대구경북연구원, '빅데이터에 기반 둔 산불대응·관리체계 구축해야'

이를 요약하면 다음과 같다.

경북 내 산불로 인한 산림자원 소실은 물론 인명 및 재산피해가 최근 들어 대규모화되는 경향을 보이면서 산불예방 대책의 중요성을 인지하고 산불의 조기진화와 인명, 재산피해 최소화를 위한 여러 대책들이 시행되고 있다.

그럼에도 불구하고, 경북도에서는 10년간 평균(11~20년) 79건의 산불이 발생, 353ha의 산림 소실이 일어났으며 전체 평균과 비교해 볼 때 발생건수는 약 3배 정도 더 많고 피해면적은 5.3배 더 넓게 나타났다.

이와 같은 경북도의 남다른 산불 취약성을 감안해 산불 발생 예방에 각별히 신경써야하며, 산불을 사전에 예측해 피해를 저감할 수 있는 첨단 기술개발과 이에 따른 효과적인 대응방안들이 적극적으로 발굴돼야 한다.

최근 4차 산업의 시대에는 빅데이터와 머신러닝을 활용한 예측모형의 정확도 향상이 가능해졌으며 첨단화된 기술 활용을 통한 대안 마련에 대한 요구가 늘어나고 있다.

이에 본 연구에서는 효과적 산불 예방을 위한 목적으로 산불 발생 원인에 관련된 다양한 데이터에 머신러닝과 같은 첨단 기법을 접목해 새로운 형태의 산불 예측 모형을 개발했다.

예측 모형은 산불이 발생할 가능성이 높은 지역을 과학적으로 예측해 인력과 자원을 효율적으로 운영할 수 있는 새로운 형태의 ‘빅데이터 기반 의사결정지원’ 수단이다.

이 예측 모형을 통해 경북도 내 개별 시·군별로 상이한 산불 요인을 파악할 수 있기 때문에 지역 특성에 맞는 산불 대응 정책 수립이 가능하다.

빅데이터 기반의 효과적 산불 대응을 위한 정책 제언

첫째, 공간단위를 시·군 단위로 세부화하여 산불 요인을 정밀하게 진단한다. 산불의 주요 원인은 지역적으로 매우 상이하다. 따라서 산불 예방 대책을 효과적으로 수행하기 위해서는 전국단위, 시·도별 단위로 위험도분석을 하는 것보다 빅데이터 기반으로 각 지역마다 산불에 영향을 끼치는 주요 요인들을 정확히 파악할 필요가 있다. 빅데이터 분석 결과, 안동과 경주의 경우 평균풍속과 습도, 기온과 같은 기상요인이, 칠곡·경산·영천의 경우 시·군청과의 거리, 휴양림과 묘지로부터의 최소거리와 같은 인적 접근성 요인(입산자 실화)이 산불발생의 주요 요인으로 파악됐다.

둘째, 진단된 시·군별 주요 요인에 맞춰 기존 산불 예방대책의 경중완급을 조정한다. 현재 시행되고 있는 '스마트예방체계', '산불 특별단속', '산불예방캠페인' 등과 같은 예방책들을 지역별 발생 원인의 중요도에 따라 예방 활동의 빈도수를 조절하거나 집중적으로 수행하는 등 그 지역에 맞는 예방대책을 수립해야 한다. 일례로 기상요인이 주요한 안동이나 경주의 경우 기상상황을 고려해 조치 기준에 따라 ‘산불경보’를 발령하고 산불발생 취약지 감시인력 배치, 공무원 담당구역 지정 및 순찰·단속 활동에 중점을 둬야겠다.

셋째, 산불 위험도 분석을 토대로 부족 소방자원을 효과적으로 확충한다. 산림청이 2019년부터 전국적으로 산불대응센터를 운영하고 있으나, 현재 경북지역에는 산불피해면적에 비해 소방시설이 부족하다. 위험도 분석을 통해 산불 고위험 밀집구역을 선별하고 최적의 입지를 선정해본 결과 경북에 총 12개의 산불대응센터가 추가 설치가 필요함을 파악했다. 관계기관의 공조를 통해서 최적의 입지에 산불대응센터를 우선적으로 설치하는 방안을 모색해야 한다.

황보문옥 기자