울산과기원, AI로 한 달 뒤 산불도 예측
박정훈 기자
수정 2026-06-26 00:00
입력 2026-06-26 00:00
임정호 교수팀, 딥러닝 모델 개발
울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수 연구팀은 전 세계 산불기상지수(FWI)를 최대 31일 앞서 예측하는 딥러닝 모델 ‘FWI-넷’을 개발했다고 25일 밝혔다. FWI는 기온·습도·바람·강수량을 종합해 산불 위험도를 나타내는 지표다.
기존 유럽중기예보센터 방식은 2주 정도 지나면 정확도가 급격히 떨어진다.
반면 FWI-넷은 전체 예측 기간(31일)의 평균 제곱근 오차를 기존 대비 6.6%, 첫 일주일 동안은 오차를 12.4% 낮췄다. 또 위험 지역의 85%에서 예측 편향을 줄였고 고위험 상황 예측 기간도 5일 늘렸다. 인프라가 부족한 빈곤 지역에서도 평균 22일간 안정적인 성능을 유지했다.
이런 높은 정확도는 AI에게 과거의 가뭄 상태와 미래의 날씨 변화를 함께 가르쳤기 때문이다. 연구팀은 방대한 과거 날씨 데이터로 AI를 기초 학습시킨 뒤 한 달에 한 번만 나와서 양이 부족했던 최신 예보 데이터를 추가 학습시키는 ‘2단계 학습법’을 사용해 예측 능력을 끌어올렸다.
울산 박정훈 기자
세줄 요약
- UNIST, 산불 위험 한 달 앞 예측 AI 개발
- FWI-넷, 기존 예보보다 오차와 편향 개선
- 과거 가뭄·미래 날씨 함께 학습한 성과
2026-06-26 19면
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