다양한 환경 변화에도 정확성 유지
(내외방송=정지원 기자) 앞으로는 인공위성으로 날씨만 예측하는 것이 아니라 산불도 탐지할 수 있게 된다.
UNIST(울산과학기술원)는 "임정호 지구환경도시건설공학과 교수 연구팀이 인공위성 자료와 기상 예보에 사용되는 수치모델 자료를 융합해 '다양한 환경 변화에 대응 가능한 산불 탐지 기술'을 개발했다"고 19일 밝혔다.
뿐만 아니라 인공위성과 수치모델 자료를 독립적으로 추출해 조합할 수 있는 '이중 모듈 신경망' 구조의 딥러닝 모델을 제안했다.
연구팀은 기상 예보에서 사용되는 수치모델 자료와 융합을 시도했다.
수치모델 자료는 상대습도와 지표면 온도, 위성 관측각 등의 정보를 전송하는데, 다양한 자료를 접목하면 목표 지역의 환경과 관측 조건을 계산할 수 있다.
연구팀은 인공위성에서 활용되는 변수들과 수치모델의 정보의 특성을 학습하기 위해 이중 모듈 신경망 모델을 개발했으며 이 모델은 11X11 픽셀 이미지를 입력받아 산불 여부를 판단할 수 있다.
다른 나라에서도 비슷한 기술들이 개발됐지만, 여러 환경 요소에 의해 산불을 정확히 감지하게 어려웠다. 반면, 연구팀이 개발한 모델은 환경에 변화가 있어도 정확도에 영향을 미치지 않았다.
실제 구동 실험 결과, 기존 기술은 1㎢까지 탐지가 가능하지만, 연구팀은 4㎢의 넓은 범위를 탐지한다.
기존 기술보다 위성 해상도가 떨어지긴 하지만 정확성은 더 높았다.
임 교수는 "향후 글로벌 산불 탐지 기술이 나아갈 새로운 방향을 제시한 중요한 성과가 될 것"이라고 말했다.
강유진 박사와 성태준 학생이 공동 제1저자로 참여한 이번 연구는 기상청 등의 지원을 받아 수행됐으며 국제학술지인 '환경원격탐사(Remote Sensing of Environment)'에 최근 온라인 게재됐다(논문명: Toward an adaptable deep-learning model for satellite-based wildfire monitoering with consideration of envrionmental conditions).
