[데이터 문제해결은행]경진대회 대상-시선아이티

'데이터 문제해결은행' 경진대회' 문제해결랩(Lab) 활용 부문에서 대상을 차지한 '시선아이티 팀은 데이터 분석을 통해 대형 산불 진화의 핵심인 헬기 배치 최적화 방안을 제시했다. 기후 변화로 산불이 대형화·연중화되는 위기 속에서 한정된 진화 자원을 가장 효율적으로 운용할 '데이터 지도'를 그려냈다는 평가다.

이들은 산림이 국토의 60% 이상을 차지하는 국내 환경상 공중 진화 자원, 특히 담수량 3000리터 이상의 대형 헬기 확충과 배치가 시급하다는 점에 주목했다. 이를 위해 임상도(나무의 종류, 나이, 밀도 등), 강수 정보, 과거 산불 발생 현황 등 방대한 데이터를 수집해 시군구 단위로 전처리했다.

핵심은 머신러닝 알고리즘인 'XGBoost'를 활용한 대형 산불 발생 건수 예측이었다. 분석 결과, 영급(나무의 나이)과 산림 면적 등이 대형 산불 발생에 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

팀은 이를 토대로 산림항공본부 산하 관리소별 위험도를 산출했다. 예측 결과 강릉관리소 관할 구역의 대형 산불 예측 건수가 10.69건으로 가장 높게 나타났으며, 안동(4.90건), 울진(3.83건)이 뒤를 이었다.

시선아이티는 이 예측치를 근거로 구체적인 배치안을 도출했다. 위험도가 가장 높은 강릉관리소에는 초대형 헬기 2대와 대형 헬기 8대를, 안동에는 초대형 1대와 대형 5대를 배치하는 식이다. 이는 기존의 경험적 판단을 넘어 데이터에 근거한 정량적 의사결정 체계를 마련했다는 점에서 의미가 크다.

이번 솔루션은 향후 산불지휘차량, 드론 등 다양한 재난 대응 장비 운용은 물론 홍수나 산사태 등 타 재난 분야로도 확장이 가능할 것으로 기대된다.

류태웅 기자 bigheroryu@etnews.com