산림청 국립산림과학원(원장 김용관)은 AI를 활용해 전국 마을의 산사태(토석류) 영향범위를 신속히 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 밝혔다.

산사태 영향범위 예측 기술은 산사태 발생 후 흙과 돌, 나무 등이 계곡을 따라 하류로 이동하는 토석류의 영향범위를 사전에 분석하는 방법이다. 토석류는 대규모 인명 및 재산 피해를 일으킬 수 있어 정확한 예측이 필요하다.

기존에는 토석류 영향범위를 정확히 예측하기 위해 토양 특성 등 현장조사가 필수였으나, 이로 인해 전국 단위 적용에 한계가 있었다.

국립산림과학원은 지형과 산림 등 공간 데이터를 AI 기술로 분석해 현장조사를 대신하고, 이를 토석류 예측모델(Random Walk Model, RWM)에 적용해 영향범위를 예측했다.

이번 기술은 산림에 인접한 농지 등 피해를 확대할 수 있는 요인도 반영하도록 개선됐다. 아울러 영향범위 내 주거시설, 상업시설, 다중이용시설 등의 피해 요인을 분석해 토석류 발생 시 예상 피해 규모를 파악할 수 있다. 영향구역은 주의지역과 위험지역으로 구분된다.

토석류 영향범위 예측은 산사태 발생 시 주민 대피 범위를 판단하고, 대피소 및 대피경로 등 안전지역 확인에 활용될 수 있어 인명 피해 감소에 기여할 것으로 보인다.

국립산림과학원 산사태연구과 우충식 연구관은 “AI를 활용해 전국 마을 산사태 영향범위를 빠르게 예측할 수 있는 기술을 개발했다”며 “지방자치단체와 협력해 주민 대피와 재난 대응에 활용할 것”이라고 말했다.