인하대하교 정보통신공학과 학부생 3명이 사물인터넷과 딥러닝 기술을 활용해 산불이 전파되는 경로를 알아내는 기술을 제안했다고 6일 밝혔다.

인하대 멀티미디어통신망 연구실 윤완규(27)·송유진(25)·문지선(24) 학생은 ‘산불 방재용 무선 센서 네트워크 환경에서 딥러닝 기반 온도 센서 데이터 추정 및 산불 전파 예측’ 논문을 발표해 최근 열린 한국통신학회 동계종합학술대회에서 학부 부문 최우수 논문상을 수상했다.

이들은 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 설치된 산에서 산불이 났을 때 딥러닝 기술을 기반으로 데이터를 예측해 산불 전파 경로를 알아내는 데 성공했다.

관측하고자 하는 지역의 3차원 공간지도 정보와 주변에 활성화된 센서데이터를 이용해 해당 비활성 센서의 데이터를 예측하고 네트워크 수명을 늘려줄 수 있는 딥러닝 기술 심층신경망(DNN : Deep Neural Network) 기반 모델과 시간대별 산불 경로의 예측과 특정 관심지역의 향후 산불 영향 등을 분석할 수 있도록 순환신경망(RNN Recurrent Neural Network) 기반 예측 모델을 제안하고 시스템을 구축했다.

제안된 시스템을 통해 지형의 모양과 바람, 습도 같은 환경이 다르더라도 상당히 높은 정확도의 산불 데이터를 얻어내는 것이 가능하다.

인하대 관계자는 “이번 기술 개발 제안은 산불을 초기에 발견하기 쉬워 산불 예방에 도움이 될 뿐만 아니라 산불 확산 경로를 미리 파악해 인근 주민들의 대피 경로를 세워 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대된다”고 말햇다. /윤용해기자 youn@