인하대 멀티미디어통신망 연구실(지도교수‧유상조) 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.

(왼쪽부터) 윤완규, 송유진, 문지선 학생.[사진=인하대]
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 주변 활성 센서 데이터를 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 관심 지역의 향후 산불 영향 등을 분석할 수 있도록 순환신경망(RNN‧Recurrent Neural Network) 기반 예측 모델을 제안하고 시스템을 구축했다.

산불 전파 경로 시뮬레이션 실제 데이터와 예측 데이터 비교 사진.[사진=인하대]
제안된 시스템을 통해 지형의 모양과 바람, 습도 같은 환경이 다르더라도 상당히 높은 정확도의 산불 데이터를 얻어내는 것이 가능하다. 또 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 보고 있다.
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