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[홍석윤의 AI 천일야화] AI로 산불 발발 탐지해 신속 경보인공위성 사진과 열화상 데이터 등 분석해 발발 지역의 정확한 위치까지 파악
▲ 지난 10월 발생한 캘리포니아 북부 지역에서 발생한 산불(Kincade Fire)을 인공위성 센티널 2호(Sentinel-2)가 찍은 사진. 출처= Descartes Labs

[이코노믹리뷰=홍석윤 기자] 지난 가을 캘리포니아에서 산불이 났을 때 몇 주(州)나 떨어져 있는 한 스타트업이 인공지능(AI)을 사용해 불과 몇 분 만에 화재가 발생한 위치를 정확히 파악했다. 소방당국이나 민간인들보다 훨씬 빨랐던 것이다.

뉴멕시코주 산타페(Santa Fe)의 데카르트 연구소(Descartes Labs)는 지난 7월, AI를 사용해 인공위성 사진을 분석하는 산불 탐지기를 출시했다. 이 회사의 AI 소프트웨어는 두 개의 미국 정부 기상위성으로부터 몇 분마다 들어오는 이미지를 분석해 연기가 발생하거나, 핫 스팟(hot spot)을 보여주는 열화상 데이터의 변화 등을 분석해 어디에서 불이 났는지를 신속하게 찾아낸다.

데카르트의 탐지기는 이상이 생기면 즉시 뉴멕시코주의 산림 관리원에게 경보를 보내는데, 지금까지 이 탐지기가 발견한 산불은 총 6200건에 달한다고 CNN이 최근 보도했다.

이 프로젝트를 이끄는 데카르트 연구소의 응용 과학자 클라이드 휠러는 "산불이 뜨겁기 때문에 탐지기가 쉽게 파악할 수 있다"고 말했다.

이것은 미국에서 화재가 흔히 목격되는 방식의 큰 변화다. 지금까지는 주로 비행기나 망루탑에서화재를 발견하거나 민간인 신고에 의존했다. 뉴멕시코주 산림자원보호국장 도널드 그리고는 CNN과의 인터뷰에서 “데카르트의 위성 탐지 경보가 기존의 방식보다 산불 발생을 훨씬 빠르게 알려줬다”고 말했다.

데카르트의 조기 경보는 최초 대응자들이 더 빨리 현장에 도착하도록 돕는다. 민간 신고자나 비행기 조종사는 화재가 난 지역을 막연하게 보고하지만, 데카르트의 문자 기반 도구는 화재가 발생한 곳의 정확한 좌표를 집어준다. 그리고 국장은 "특히 신고자나 조종사가 산불이 난 곳으로부터 20마일이나 떨어진 곳에 있으면 특히 야간에는 정확히 어떤 산에서 불이 났는지 판단하기 어렵다. 이럴 때 데카르트의 좌표 경보는 매우 유용하다"고 말했다.

캘리포니아와 미국 남서부의 산불이 기후변화 때문이라는 것이 밝혀짐에 따라 다양한 방식의 소방 해결책에 대한 필요성이 커지고 있다. 캘리포니아의 파라다이스(Paradise)라는 도시에 엄청난 화재가 발생한지 1년도 안돼 지난 10월에 캘리포니아의 와인 산지와 로스앤젤레스에서 잇따라 산불이 발생했다. 캘리포니아의 전 주지사는 캘리포니아주를 황폐화시키는 화재가 이른 바 ‘뉴 노멀’의 일부라고 경고하기도 했다.

데카르트는 막대한 피해를 가져온 킨케이드(Kincade) 산불 때, 10월 23일 밤 9시 30분경 화재가 발발한 직후 정확한 위도와 경도 좌표 정보를 LA 타임스(Los Angeles Times)에 알렸다고 주장했다. 데카르트의 경보는 LA 타임스의 산불 지도에 즉각 게재되었고, 많은 사람들이 화재가 났다는 사실을 알기도 전에 LA 타임스의 데이터 그래픽 편집자에 의해 트윗되었다.

데카르트의 휠러는 보다 빠른 경보를 위해 화재 감지기를 구성하는 데 몇 가지 다른 알고리즘을 구축했다. 각각의 알고리즘은 각기 다른 화재의 특성에 초점을 맞추고, 지도상의 어느 특정 장소에 화재가 발생했는지에 대해 일치된 의견을 내놓는다.

예를 들어, 한 알고리즘이 세계의 어느 특정 장소에 불이 나지 않았다는 결론을 내릴 경우, 이 알고리즘의 결론을 최신 위성 영상과 비교해 정상적인 상태의 픽셀의 밝기와 같은 지 아니면 변화가 있는지 점검한다. 또 다른 알고리즘은 그 지점이 예상보다 더 뜨거운 지 아닌지 확인한다.

현재 테카르트 탐지기의 목표 처리시간은 9분이다. 그것은 데카르트가 국립해양대기청이 운영하는 두 개의 위성에 의해 이미지가 처음 포착되는 순간부터 화재를 확인하고 이를 신고하는 데까지 걸리는 시간을 말한다.

워싱턴 대학교(University of Washington)에서 산불을 연구하는 에르네스토 알바라도 교수는 "화재를 감지하고 이를 30분 이내에 관련 결정을 할 수 있다면 꽤 훌륭한 수준"이라고 말했다.

데카르트의 응용 과학팀을 이끄는 케이틀린 콩기스는 회사가 현재, 화재를 진압하기 어려운 가파른 경사면의 위치를 보여주는 디지털 고도 모델과 같은 데이터들을 추가하면 화재를 추적하는데 어떤 도움이 될 수 있는지를 연구하기 시작했다고 설명했다.

데카르트가 화재를 발견하고 추적하는 과정을 개선할 수 있다고 해도, 그 뒤에 취해야 할 조치를 얼마나 신속히 취하느냐는 별개의 문제다. 뉴멕시코주에서는 데카르트의 화재감지기에서 보낸 문자 메시지가 그리고 국장이나 다른 산림 관계자들에게 전달되면, 즉시 가장 가까운 현장 사무소에 이를 보내 실제로 불이 났는지 확인하도록 하고 있다. 현장 사무소가 실제 화재를 확인하면 화재 위험의 수준을 판단해 해당 지역의 자원봉사 소방서에 통보한다.

데카르트는 화재 감지 시스템의 AI가 위성이 사진을 찍은 시점의 태양의 각도 같은 여러 가지 요소들을 고려한다고 말했다. 사진의 핫스팟이 불이 아니고 태양 전지판인지 열을 발생하는 다른 무엇인지 판단하기 위해서다. 데카르트는 또 언제 누구에게까지 경보를 발령해야 하는지 최대한 신중을 기하도록 하고 있다.

"바람이 불지 않아 화재를 충분히 현장에서 진압할 수 있는 경우, 굳이 인근 지역까지 경보를 발령해 많은 사람들을 놀라게 하고 싶지 않으니까요.”

홍석윤 기자  |  syhong@econovill.com  |  승인 2019.12.15  14:00:30
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