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산불 사각지대를 해결하는 산불 감지 AI 솔루션

ALCHERA

2023-04-13

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출처/산림청

국내 산불발생 현황 및 원인

2012~2021년, 10년간 발생한 산불은 평균 481건, 1,087ha 면적이 소실되었습니다. 하지만 2020~2021년까지 2년간 발생한 산불은 482건, 1,840ha가 소실되었는데요. 이는 축구장 2,577개에 해당하는 크기로, 10년 간(2010~2019)의 피해를 지난 2년 간 (2021-2022)의 피해 건수 및 면적이 추월하며 매우 급격한 증가 추세를 보이며 사회적 문제로 대두되고 있습니다.



10년 평균 (2012년~2021년)-481건, 100% (출처/산림청)

그렇다면 국내 산불의 원인은 무엇일까요? 지난 10년간 발생한 산불의 경우 입산자의 실화가 가장 큰 원인이었습니다. 그 외 쓰레기 소각, 담뱃불 실화, 성묘객 실화 등 인재가 대부분이었습니다. 하지만 인재로 이한 개인 및 국가 차원의 예방 정책뿐만 아니라, 낙뢰나 벼락과 같은 자연발화에 대한 철저한 대비가 반드시 필요합니다. 지난 4월 11일 발생한 강릉 산불의 경우에도 강풍으로 부러진 소나무가 인근 전신주를 덮치며 발화된 것으로 기상 현상 및 관리가 불가능한 재난 현상 역시 대형산불의 원인이 되기 때문입니다.

11일 오전 강원 강릉시 난곡동의 야산에서 발생한 불이 인근 주택으로 번진 현장
(출처/강원도산불방지센터)

지난 4월 11일 오전 8시경, 강원 강릉에서 대형 산불이 발생했습니다. 강릉시 난곡동 일대 야산에서 발생한 산불은 강풍을 타고 민가로 번져 주택과 펜션, 호텔 등 총 72채가 전소 또는 부분 소실되었으며, 이재민 529명이 발생했습니다. 약 8시간 만에 주불 진화가 완료되었지만 축구장 530개에 해당하는 면적인 379ha가 소실되었습니다.

산불대응 현황 및 한계점: 단계별 동원령 운영


출처/산림청

현재, 산림청은 예측기상상황, 피해면적 및 진화시간을 고려하여 산불발생 단계별 동원령을 운영하고 있습니다. 하지만 이러한 운영방식은 인력 및 장비 동원체계에 기반하기 때문에 한계를 가지고 있습니다. 동원 가능 인력 및 장비 및 기상 악화 등 예측하기 어려운 이유로 즉각 실시될 수 없는 상황이 발생할 수 있기 때문입니다.

이번 강릉 산불의 경우애도 산불 3단계가 발령되었지만 빠른 대응이 어려워 피해 규모는 더욱 커졌습니다. 당시 초속 최대 30m의 강풍으로 진화헬기가 뜨지 못했으며, 대응인력이 빠르게 투입되지 못했습니다. 특히 강릉을 포함한 영동지역은 당시 건조특보가 내려질 만큼 산불 발생 및 확산에 취약한 상태였습니다.
산불은 근본적인 원인을 완벽히 방지하기 어려울뿐더러 한 번 발생하면 피해 규모는 광범위하게 커질 수 있어 무엇보다 초동대응, 조기진화가 관건이라고 할 수 있습니다.

최선의 대응책, AI로 산불 잡는다

초동대응과 조기진화를 위한 산불 대응 체계로 영상인식 AI를 활용한 산불 감지 시스템이 대안으로 떠오르고 있습니다. 영상인식 AI는 CCTV를 통해 실시간으로 영상을 분석하여 산불의 초기 단계를 감지할 수 있습니다. 작은 불꽃이나 연기 등을 감지하여 큰 산불로 확산하는 것을 방지하고, 확산 경로 등을 분석하여 빠른 대응 플랜을 진행할 수도 있습니다.

  • 산불 발생 예측: AI 알고리즘을 활용하여 날씨 패턴, 지형, 과거 화재에 대한 데이터를 분석하여 화재 발생 가능성이 있는 장소와 시기를 예측할 수 있습니다.
  • 산불 감지: AI 시스템은 위성 이미지와 영상, CCTV 등을 활용해 화재 발생을 실시간으로 감지하고 추적할 수 있어 신속한 대응을 가능하게 합니다.
  • 산불 확산 예측: AI는 바람의 방향, 온도, 식생 유형과 같은 요소를 기반으로 화재가 어떻게 확산될지 예측하는 데 도움을 주며, 더 나아가 화재를 진압하는 방법에 대해 더 많은 정보를 제공합니다.
  • 자원 할당: AI를 활용해 소방대와 장비를 어느 위치에 배치해야 할지 결정하는 등 자원 배분을 최적화할 수 있어 소방 활동의 효율성을 높일 수 있습니다.
  • 산불 이후 분석: AI는 화재 발생 후 그 데이터를 분석해 화재 원인과 확산 패턴 등 산불 요인에 대한 통찰력을 얻을 수 있어 향후 대응 전략을 개선하는 데 도움을 줍니다.


FireScout: 해외시장에서 먼저 입증된 산불 감지 AI 솔루션

산불은 국내뿐만 아니라, 전세계적인 화두입니다. 미국, 호주, 일본 등 많은 나라에서 산불을 예방하고 피해 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 특히 세계적으로 산불 피해가 가장 큰 미국 캘리포니아 주정부는 산불 대응에 관한 선진 기술을 가장 빨리 도입하고 실행하고 있습니다.

알체라는 2021년 3월부터 캘리포니아의 소노마 카운티를 시작으로 산타클라라 카운티, 네바다 에너지사, 미국 서부 최대전력 회사 PG&E 등과 파트너십을 체결하여 미국, 호주 등에서 전 세계 산불을 예방하고 있습니다. 특히 2022년 9월에 발생한 대형산불 ‘COYOTE’의 최초 발화를 신호 전화 대비 2시간 3분가량 빨리 감지하여 알람을 전송하는 등 초동대응에 직접적인 효과를 이미 증명했습니다.

FireScout: Wildfire Detection AI that Never Sleeps

FireScout는 산불의 초기 연기를 정확하게 감지합니다. 때문에 단순 지표면의 열기나 아지랑이, 인근 지역의 쓰레기 소각 연기 등 다양한 연기 중에서 유효한 산불 연기를 정확하게 구분하는 것이 관건입니다. FireScout는 2019년 6월 미국 산불감시 카메라 회사인 ALERT Wildfire 통해 7년간 축적된 방대한 산불 영상 데이터 받아 지속적인 학습을 통해 정확도 99%를 구현하고 있습니다.

또한 99%의 높은 정확도는 24시간 주야간 상황에서 모두 구현할 수 있습니다. 산불의 안전 사각지대를 없애는 높은 정확도와 빠른 속도만이 가장 직접적인 산불 예방 및 대응책입니다.

FireScout, 국내 산불 및 안전 산업 발전에 핵심이 되다

국내 산불의 건수와 피해 규모가 증가함에 따라, 산불 예방을 위한 선진 기술 도입 및 시스템 구축 마련이 요구되고 있습니다. 이미 세계적인 무대에서 그 기술력을 입증한 알체라의 FireScout가 국내에서도 안정적으로 상용화될 수 있도록 노력 중입니다.
지난 1월, 행정안전부 한국대표단은 미국 캘리포니아 소노마 카운티 산불감시 상황실에서 FireScout의 단독 시연을 관람하고 알체라와 함께 국내 AI 기반 재난 예방 사업에 대한 의견을 나누었습니다. 이를 계기로 국내 산불은 물론 실내 화재, 생활 안전 등 다양한 안전 영역에서 알체라의 영상인식 AI가 폭넓게 활용될 전망입니다.
알체라는 사람과 환경을 함께 지키며 모두가 안전한 세상을 만들어 갑니다. 지속적인 데이터 학습과 재난 현장에서 쌓은 노하우로 안전한 세상을 만들겠습니다.

* 해당 콘텐츠는 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 알체라에 저작권이 있습니다. 사전 동의 없이 2차 가공 및 무단 배포 등의 행위를 금하고 있습니다.

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출처/산림청

국내 산불발생 현황 및 원인

2012~2021년, 10년간 발생한 산불은 평균 481건, 1,087ha 면적이 소실되었습니다. 하지만 2020~2021년까지 2년간 발생한 산불은 482건, 1,840ha가 소실되었는데요. 이는 축구장 2,577개에 해당하는 크기로, 10년 간(2010~2019)의 피해를 지난 2년 간 (2021-2022)의 피해 건수 및 면적이 추월하며 매우 급격한 증가 추세를 보이며 사회적 문제로 대두되고 있습니다.



10년 평균 (2012년~2021년)-481건, 100% (출처/산림청)

그렇다면 국내 산불의 원인은 무엇일까요? 지난 10년간 발생한 산불의 경우 입산자의 실화가 가장 큰 원인이었습니다. 그 외 쓰레기 소각, 담뱃불 실화, 성묘객 실화 등 인재가 대부분이었습니다. 하지만 인재로 이한 개인 및 국가 차원의 예방 정책뿐만 아니라, 낙뢰나 벼락과 같은 자연발화에 대한 철저한 대비가 반드시 필요합니다. 지난 4월 11일 발생한 강릉 산불의 경우에도 강풍으로 부러진 소나무가 인근 전신주를 덮치며 발화된 것으로 기상 현상 및 관리가 불가능한 재난 현상 역시 대형산불의 원인이 되기 때문입니다.

11일 오전 강원 강릉시 난곡동의 야산에서 발생한 불이 인근 주택으로 번진 현장
(출처/강원도산불방지센터)

지난 4월 11일 오전 8시경, 강원 강릉에서 대형 산불이 발생했습니다. 강릉시 난곡동 일대 야산에서 발생한 산불은 강풍을 타고 민가로 번져 주택과 펜션, 호텔 등 총 72채가 전소 또는 부분 소실되었으며, 이재민 529명이 발생했습니다. 약 8시간 만에 주불 진화가 완료되었지만 축구장 530개에 해당하는 면적인 379ha가 소실되었습니다.

산불대응 현황 및 한계점: 단계별 동원령 운영


출처/산림청

현재, 산림청은 예측기상상황, 피해면적 및 진화시간을 고려하여 산불발생 단계별 동원령을 운영하고 있습니다. 하지만 이러한 운영방식은 인력 및 장비 동원체계에 기반하기 때문에 한계를 가지고 있습니다. 동원 가능 인력 및 장비 및 기상 악화 등 예측하기 어려운 이유로 즉각 실시될 수 없는 상황이 발생할 수 있기 때문입니다.

이번 강릉 산불의 경우애도 산불 3단계가 발령되었지만 빠른 대응이 어려워 피해 규모는 더욱 커졌습니다. 당시 초속 최대 30m의 강풍으로 진화헬기가 뜨지 못했으며, 대응인력이 빠르게 투입되지 못했습니다. 특히 강릉을 포함한 영동지역은 당시 건조특보가 내려질 만큼 산불 발생 및 확산에 취약한 상태였습니다.
산불은 근본적인 원인을 완벽히 방지하기 어려울뿐더러 한 번 발생하면 피해 규모는 광범위하게 커질 수 있어 무엇보다 초동대응, 조기진화가 관건이라고 할 수 있습니다.

최선의 대응책, AI로 산불 잡는다

초동대응과 조기진화를 위한 산불 대응 체계로 영상인식 AI를 활용한 산불 감지 시스템이 대안으로 떠오르고 있습니다. 영상인식 AI는 CCTV를 통해 실시간으로 영상을 분석하여 산불의 초기 단계를 감지할 수 있습니다. 작은 불꽃이나 연기 등을 감지하여 큰 산불로 확산하는 것을 방지하고, 확산 경로 등을 분석하여 빠른 대응 플랜을 진행할 수도 있습니다.

  • 산불 발생 예측: AI 알고리즘을 활용하여 날씨 패턴, 지형, 과거 화재에 대한 데이터를 분석하여 화재 발생 가능성이 있는 장소와 시기를 예측할 수 있습니다.
  • 산불 감지: AI 시스템은 위성 이미지와 영상, CCTV 등을 활용해 화재 발생을 실시간으로 감지하고 추적할 수 있어 신속한 대응을 가능하게 합니다.
  • 산불 확산 예측: AI는 바람의 방향, 온도, 식생 유형과 같은 요소를 기반으로 화재가 어떻게 확산될지 예측하는 데 도움을 주며, 더 나아가 화재를 진압하는 방법에 대해 더 많은 정보를 제공합니다.
  • 자원 할당: AI를 활용해 소방대와 장비를 어느 위치에 배치해야 할지 결정하는 등 자원 배분을 최적화할 수 있어 소방 활동의 효율성을 높일 수 있습니다.
  • 산불 이후 분석: AI는 화재 발생 후 그 데이터를 분석해 화재 원인과 확산 패턴 등 산불 요인에 대한 통찰력을 얻을 수 있어 향후 대응 전략을 개선하는 데 도움을 줍니다.


FireScout: 해외시장에서 먼저 입증된 산불 감지 AI 솔루션

산불은 국내뿐만 아니라, 전세계적인 화두입니다. 미국, 호주, 일본 등 많은 나라에서 산불을 예방하고 피해 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 특히 세계적으로 산불 피해가 가장 큰 미국 캘리포니아 주정부는 산불 대응에 관한 선진 기술을 가장 빨리 도입하고 실행하고 있습니다.

알체라는 2021년 3월부터 캘리포니아의 소노마 카운티를 시작으로 산타클라라 카운티, 네바다 에너지사, 미국 서부 최대전력 회사 PG&E 등과 파트너십을 체결하여 미국, 호주 등에서 전 세계 산불을 예방하고 있습니다. 특히 2022년 9월에 발생한 대형산불 ‘COYOTE’의 최초 발화를 신호 전화 대비 2시간 3분가량 빨리 감지하여 알람을 전송하는 등 초동대응에 직접적인 효과를 이미 증명했습니다.

FireScout: Wildfire Detection AI that Never Sleeps

FireScout는 산불의 초기 연기를 정확하게 감지합니다. 때문에 단순 지표면의 열기나 아지랑이, 인근 지역의 쓰레기 소각 연기 등 다양한 연기 중에서 유효한 산불 연기를 정확하게 구분하는 것이 관건입니다. FireScout는 2019년 6월 미국 산불감시 카메라 회사인 ALERT Wildfire 통해 7년간 축적된 방대한 산불 영상 데이터 받아 지속적인 학습을 통해 정확도 99%를 구현하고 있습니다.

또한 99%의 높은 정확도는 24시간 주야간 상황에서 모두 구현할 수 있습니다. 산불의 안전 사각지대를 없애는 높은 정확도와 빠른 속도만이 가장 직접적인 산불 예방 및 대응책입니다.

FireScout, 국내 산불 및 안전 산업 발전에 핵심이 되다

국내 산불의 건수와 피해 규모가 증가함에 따라, 산불 예방을 위한 선진 기술 도입 및 시스템 구축 마련이 요구되고 있습니다. 이미 세계적인 무대에서 그 기술력을 입증한 알체라의 FireScout가 국내에서도 안정적으로 상용화될 수 있도록 노력 중입니다.
지난 1월, 행정안전부 한국대표단은 미국 캘리포니아 소노마 카운티 산불감시 상황실에서 FireScout의 단독 시연을 관람하고 알체라와 함께 국내 AI 기반 재난 예방 사업에 대한 의견을 나누었습니다. 이를 계기로 국내 산불은 물론 실내 화재, 생활 안전 등 다양한 안전 영역에서 알체라의 영상인식 AI가 폭넓게 활용될 전망입니다.
알체라는 사람과 환경을 함께 지키며 모두가 안전한 세상을 만들어 갑니다. 지속적인 데이터 학습과 재난 현장에서 쌓은 노하우로 안전한 세상을 만들겠습니다.

* 해당 콘텐츠는 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 알체라에 저작권이 있습니다. 사전 동의 없이 2차 가공 및 무단 배포 등의 행위를 금하고 있습니다.

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출처/산림청

국내 산불발생 현황 및 원인

2012~2021년, 10년간 발생한 산불은 평균 481건, 1,087ha 면적이 소실되었습니다. 하지만 2020~2021년까지 2년간 발생한 산불은 482건, 1,840ha가 소실되었는데요. 이는 축구장 2,577개에 해당하는 크기로, 10년 간(2010~2019)의 피해를 지난 2년 간 (2021-2022)의 피해 건수 및 면적이 추월하며 매우 급격한 증가 추세를 보이며 사회적 문제로 대두되고 있습니다.



10년 평균 (2012년~2021년)-481건, 100% (출처/산림청)

그렇다면 국내 산불의 원인은 무엇일까요? 지난 10년간 발생한 산불의 경우 입산자의 실화가 가장 큰 원인이었습니다. 그 외 쓰레기 소각, 담뱃불 실화, 성묘객 실화 등 인재가 대부분이었습니다. 하지만 인재로 이한 개인 및 국가 차원의 예방 정책뿐만 아니라, 낙뢰나 벼락과 같은 자연발화에 대한 철저한 대비가 반드시 필요합니다. 지난 4월 11일 발생한 강릉 산불의 경우에도 강풍으로 부러진 소나무가 인근 전신주를 덮치며 발화된 것으로 기상 현상 및 관리가 불가능한 재난 현상 역시 대형산불의 원인이 되기 때문입니다.

11일 오전 강원 강릉시 난곡동의 야산에서 발생한 불이 인근 주택으로 번진 현장
(출처/강원도산불방지센터)

지난 4월 11일 오전 8시경, 강원 강릉에서 대형 산불이 발생했습니다. 강릉시 난곡동 일대 야산에서 발생한 산불은 강풍을 타고 민가로 번져 주택과 펜션, 호텔 등 총 72채가 전소 또는 부분 소실되었으며, 이재민 529명이 발생했습니다. 약 8시간 만에 주불 진화가 완료되었지만 축구장 530개에 해당하는 면적인 379ha가 소실되었습니다.

산불대응 현황 및 한계점: 단계별 동원령 운영


출처/산림청

현재, 산림청은 예측기상상황, 피해면적 및 진화시간을 고려하여 산불발생 단계별 동원령을 운영하고 있습니다. 하지만 이러한 운영방식은 인력 및 장비 동원체계에 기반하기 때문에 한계를 가지고 있습니다. 동원 가능 인력 및 장비 및 기상 악화 등 예측하기 어려운 이유로 즉각 실시될 수 없는 상황이 발생할 수 있기 때문입니다.

이번 강릉 산불의 경우애도 산불 3단계가 발령되었지만 빠른 대응이 어려워 피해 규모는 더욱 커졌습니다. 당시 초속 최대 30m의 강풍으로 진화헬기가 뜨지 못했으며, 대응인력이 빠르게 투입되지 못했습니다. 특히 강릉을 포함한 영동지역은 당시 건조특보가 내려질 만큼 산불 발생 및 확산에 취약한 상태였습니다.
산불은 근본적인 원인을 완벽히 방지하기 어려울뿐더러 한 번 발생하면 피해 규모는 광범위하게 커질 수 있어 무엇보다 초동대응, 조기진화가 관건이라고 할 수 있습니다.

최선의 대응책, AI로 산불 잡는다

초동대응과 조기진화를 위한 산불 대응 체계로 영상인식 AI를 활용한 산불 감지 시스템이 대안으로 떠오르고 있습니다. 영상인식 AI는 CCTV를 통해 실시간으로 영상을 분석하여 산불의 초기 단계를 감지할 수 있습니다. 작은 불꽃이나 연기 등을 감지하여 큰 산불로 확산하는 것을 방지하고, 확산 경로 등을 분석하여 빠른 대응 플랜을 진행할 수도 있습니다.

  • 산불 발생 예측: AI 알고리즘을 활용하여 날씨 패턴, 지형, 과거 화재에 대한 데이터를 분석하여 화재 발생 가능성이 있는 장소와 시기를 예측할 수 있습니다.
  • 산불 감지: AI 시스템은 위성 이미지와 영상, CCTV 등을 활용해 화재 발생을 실시간으로 감지하고 추적할 수 있어 신속한 대응을 가능하게 합니다.
  • 산불 확산 예측: AI는 바람의 방향, 온도, 식생 유형과 같은 요소를 기반으로 화재가 어떻게 확산될지 예측하는 데 도움을 주며, 더 나아가 화재를 진압하는 방법에 대해 더 많은 정보를 제공합니다.
  • 자원 할당: AI를 활용해 소방대와 장비를 어느 위치에 배치해야 할지 결정하는 등 자원 배분을 최적화할 수 있어 소방 활동의 효율성을 높일 수 있습니다.
  • 산불 이후 분석: AI는 화재 발생 후 그 데이터를 분석해 화재 원인과 확산 패턴 등 산불 요인에 대한 통찰력을 얻을 수 있어 향후 대응 전략을 개선하는 데 도움을 줍니다.


FireScout: 해외시장에서 먼저 입증된 산불 감지 AI 솔루션

산불은 국내뿐만 아니라, 전세계적인 화두입니다. 미국, 호주, 일본 등 많은 나라에서 산불을 예방하고 피해 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 특히 세계적으로 산불 피해가 가장 큰 미국 캘리포니아 주정부는 산불 대응에 관한 선진 기술을 가장 빨리 도입하고 실행하고 있습니다.

알체라는 2021년 3월부터 캘리포니아의 소노마 카운티를 시작으로 산타클라라 카운티, 네바다 에너지사, 미국 서부 최대전력 회사 PG&E 등과 파트너십을 체결하여 미국, 호주 등에서 전 세계 산불을 예방하고 있습니다. 특히 2022년 9월에 발생한 대형산불 ‘COYOTE’의 최초 발화를 신호 전화 대비 2시간 3분가량 빨리 감지하여 알람을 전송하는 등 초동대응에 직접적인 효과를 이미 증명했습니다.

FireScout: Wildfire Detection AI that Never Sleeps

FireScout는 산불의 초기 연기를 정확하게 감지합니다. 때문에 단순 지표면의 열기나 아지랑이, 인근 지역의 쓰레기 소각 연기 등 다양한 연기 중에서 유효한 산불 연기를 정확하게 구분하는 것이 관건입니다. FireScout는 2019년 6월 미국 산불감시 카메라 회사인 ALERT Wildfire 통해 7년간 축적된 방대한 산불 영상 데이터 받아 지속적인 학습을 통해 정확도 99%를 구현하고 있습니다.

또한 99%의 높은 정확도는 24시간 주야간 상황에서 모두 구현할 수 있습니다. 산불의 안전 사각지대를 없애는 높은 정확도와 빠른 속도만이 가장 직접적인 산불 예방 및 대응책입니다.

FireScout, 국내 산불 및 안전 산업 발전에 핵심이 되다

국내 산불의 건수와 피해 규모가 증가함에 따라, 산불 예방을 위한 선진 기술 도입 및 시스템 구축 마련이 요구되고 있습니다. 이미 세계적인 무대에서 그 기술력을 입증한 알체라의 FireScout가 국내에서도 안정적으로 상용화될 수 있도록 노력 중입니다.
지난 1월, 행정안전부 한국대표단은 미국 캘리포니아 소노마 카운티 산불감시 상황실에서 FireScout의 단독 시연을 관람하고 알체라와 함께 국내 AI 기반 재난 예방 사업에 대한 의견을 나누었습니다. 이를 계기로 국내 산불은 물론 실내 화재, 생활 안전 등 다양한 안전 영역에서 알체라의 영상인식 AI가 폭넓게 활용될 전망입니다.
알체라는 사람과 환경을 함께 지키며 모두가 안전한 세상을 만들어 갑니다. 지속적인 데이터 학습과 재난 현장에서 쌓은 노하우로 안전한 세상을 만들겠습니다.

* 해당 콘텐츠는 저작권법에 의하여 보호받는 저작물로 알체라에 저작권이 있습니다. 사전 동의 없이 2차 가공 및 무단 배포 등의 행위를 금하고 있습니다.

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