태풍, 홍수, 지진, 황사, 산불, 폭염, 화산, 해일, 집중호우, 우주전파재난 등

☞ 우리나라에서 자주 발생하는 재난 재해의 종류를 검색해보자.(네이버, 구글, 뤼튼 등 검색)

화산

인공위성의 위치기반 모니터링 기술을 통해 지구 표면의 미세한 움직임을 감지한다. 산이 폭발하기 전에 땅이 부풀어 오르거나 모양이 변하는 경우가 있는데, AI가 위성에서 보내오는 이런 이미지 데이터를 분석해서 화산의 움직임을 포착하고 경고 신호를 감지하여 미리 예측한다.

미리 파악하여 대피방법과 대피를 미리 대비할수 있따

예측 정보를 바탕으로 가옥, 차량, 농작물, 기반 시설 등을 미리 보호하거나 옮길 수 있다.

주민들이 미리 안전한 장소로 이동해 인명 피해를 줄일 수 있다.

과거 데이터뿐 아니라 실시간 기상, 위성, 센서 정보를 함께 분석해 기존 통계 기반 예측보다 훨씬 정확하게 결과를 제공한다.

AI가 위험 신호를 미리 감지해 홍수·태풍·지진 등의 발생 가능성을 빠르게 알려주어서 주민 대피나 대비 시간을 확보할 수 있어 인명 피해를 크게 줄일 수 있다.

해양 센서 데이터와 해저 지진 데이터를 결합해 쓰나미 발생 가능성을 조기에 탐지한다.

건조하고 바람이 강한 지역에서 산불이 자주 일어난다는 패턴을 스스로 찾아내고 위성 사진을 분석해서 연기나 온도 이상을 빠르게 감지하여

산불이 발생할수 있을만한 지역을 예측한다.

온도, 습도, 바람 세기, 강수량 등의 기상 데이터를 수집해 산불 발생 가능성이 높은 시기를 예측 할 수 있고,기상, 지형, 식생 데이터를 통합해 산불 발생 위험이 높은 지역을 구체적으로 파악이 가능하다.

위성감시로 NASA나 한국항공우주연구원 위성에서 열(heat)과 연기 변화를 감지하거나 CCTV + 드론 영상 분석으로 숲 곳곳에 카메라를 설치하고, AI가 영상에서 연기·불빛을 자동으로 인식할 수 있다.

미국 캘리포니아는 “Pano AI”, “Firewatch” 같은 시스템이 24시간 산을 감시하고 한국은 국립산림과학원이 AI 기반 산불 예측 모델 개발 중이다. 기대효과로는 산불이 크게 번지기 전에 조기 진화가 가능하고 사람과 재산 피해 감소와 자연 보호 및 복구 비용 절감이 있다.

머신러닝모델: 과거 지진 데이터를 학습시켜서 특정조건에서 지진이 발생할 확률을 측정합니다.

사용데이터: 지진 발생 위치, 규모, 시간, 지진파, 지층구조, 스트레스 변화등.

그러므로서 지진이 발생할 확률을 측정하여 지진을 대비하고 미리 안전한 장소로 대비하도록 도와주는 장점을 가지고 있다.

위와같은 재해는 '단기강수 예측'을 이용할 수 있다.단기강수 예측이란?인공지능이 레이더 영상,위성 데이터를 실시간 분석해 0~6시간 내의 강수량,이동 경로 등을 예측하는 기술이다.위 기술의 장점은 갑작스러운 폭우,도심 침수 대응 등에 유용하고,기존 수치 예보 보다 예측 지연시간이 짧다는 것이다.

실시간 밀집도 감지 + 위험 예측 + 자동 경보 시스템
AI가 사람들의 움직임과 밀도를 cctv나 gps등을 실시간으로 분석해

지역에 위험 조짐을 판단해서 혼잡경보나 자동으로 경찰·소방·지자체에 경보 발송을 할 수도 있다. 또 실제 도시를 가상으로 재현해서
AI가 군중 이동 패턴을 시뮬레이션해서 축제, 콘서트, 시위 등 인파가 몰릴 상황에서미리 혼잡 예측, 경로 최적화, 인력 배치 계획을 세울 수 있당.