• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.16-16
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• 2017

기후 시스템의 다양한 상호작용으로 인해 나타나는 대표적 현상인 강우는 수문학적 분석 과정의 필수적인 요소이며 장기 강우를 예측하는 것은 효율적인 수자원 관리에 중요한 기반이 되고 있다. 이러한 강우는 장기적으로 지구의 대기-해양 순환 패턴의 영향을 받으며, 특히 엘니뇨와 라니냐와 같은 기상 이변이 발생할 경우 대규모 순환에 변화가 일어나게 되어 강우에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구의 순환 패턴 특성을 수치화한 전지구적 기상인자 중에서 우리나라 장기 강우를 예측하기 위한 기상인자를 선정하고 시계열 모형 구축을 통하여 예측력을 평가하였다. 이를 위해 강우에 내재된 다양한 대기-해양 순환 패턴으로부터 나타나는 주기적 요소를 추출하기 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 사용하여 강우를 분해한 후, 각 분해된 강우자료와 전지구적 기상인자와의 상관성 분석을 통해 높은 상관성을 가진 기상인자를 선별하고 단계식 변수선택법으로부터 유의미한 기상인자를 최종적으로 선정하였다. 그 결과, 우리나라 기상청 60개 지점의 월별 강우자료 중 전반적으로 영향을 미치는 기상인자를 선정할 수 있었으며, 선정된 기상인 자로 구축된 시계열 모형을 통해 우리나라 장기 강우를 예측하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.73-73
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• 2022

전 세계적으로 발생하고 있는 기후변화로 인하여 자연재해가 빈번한 실정이며, 특히 가뭄은 농업용수 부족과 직결되어 식량안보를 위협하는 요소가 되고 있다. 최근 우리나라에서도 통합물관리 정책 추진과 더불어 농업용수의 물절약 필요성이 강조되고 있으며, 농업용수 수요관리를 위한 실사용자인 농업인과 이해관계자들의 관심과 노력이 필요한 상황이다. 따라서 농업용수의 지속가능성 확보를 위한 물이용 절감 등 적극적인 수요관리를 위해 농업용수 거버넌스 구축이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 우리나라 농업 현장에 적용 가능한 농업용수 거버넌스 구축에 필요한 주요 구성 인자를 파악해 보았다. 이를 위해 국내외의 농업 및 농촌 거버넌스 사례와 문헌조사 등을 통해 농업용수 거버넌스 구축을 위한 6개의 주요 인자를 선정한 후, 전문가를 대상으로AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법을 이용한 설문조사 및 쌍대비교를 통해 우선순위를 도출해 보았다. 그 결과, 총 6개 주요 인자의 중요도는 '핵심주체', '법률 및 정책 구축', '예산 지원', '정보공유 및 커뮤니케이션', '상호 학습', '외부전문가' 순으로 도출되었다. 여기서 가장 높은 중요도를 차지한 '핵심주체'는 농업인을 의미하며, 이는 공사에서 담당하고 있는 현재의 공적관리체계로는 필지단위의 효율적 물관리에 한계가 있으므로, 물 사용의 주체인 농업인의 물관리 참여를 위한 거버넌스 운영에 농업인이 핵심주체로서의 역할을 하는 것이 필요하다는 것을 나타낸다. 농업인 중심의 상향식 거버넌스(Bottom-up governance) 방식으로 농업용수 거버넌스가 운영된다면, 농업용수 이해관계자들의 관심과 농업인의 자발적인 물절약 참여를 유도할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 거버넌스 운영을 통하여 농업인 및 이해관계자의 소통과 문제 제기 및 환류 노력 등을 통해 물절약을 위한 제도개선 및 현장 실천 노력 등이 지속적으로 이루어진다면, 농업용수 지속가능성 확보에 긍정적인 효과를 나타낼 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.460-460
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• 2018

댐 수문학적 안전성평가는 "시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별벌(이하 시특법)"에 따른 댐시설물의 정밀안전진단의 안전성평가 중 가장 중요한 평가 항목으로 댐 시설물을 평가 수행 시 주요한 평가 항목이다. 기존의 수문학적 안전성평가는 가능최대강수량 발생 시 댐의 월류 및 여유고 확보여부에 대한 평가 여부만 판단하고 있으나, 본 연구에서는 기후변화를 고려하는 장기적 관점의 추가 평가항목을 도출하고자 한다. 현재 가능최대강수량으로 event적 평가를 수행하는 수문학적 안전성 평가에서 기존평가항목 뿐만 아니라, 기후변화 장기적 관점의 추가적인 기후영향인자를 도출하고 이를 함께 적용할 수 있는 평가 체계를 구축하고자한다. 장기적 관점의 기후영향인자라 함은 기상청에서 제공하는 기후변화 시나리오 결과에서 30년동안 장기적인 관점에서 대상 댐의 운영에 부담을 야기할 것으로 판단되는 인자를 말하는 것이며, 이때 기후변화 시나리오의 일자료를 활용하여 기후인자의 장기적 변동성을 추정하고자 하며, 이때 활용한 지표로는 월최대강수량, 연강우강도 및 댐 상태에 영향을 미칠 수 있는 최소기온을 사용하였다. 기후변화 시나리오의 불확실성을 최소화하기 위하여 월최대 강수량값을 산출하였고, 1년 동안 발생한 강우의 일수 및 강수량에 대한 영향을 고려하기 위하여 연강우강도값을 산출하였다. 또한 댐의 월류 및 여유고 확보여부 평가 시 댐 상태에 대하여 고려하기 때문에 댐의 외부상태에 영향을 주는 최소기온을 활용하여 댐별 평가를 수행하였다. 이때 2011~2040년(S1), 2041년~2070년(S2), 2071년~2100년(S3)기간으로 나누어 장기간 기후에 대한 영향 평가를 수행하여 1종 댐 시설물의 기후영향인자 값을 도출하였다. 도출된 기후영향인자를 기존 수문학적 안전성평가 항목과 함께 평가 될 수 있도록 AHP분석기법을 활용하여 각 인자에 대한 가중치를 재산출하였고, 기후영향인자를 고려하는 수문학적 안전성평가 체계를 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.375-375
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• 2020

우리나라는 현재 개발되어 적용되고 있는 홍수피해잠재능(Potential Flood Damage, PFD) 산정방법은 잠재성요소(인구, 자산, 사회기반시설, 도시화율)와 위험성요소(홍수피해액, 확률강우량, 외수방어능력, 댐 및 저수지, 내수방어능력)로 산정 후 지역평가를 통해 그룹(A,B,C,D)별로 평가하고 있다. 하지만, 홍수피해잠재능(PFD) 산정인자가 많아 자료조사 및 구축에 많은 시간이 소요 되며, 인자별 다양한 공간적 범위로 인해 실무 적용에 어려움이 있다. 또한, 소구역 단위 평가로 인해 하천의 침투 특성을 반영하지 못하여 하천 주변의 중요도 평가가 미흡한 실정이다. 이를 위해 본 연구에서는 중요도 분석 인자 단순화를 통해 자료 조사 및 구축 시간 단축과 더블어 위험성요소를 내포하는 홍수위험지도 사용을 통해 작업을 간소화하고, 하천 주변까지 고려하여 중요도 평가하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 낙동강권역을 대상으로 홍수위험지도 및 중요도 분석 인자(인구, 자산(공시지가), 시회기반시설(도로,철도), 도시화율(시가화지역)) 공간정보를 구축하였고, 점수할당법에 의한 인자별 중요도 분석 및 상관성 분석을 통해 피해우선순위를 분석하였다. 분석결과, 인구·자산(공시지가) 인자가 높은 구역이 대체로 사회기반시설 연장 및 도시화 면적이 높게 나타났으며, 하천의 치수단위 구역별 중요도 분석시 인구·자산(공시지가) 두가지의 인자로도 치수안전도 결정에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.432-432
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• 2016

말라리아는 Plasmodium 속 원충으로 인하여 적혈구와 간 세포내에 발병하는 감염병으로, 매년 약 3-5억의 발병과 100만 명 이상의 사망자로 인하여 세계보건기구(WHO)가 선정한 6대 열대병 중에서도 가장 중요한 질환으로 고려되고 있다. 우리나라에서도 법정전염병 제3군으로 지정된 중요한 감염병이다. 국내에서는 지난 2000년 이후 감소 추세를 보이던 국내 말라리아 환자발생(현역 군인 포함)이 2005년 1,324명, 2006년 2,021명, 2007년 2,192명으로 2007년 국내 말라리아 환자는 전년대비 8.5%의 증가를 보이고 있다. 일반적으로, 매개체를 통한 감염병은 생태계 내에서의 상호 작용에 영향을 받기 때문 기후 인자와도 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 특히, 모기 매개 질병은 기후의 영향을 크게 받으며, 기온, 강수량, 습도 등의 수문기상 요소가 중요한 영향을 미치며, 그 중에서도 말라리아는 매개체에 의한 전염병 중 가장 중요하게 다루어지는 전염병인 동시에 기후변화에 가장 민감한 질병이다. 이 때문에 말리리아와 기후 인자 및 기후변화를 연관 지으려는 연구가 다수 수행되어 왔으며, 특히 최근에는 습지와 기후 인자와 말라리아의 상관관계를 분석하는 등의 다각적인 분석도 이루어지고 있다. 또한, 최근에 기후변화가 현실적인 문제로서 부각되면서 말라리아의 발생 문제에 대한 연구도 다각적으로 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후 인자 및 기후변화와 상관성이 높은 감염병 중에서 국내 발병자 수가 많아서 분석이 용이한 말라리아를 주요한 감염병으로 선정하고, 말라리아의 발생과 기후 인자와의 상관관계를 살펴보고, 이를 바탕으로 기후 인자에 따른 말라리아의 발생을 모의할 수 있는 모형을 구축하고, 실제 적용성을 검증하였다. 이를 위하여 2001년부터 2011년까지의 월간 말라리아 감염병 발생 현황과 전국 기상대의 기후인자를 수집하였다. 말라리아와의 상관 분석을 위해서 포함된 기후인자는 평균기온($^{\circ}C$), 상대습도(%), 강수량(mm)을 이용하여 연관성을 분석하였으며, 이를 회귀 모형화 하였다. 연구결과, 구축된 회귀 모형이 말라리아 발생자료에 대한 설명력이 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.100-100
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• 2019

최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.1 s.72
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• pp.73-82
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• 2004

신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.31-31
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• 2018

본 연구는 내수침수에 의한 침수면적 예측을 위하여 1차원 유출모형의 유출특성을 이용하여 침수면적 예측방법의 최적화이다. 2017년 강우의 초기강우와 첨두강우 특성을 적용한 경우에 정확한 침수면적 추정이 가능한 것을 확인한 바가 있다. 이러한, 결과에 추가적으로 SWMM 모형의 유출결과 자료의 특성인자를 이용하여 침수DB를 선택한 경우에 침수면적 예측 정확도를 분석하였다. 강우지속시간 및 강우량의 변화에 따른 유출결과의 변화를 분석하여 강우특성에 따른 SWMM 모형의 노드별 유출결과의 특성인자 변화를 분석하여 침수DB에서 실제 침수면적 선정방법을 정리하였다. 정리된 방법을 이용하여 유출결과 자료 특성인자를 이용한 최적의 침수DB 선정방법을 돌출하였다. 강우 특성 인자에서 침수DB를 선정하는 방법과 비교하여 강우유출모형의 모의결과를 이용한 경우에 약 6,000여개 노드를 기준으로 5~10분의 모의시간이 추가적으로 소요되어 실시간 침수 DB 선정에는 어렵지만, 준실시간 실제 유출량을 고려한 침수DB 선정이 가능할 것이다. 따라서, 강우특성 도출에 따라 1차적으로 침수DB를 선정하고, 강우유출모형의 유출 특성에 따라서 2차적으로 침수DB를 선정한다면, 예경보 시스템에서 대응시간 확보와 예측 정확도 유지에 긍정적인 방안으로 도입될 수 있을 것이다. 침수DB 구축은 많은 침수면적 산정연구에 이용하였던 TUFLOW 모형을 이용하여 침수DB를 구축하였다. SWMM 모형을 이용하여 강우유출을 모의하고, 침수면적을 TUFLOW를 이용하여 구축한 다양한 호우사상에 대한 침수DB를 이용하여 준실시간 침수면적 예측하는 방법은 향후, 예경보 시스템 구축에 이바지 할 수 있을 것입니다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.465-470
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• 2008

우리나라는 산림은 단순림이 많고 밀도가 높기 때문에 산불이 한번 발생하면 대형 산불로 확산될 우려가 크다. 이 때문에 산불 발생을 미리 예측하여 대응할 필요가 있다. 산불 발생예측을 위해서는 산불 발생에 영향을 미치는 인자와 산불 발생의 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 1997년부터 2006년까지 발생한 전국에서 발생한 산불의 point data를 이용하였다. 산불 발생 지점의 지형인자와 지리인자, 그리고 산불 발생 당시의 기상인자로 DB를 구축하고 산불 발생과의 관계를 구명하였다. 지형인자 분석은 고도, 방위, 경사에 따른 산불 발생 빈도를 분석하였고, 그 상관관계를 분석하였다. 지리인자 분석에서는 인구밀도, 산불 발생지역의 접근성(도로에 따른 접근성, 대도시와의 거리에 따른 접근성)에 대한 산불 발생의 상관관계를 분석하였다. 기상인자와 산불 발생의 관계는 전국 76개소에서 관측된 온습도 데이터를 보간한 자료와 산불 발생과의 관계를 분석하였다. 기상인자 분석은 산불이 가장 빈번하게 발생하는 3월 하순, 4월 초순, 4월 중순 자료를 평균하여 산불 발생 빈도와의 상관관계를 분석하고 산불 발생 위험지역을 도출하였다. 본 연구를 통해서 각 인자와 산불 발생의 관계를 분석해보았다. 하지만 각 인자간의 관계를 분석하지 못한 것이 한계점이라고 할 수 있다. 차후 연구에서는 각 인자간의 관련성을 분석하고 산불 발생의 원인과 인자간의 구체적인 인과관계를 밝히는 것도 필요할 것으로 보인다.