![불 산불 자연 화재 대기오염 연기](http://issuepress.kr/wp-content/uploads/2020/09/fire-2730796_1920.jpg)
2024년 7월 8일 미국 언론사 씨비에스 뉴스(Columbia Broadcasting System, CBS NEWS)에 따르면, 미국 항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA) 위성 데이터(Data)와 머신 러닝(Machine Learning) 기술을 사용해 캘리포니아(California)를 산불로부터 안전하게 보호했다고 밝혔다.
NASA에서 30년 동안 근무한 선임 연구자 크리스토퍼 포터(Christopher Potter)는 인터뷰(Interview)를 통해 “현시대가 위성 이미지(Image)에 기반을 둔 원격 감지의 황금기”라고 언급하며, 더 많은 데이터를 보유하기 위해 노력하고 있다고 강조했다. 또한, NASA의 과학자들이 “산불의 강도와 심각성, 지속기간의 증가를 파악할 수 있다”고 말하며, 위성 데이터를 사용해 산불의 위험이 가장 큰 지역을 정확히 찾을 수 있다고 전했다.
현재, NASA의 과학자들은 매주 합성 위성 이미지를 연구한다. 또한 여름에서 가을에 걸치는 산불 시즌(season)이 되기 전에 위성사진에서 겨울과 봄 강우로 인한 많은 초목을 관찰한다. 초목은 기온이 상승함에 따라 마르기 때문에 강한 바람과 건조한 해상풍은 큰 위험이 된다.
크리스토퍼에 따르면, 화재가 발생하기 전에 위성 이미지를 사용하여 가장 뜨겁게 타오르는 곳과 예방하기 가장 어려운 지역, 구조물이 취약한 지역을 예측할 수 있다고 한다. 일반적인 위성 이미지는 땅의 녹색 정도를 나타내고, 적외선 이미지는 수분 함량을 보여준다. 그리고 열화상은 지구 표면의 온도를 알려준다.
실제로 이러한 NASA의 기술은 지난 2020년 8월, 화재가 발생하기 직전에 효과적으로 활용되었다. 당시 미국 서부 해안에서 가장 큰 산불이 발생했던 샌프란시스코 만(San Francisco Bay) ‘SCU 복합 화재 단지(SCU Lightning Complex)’의 화상 심각도를 정확하게 예측한 것이다. 이는 NASA의 머신러닝이 수백만 개의 모델(Model)을 실행해 몇 시간 만에 가장 정확한 모델을 선택한 결과물이었다.
향후 NASA의 기술은 산림관리를 통해 산불의 발생을 예방하고, 소방관이 가장 위험한 장소를 감지하는데 더욱 도움이 될 것으로 보인다. 또한, 산불 예방 기술은 열화상 센서(Sensor) 등을 통해 온도 변화를 관찰해 이상 징후를 감시하는 등 다양한 방법으로 구체화될 것으로 보인다. 현재, NASA는 지속해서 산불 확산을 예방하기 위한 연구 및 개발을 진행하고 있다. 산불로 인한 피해를 예방하기 위한 NASA의 발전이 더욱 기대되는 시점이다.
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