인하대는 정보통신공학과 학부생 3명이 사물인터넷과 딥러닝 기술을 활용해 산불 전파 경로를 알아내는 기술을 개발했다고 6일 밝혔다.
인하대 멀티미디어통신망 연구실(지도교수 유상조) 윤완규, 송유진, 문지선 학생은 '산불 방재용 무선 센서 네트워크 환경에서 딥러닝 기반 온도 센서 데이터 추정 및 산불 전파 예측' 논문으로 최근 한국통신학회 동계종합학술대회에서 학부 부문 최우수 논문상을 수상했다.
이들은 사물인터넷 기반 센서 네트워크가 설치된 산에서 산불이 났을 때 딥러닝 기술을 기반으로 데이터를 예측해 산불 전파 경로를 알아내는 데 성공했다.
관측 지역의 3차원 공간지도 정보와 주변 활성 센서 데이터를 이용해 해당 비활성 센서 데이터를 예측했다. 네트워크 수명을 늘리는 딥러닝 기술 심층신경망(DNN〃Deep Neural Network) 기반 모델과 시간대별 산불 경로 예측과 특정 관심 지역 향후 산불 영향을 분석할 수 있도록 순환신경망(RNN〃Recurrent Neural Network) 기반 예측 모델을 제안하고 시스템을 구축했다.
제안된 시스템을 통해 지형의 모양과 바람, 습도 같은 환경이 다르더라도 높은 정확도의 산불 데이터를 얻어내는 것이 가능하다. 산불을 초기에 발견할 수 있고, 확산 경로를 미리 파악해 피해를 줄일 수 있다.
전지연기자 now21@etnews.com