• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.100 no.1
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• pp.70-78
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• 2011

In this study, we develop a fire stochastic simulation model by season based on the historical fire data in Korea. The model is utilized to generate sequences of fire events that are consistent with Korean fire history. We employ a three-stage approach. First, a random draw from a Bernoulli distribution is used to determine if any fire occurs for each day of a simulated fire season. Second, if a fire does occur, a random draw from a geometric multiplicity distribution determines their number. Last, ignition times for each fire are randomly drawn from a Poisson distribution. This specific distributional forms are chosen after analysis of Korean historical fire data. Maximum Likelihood Estimation (MLE) is used to estimate the primary parameters of the stochastic models. Fire sequences generated with the model appear to follow historical patterns with respect to diurnal distribution and total number of fires per year. We expect that the results of this study will assist a fire manager for planning fire suppression policies and suppression resource allocations.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.20 no.4
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• pp.348-356
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• 2018

Most of fires were human-caused fires in Korea, but meteorological factors are also big contributors to fire behavior and its spread. Thus, meteorological factors as well as topographical and forest factors were considered in the fire danger rating systems. This study aims to develop an advanced national integrated daily weather index(DWI) using weather data in the spring and fall to support forest fire prevention strategy in South Korea. DWI represents the meteorological characteristics, such as humidity (relative and effective), temperature and wind speed, and we integrated nine logistic regression models of the past into one national model. One national integrated model of the spring and fall is respectively $[1+{\exp}\{-(2.706+(0.088^*T_{mean})-(0.055^*Rh)-(0.023^*Eh)-(0.014^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$, $[1+{\exp}\{-(1.099+(0.117^*T_{mean})-(0.069^*Rh)-(0.182^*W_{mean}))\}^{-1}]^{-1}$ and all weather variables significantly (p<0.01) affected the probability of forest fire occurrence in the overall regions. The accuracy of the model in the spring and fall is respectively 71.7% and 86.9%. One integrated national model showed 10% higher accuracy than nine logistic regression models when it is applied weather data with 66 random sampling in forest fire event days. These findings would be necessary for the policy makers in the Republic of Korea for the prevention of forest fires.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.4
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• pp.57-64
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• 2004

In order to decrease the area damaged by forest fires and to prevent the occurrence of forest fires, the forest fire danger rating system was developed to estimate forest fire risk by means of weather, topography, and forest type. Forest fires occurrence prediction needs to improve continually. Logistic regression and spatial analysis was used in developing the forest fire occurrence probability model. The forest fire danger index in accordance to the probability of forest fire occurrence was used in the classification of forest fire occurrence risk regions.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.04a
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• pp.148-151
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• 2011

본 연구에서는 역사기록서 분석을 통해 조선왕조시대 산불방지정책을 분석하였다. 조선왕조시대 산불방지정책은 크게 예방분야와 민생안정에 관한 정책으로 구분할 수 있었고 산불예방분야에서는 산불발생가능지역과 산불보호대상지역으로 구분하여 예방정책을 시행하였다. 산불발생가능지역으로는 화전경작 산림지역, 강무장 등 사냥터, 봉수대 주변 산림지역, 병해충 구제를 위한 입화 가능지역이며 왕실묘 주변, 사고(史庫), 소나무 육림을 위한 산림인 금산 또는 봉산, 도성 숲은 산불보호대상지역에 포함되어 산불방지정책을 시행하였다. 민생안정에 관한 정책에서는 산불피해지역 백성을 위로하고 산불피해지 복구를 위해 어사를 파견하여 구휼토록 정책을 펼쳤다. 특히, 산불예방정책 시행을 위반하여 산불을 발생시킨 죄에 대해서는 엄하게 책임을 물어 귀양에서부터 사형에 이르는 처벌을 내렸다. 결론적으로 조선왕조시대에도 산불의 심각성으로 인해 조정 및 지방관서 등에서 여러 방지정책들이 시행되었다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.170-172
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• 2010

우리나라에서 집중적으로 발생하는 봄철(2월~4월) 산불을 효율적이고 체계적으로 관리하기 위하여 19년간(1991년~2009년) 발생한 봄철(2월~4월) 산불을 1990년대와 2000년대로 나누어 연대 순기별 산불발생빈도 공간패턴을 분석한 후 산불발생빈도 변화를 비교 분석하였다. 이를 위하여 ArcGIS Ver.9.2를 이용하여 $1km{\times}1km$ 공간 해상도로 IDW(Inverse Distance Weighting, 보간법)분석을 실시하였다. 분석 결과 1990년대 대비 2000년대의 산불발생빈도 변화는 대전을 포함한 충청 내륙과 전남 지역에서 큰 증가폭을 보였다. 또한 1990년대와 2000년대에는 4월 상순에 가장 높은 산불빈도를 나타냈으며, 1990년대 대비 2000년대의 지역별 산불발생빈도 변화가 한반도의 서쪽인 충청지역을 중심으로 호남지역과 인천에서 크게 증가된 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.439-440
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• 2022

우리나라 건기에 해당하는 봄철에는 산불화재에 예방에 주의해야 한다. 그러나 안타깝게도 이 시기에는 다양한 언론매체를 통하여 산불화재 피해에 대한 소식을 전해 들어야만 하는 것이 사실이다. 2022년 울진군에서 발생한 산불화재는 국내에서 2000년 동해안 산불에 이어 역대 2번째로 피해 규모가 큰 산불화재이다. 산불화재은 건축화재와 달리 피해면적에 광범위하기에 더욱 주의를 기울여야만 하며, 언론매체를 통한 피해 규모를 살펴보면 산불의 위험성을 증대하는 것처럼 느껴진다. 본 연구에서는 국가화재통계를 이용하여 국내에서 발생하는 산불화재의 발생빈도와 발화장소에 대하여 살펴보았다. 이를 통하여 대규모 산불화재로 인한 피해를 예방하기 위한 방안으로서 화재안전대책 우선순위를 도출하고자 하였다.

• Fire Science and Engineering
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• v.19 no.3 s.59
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• pp.64-69
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• 2005

In order to decrease the area damaged by forest fires and to prevent the occurrence of forest fires, we are making an effort to improve prevention measures for forest fires. The objective of this study is developing the forest fire occurrence probability model by means of forest site characteristics such as soil type, topography, soil texture, slope, and drainage and forest fire sites. Conditional probability analysis and GIS were used in developing the forest fire occurrence probability model that was used in the classification of forest fire occurrence risk regions.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.7 no.2
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• pp.37-46
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• 2004

In order to decrease the area damaged by forest fires and to prevent the occurrence of forest fires, we are making an effort to improve prevention measures for forest fires. The objective of this study is to classify hazard regions where forest fires occur based on the factors that contribute to the occurrence of forest fires. Forest fire sites in the Uiseong-gun, Gyeongsangbuk-do were surveyed according to the factors of forest type and topographic characteristics where the forest fires occurred. We used a correlation analysis to determine the forest fire occurrence factors and a conditional probability analysis and GIS to determine a forest fire danger index. The resulting forest fire danger index was used in the classification of forest fire occurrence risk regions.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.93-94
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• 2010

본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2001.03a
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• pp.77-81
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• 2001

2000년 4월, 강원도 삼척일대에 크게 발생한 산불지역에 대해서 Landsat TM 인공위성 영상자료를 이용하여 산불의 피해지역을 조사분석하였다. 산불발생 전과 후의 2시기 위성영상을 이용하여 변화탐지 기법의 하나인 화상간차이법을 적용하였다. 분석결과 산불 발생지역의 탐지에는 NDVI를 유도하고 그 차이를 이용하는 것이 가장 탁월한 것으로 나타났다. 산불 피해지역을 구분하는 임계값을 표준편차$\times$0.9로 하였을 때, 현지조사 결과에 대한 전체정확도는 93.8%, 카파계수는 0.82로 매우 높았다.