• 제목/요약/키워드: 산불연기

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Random Forest를 이용한 산불연기 감지 (Forest smoke detection using Random Forest)

  • 곽준영;김덕연;고병철;남재열
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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    • pp.351-353
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    • 2011
  • 본 논문에서는 CCD카메라로부터 입력된 동영상에서 Random Forest를 이용하여 산불 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불 연기의 느린 움직임을 보완하기 위해 모든 프레임 대신에 변화가 큰 프레임들을 키 프레임으로 지정하고 지정된 키 프레임의 이전 100프레임 동안의 가 특징 값을 누적시켜 특징 백터를 추출한다. 이후, 학습 데이터들로부터 추출된 특징백터의 훈련과정을 통해 50개의 결정 트리를 갖는 Random Forest를 생성한다. Random Forest는 산불 연기의 정도에 따라 4개의 상태를 나타내는 클래스들로 분류하도록 학습되었으며 Random Forest에 의한 분류결과에 따라 해당 영역이 연기인지 아닌지를 최종 판단한다.

인공지능 기반의 GEMS 산불연기 및 황사 탐지 (Artificial Intelligence-Based Detection of Smoke Plume and Yellow Dust from GEMS Images)

  • 정예민;윤유정;김서연;강종구;최소연;임윤교;서영민;유정아;성경희;김상민;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_2호
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    • pp.859-873
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    • 2023
  • 산불은 오랜 기간동안 사회 및 경제적으로 지구에 많은 피해를 야기하며, 이러한 산불은 자연적 혹은 인위적으로 발생되어왔다. 이로 인해 여러 실험들에서 산불로 인한 악영향에 관한 연구들을 진행하였으며, 동시에 산불 발생 시 빠른 대처를 위한 산불탐지 및 오염배출 물질 탐지 등과 같은 연구들도 수행되었다. 그러나 현재까지 한국 및 동아시아 영역을 배경으로 한 연구는 부족한 실정이고 산불 탐지에 활용되는 자료들의 정확도에 한계가 있었다. 본 연구에서는 정지궤도 환경위성(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer, GEMS) 영상에 위색합성기법을 활용해 새로운 산불연기 탐지 산출물을 생성하고 해당 영상을 U-Net 모델링에 활용해 기존의 연구들에서 산불 탐지시에 활용했던 가시광선 채널 영상의 한계를 보완하였다. 그리고 U-Net 모델링을 통해 산출된 산불연기 영역으로부터 황사 픽셀 필터링을 수행하는 분류모델을 구축하여 순수 산불연기 탐지 영상을 산출하였으며, 이는 GEMS 기반의 재난감시에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

GEMS 영상과 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지 (Detection of Wildfire Smoke Plumes Using GEMS Images and Machine Learning)

  • 정예민;김서연;김승연;유정아;이동원;이양원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.967-977
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    • 2022
  • 산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.

YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사와 적응적 차영상을 이용한 화염 및 연기 검출 알고리즘 (A Real Time Flame and Smoke Detection Algorithm Based on Conditional Test in YCbCr Color Model and Adaptive Differential Image)

  • 이두희;유재욱;이강희;김윤
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.57-65
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    • 2010
  • 본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.

딥러닝 기반 연기추출을 위한 구름 데이터셋의 전이학습에 대한 연구 (A Study on Transferring Cloud Dataset for Smoke Extraction Based on Deep Learning)

  • 김지용;곽태홍;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.695-706
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    • 2022
  • 중, 고해상도 광학위성은 산불발생지역의 탐지에 대해 그 효용성이 입증되었다. 그러나 산불과 함께 발생하는 연기는 지표에 입사하는 가시광선을 산란시키므로 산불발생지역의 모니터링에 방해가 되며 따라서 연기를 사전에 추출하는 기술이 필요하다. 딥러닝 기술은 연기추출의 정확도를 향상시킬 수 있으나, 학습용 데이터셋의 부족으로 인해 적용에 한계가 있다. 반면에 연기와 유사하게 가시광선을 산란시키는 성질을 지닌 구름은 현재까지 다량의 학습용 데이터셋이 축적되었다. 본 연구는 딥러닝을 활용하여 연기추출을 고도화하는 것이 그 목적이며, 그 과정에서 데이터셋의 부족에 따른 연기추출의 한계점을 구름을 활용한 전이학습으로 해결했다. 전이학습의 효율성 확인을 위해 본 연구에서는 Landsat-8 위성영상을 기반으로 연기추출 학습용 데이터셋을 소규모로 제작한 후, 공공 구름 데이터셋을 활용하여 전이학습을 적용하기 전과 후의 연기추출 성능을 비교하였다. 그 결과 가시광선 파장대역 뿐만이 아니라 근적외선(NIR)과 단파장 적외선(SWIR) 영역에도 전이학습시 성능이 뚜렷하게 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통해서 연기추출의 데이터셋의 부족을 해결할 수 있을 것으로 보이며, 더 나아가 연기추출의 고도화를 통해서 산불발생지역의 모니터링에 이점을 제시할 수 있을 것이다.

RADARSAT-1 SAR 영상을 이용한 강원도 산불지역 관측 (Forest fire detection in Kangwon Province using RADARSAT-1 SAR data)

  • 김상완
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.309-313
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    • 2009
  • 산불은 전세계적으로 발생하는 가장 주요한 재해현상 중 하나이다. 산불 감시나 산불에 의한 피해지역의 효과적인 관측은 피해 지역을 최소화하고, 효율적인 피해 복구 계획 수립에 매우 중요한 기초자료를 제공한다. 광학 위성 자료를 활용한 산불 피해지역 탐지가 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 산불에 의한 연기 또는 구름 분포에 의해 종종 사용상에 제약이 있다. 본 연구에서는 2000년 4월 강원도 고성, 강릉, 삼척, 물진 지역에서 발생한 대규모 산불을 연구 대상지역으로 하여, 1998년-2000년 동안 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상을 이용하여 산불 피해 지역 감시의 활용성을 연구하였다. 산불에 의한 산림 피해지역 관측을 위해 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란관의 변화를 통한 변환 탐지를 수행하였다. 산불 피해지역에서 산불 전에 비해 산불 후에 획득된 RADARSAT-1 SAR 영상의 후방산란값이 증가하는 것으로 관측되었다. RADARSAT-1 SAR 영상으로부터 관측된 산불 피해 지역은 Landsat-7 ETM 자료와 현장 조사 자료에 의한 산불 피해 지역과 매우 상관성이 높은 것으로 관측되었다.

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가시권 분석을 이용한 산불감시 우선지역 분석체계 개발 (Development of algorithm for analyzing priority area of forest fire surveillance using viewshed analysis)

  • 이병두;김선영;이명보
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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    • pp.173-174
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    • 2010
  • 산불감시활동에 의한 탐지확률을 높이고, 감시자원의 효율적인 이용을 위해서는 산불 감시 우선지역에 대한 분석이 요구된다. 따라서 산불감시 우선지역을 추출하기 위해 가시권 분석과 산불발생확률 분석을 실시하였으며, 중첩을 통해 가중치를 부여하였다. 가시권 분석은 탐지확률과 관련된 감시자원의 높이, 산불연기높이, 지형의 roughness에 따른 유효가시거리 인자를 다르게 하여 실시하였다. 산불발생확률은 로지스틱 회귀분석모형과 연료, 기상, 지형인자 및 토지피복, 접근성 인자 DB를 이용하여 분석하였다. 개발된 산불감시 우선지역 분석체계는 산불감시자원의 효율성 제고를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 예상되었다.

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산불연료의 연소특성을 활용한 산불위험지도 작성에 관한 연구 : 강원도 삼척 시를 중심으로 (A Study on Mapping Forest Fire Risk Using Combustion Characteristic of Forest Fuels : Focusing on Samcheok in Gangwon-do)

  • Lee, Haepyeong;Park, Youngju
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.296-304
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    • 2017
  • 본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림가연물의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 위험도등급화 지도를 작성하였다. 맵핑을 위한 표준화 대상변수로는 자연발화온도, 착화시간, 화염지속시간, 총열방출량, 총연기방출량을 사용하였다. 또한, 총괄위험도 등급화는 착화위험변수(자연발화온도, 착화시간)와 확산위험변수(총열방출량, 화염지속기간, 총연기방출량)를 이용하였다. 연구결과, 강원도 삼척시의 산불위험도등급은 1~5등급(5단계)으로 등급화하였으며, 1등급에 가까울수록 산불위험성이 높은 구역으로 구분하였다. 삼척시의 착화위험등급은 1등급과 5등급으로 구분되어 2단계로 나타났다. 또한, 확산위험등급은 1등급, 2등급, 4등급, 5등급으로 구분되어 4단계로 나타났다. 총괄위험등급은 1등급, 2등급, 3등급으로 구분되어 3단계로 나타났으며, 산불위험등급이 가장 높은 1등급의 구역은 산불발생위험등급과 산불확산위험등급의 영향을 받는 것으로 나타났다. 1등급에 해당하는 구역은 삼척시의 우발리와 미로면 지역으로 나타났다. 이 지역은 산불발생 시 발열량이 높게 나타나는 소나무와 참나무 군락지로 산불발생 시 화재하중이 크게 작용하여 산불확산이 빠르게 진행될 것으로 사료된다.

산불발생인자의 DB 구축 및 해석 (Construction and Analysis of the Database System for the Forest Fire Factors)

  • 박영주;이해평;이시영;황미정
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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    • pp.193-193
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    • 2011
  • 본 연구에서는 산불발생인자들에 대한 정보를 각각의 요인별로 집적화하고 체계화시킴으로써 산불예방활동의 기초자료로 활용할 뿐만 아니라 산불발생 시, 산불의 거동을 예측하기 위한 자료로 활용하고자 하였다. 발생인자는 크게 연료 및 기상조건 관련 인자와 열적특성 관련 인자로 분류하고 연료 및 기상조건 관련 인자는 수종별, 부위별, 지역별, 고도별, 월별 산림연료들의 구성 요인들에 대해서 분석하였다. 수종별로는 생강나무, 초피나무, 조록싸리, 산초, 개암, 청미래, 고추나무, 철쭉, 조릿대, 털진달래 등 관목류 10개 수종과 김의털, 방아풀, 주름조개풀, 칡, 엉겅퀴 등 초본류 5개 수종 그리고 소나무, 잣나무, 리기다소나무, 해송, 구상나무, 주목 등 6개의 침엽수 및 굴참나무, 떡갈나무, 신갈나무, 갈참나무, 졸참나무, 상수리, 산개벚나무, 고채목, 개서어나무, 굴거리나무, 서어나무, 산벚나무, 때죽나무, 당단풍나무, 단풍나무 등 15개의 활엽수로 구성된 교목류를 대상으로 분석하였다. 부위별로는 생엽, 낙엽, 가지, 수피, 솔방울 등으로 구분하여 분석을 수행했으며, 지역별 구성은 강원(삼척/태백산), 경북(응봉산), 경기(용문산), 충북(월악산), 충남(계룡산), 전북(덕유산), 전남(월출산), 부산(금정산), 제주(한라산) 등 9개 지역을 대상으로 선정하였다. 고도별로는 강원도에 소재하고 있는 태백산을 중심으로 소나무와 신갈나무 생엽을 대상으로 900m, 1000m, 1100m, 1200m, 1300m, 1400m, 1500m 고도를 선정하여 분석을 수행하였다. 월별 분석데이터는 소나무 생엽의 경우, 2008년 6월부터 2010년 11월까지 매월 분석을 수행하였으며, 굴참나무 생엽의 경우에는 2008년부터 2010년까지 매년 6월부터 10월까지 생엽을 채취할 수 있는 기간 동안 분석을 수행하였다. 또한, 열적특성 관련 인자로는 착화특성(무염착화온도, 발염착화시간, 소염시간, 화염지속시간), 발열특성(총열방출량, 평균열방출률), 발연특성(총연기방출량, 최대연기밀도, 최대밀도시간) 등을 고찰하였다. 이와 같은 결과들은 산불발생인자 DB구축으로 부터 산불발생 위험도 및 동태예측의 기본 자료로 활용할 수 있을 뿐만 아니라 지역별 연료별 산림연료의 열적특성 DB로 부터 산불발생시 산불 위험도에 대한 기술정립과 응용성을 향상시킬 수 있을 것으로 사료된다. 이외에도 산림연료 종류별 열적특성을 결과를 토대로 문화재보존지역과 같이 문화적 가치가 높은 시설이나 주유소, 가스 충전소 등의 위험 시설에 대한 효과적인 보호를 위한 대처 방안을 사전에 준비할 수 있어 산불 피해에 대한 국민의 불안감을 줄일 수 있을 것으로 생각된다.

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산불 공중진화 방화선 구축형태 및 진화방법에 관한 연구 (Study of Aerial Fire Line Construction and Suppression Method on Forest Fire)

  • 배택훈;이시영
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.26-31
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    • 2010
  • 본 연구는 우리나라의 각종 소.중형 및 대형 산불의 공중진화 경험을 바탕으로 산불행태와 헬기의 현장운영을 고려한 산불 공중진화 방화선 구축형태 및 진화방법에 대하여 제안하였다. 산불확산은 현장의 지세, 경사, 바람, 수종 등에 영향을 받으므로 공중진화 방화선을 구축할 때에는 연소방향 및 형태, 강도 등을 분석한 후 진화작업을 실시하여야 하며, 특히 연기로 인하여 시계가 방해 받으므로 안전을 고려해 진화작업을 하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 산불현장 공중진화 경험을 바탕으로 A형에서 M형까지 13개의 산불 공중진화 방화선 구축형태 및 진화방법을 제안하였다.