 산불이 발생하고 있다.
2017년 10월 캘리포니아 북부 지역에 발생한 산불로 약 148㎢에 달하는 지역이 전소됐으며, 소노마 카운티에서는 집과 건물이 불타고 21명이 목숨을 잃는 큰 피해를 입은 바 있다. 이후 소노마 카운티는 산불이 커지기 전 발견하면 피해를 크게 줄일 수 있다고 판단, AI 기반 화재 탐지 솔루션을 적극 활용하기로 결정했다.
AI는 CCTV의 영상 속 연기를 딥러닝 알고리즘을 통해 빠르게 분석해 화재 여부를 판단한 뒤 산불감시센터에 이를 알려준다. 이전에는 직원이 일일이 CCTV 속 화재를 관찰해야 했으므로, 효율성이 떨어진다는 문제점이 있었다. AI를 사용하면 산불을 24시간 신속하게 감시하고, 조기에 감지할 수 있다. 사람의 접근이 어려워 빠른 화재 감지가 쉽지 않은 산악 지역에서도 효과적이다.
실제로, 미국 서부 최대 전력 회사 PG&E는 AI 기반 화재 탐지 솔루션을 도입해 지난해 9월 캘리포니아 시스키유 카운티에서 발생한 대형 산불 코요테의 최초 발화를 신호 전화 대비 2시간 3분가량 빨리 감지할 수 있었다. AI를 통해 산불의 신속한 초동 대응을 지원한 것이다.
신속한 산불 대응 이끄는 AI 기술
AI 기반 영상 분석 기술을 보유한 알체라는 SaaS(서비스형 소프트웨어)로 제공되는 산불 조기 감지 AI 솔루션 ‘파이어 스카우트(FireScout)’로 산불 예방을 지원한다. 알체라는 파이어스카우트가 99% 수준의 정확도를 산불 현장의 화재를 신속하게 감지할 수 있다고 설명한다.
AI의 정확도를 높이기 위해서는 데이터가 가장 중요한데, 알체라는 산불과 관련된 1000만 장 이상의 라벨링(labeling)된 이미지를 보유하고 있으며, 상용 서비스 환경에서도 지속적으로 데이터베이스를 수집해 AI 고도화를 위한 학습에 활용하고 있다.
SaaS 형태로 제공되므로 별도의 서비스 구축 비용 없이 바로 도입할 수 있으며, 다른 분야로의 확장도 가능하다. 이러한 도입의 편의성을 앞세워 알체라는 산타클라라 카운티, 네바다 에너지사, PG&E 등에 파이어스카우트를 제공하고 있다고 밝혔다.
출처 : CCTV뉴스(https://www.cctvnews.co.kr)
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