• 한국농림기상학회지
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• 제6권4호
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• pp.242-249
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• 2004

This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for the practical purpose of forecasting forest fire danger. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, and temperature. To effectively forecast forest fire occurrence, we need to develop a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire. Forest fore occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using time series weather data sets collected from 8 meteorological observation centers. The data sets were for 5 years from 1997 through 2001. Development of the forest fire occurrence probability model used a logistic regression function with forest fire occurrence data and meteorological variables. An eight-province probability model by was developed. The meteorological variables that emerged as affective to forest fire occurrence are effective humidity, wind speed, and temperature. A forest fire occurrence danger rating index of through 10 was developed as a function of daily weather index (DWI).

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.101-112
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• 2018

A lot of manpower and budgets are being used to prevent fires, and only a small portion of the data generated during this process is used for disaster prevention activities. This study develops a prediction model of fire occurrence probability based on data mining in order to more actively use these data for disaster prevention activities. For this purpose, variables for predicting fire occurrence probability of various buildings were selected and data of construction administrative system, national fire information system, and Korea Fire Insurance Association were collected and integrated data set was constructed. After appropriate data cleansing and preprocessing, various data mining methodologies such as artificial neural network, decision trees, SVM, and Naive Bayesian were used to develop a prediction model of the fire occurrence probability of buildings. The most accurate model among the derived models is Linear SVM model which shows 68.42% as experimental data and 63.54% as verification data and it is the best model to predict fire occurrence probability of buildings. As this study develops the prediction model which uses only the set values of the specific ranges, future studies may explore more opportunites to use various setting values not shown in this study.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.57-64
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• 2004

우리나라는 산불을 효율적으로 방지하기 위하여 기상, 지형, 임상을 중심으로 산불발생위험을 판정할 수 있는 알고리즘 및 관련인자의 DB구축을 통한 웹기반 산불위험예보시스템을 개발하여 활용 중에 있다. 그러나 우리나라의 경우, 자연적으로 산불이 발생하는 미국, 캐나다와 달리 인위적인 산불이 대부분을 차지하고 있어 우리나라에 적합한 지형 및 연료인자와 산불발생에 관한 기초연구가 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 실용화하고 있는 산불위험예보시스템의 알고리즘 개선을 위한 기초연구로서 산불발생지역에 대한 GIS를 이용한 공간분석과 로지스틱 분석을 이용하여 산불발생위험지역을 구분할 수 있는 산불발생확률모형을 개발하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.64-69
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• 2005

산불은 경제적 손실뿐만 아니라 인명을 위협할 수 있는 국가적 재해다. 이러한 산불을 미연에 방지하고 피해를 저감하기 위해서는 산불발생위험지역을 사전에 판단하여 효율적으로 관리하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 입지환경에서 중요한 부분을 차지하는 산림토양특성 중 토양형, 지형, 토성, 경사, 배수 등과 산불발생지점을 가지고 각 지점별 산불발생위험을 예측할 수 있는 산불발생확률 모형을 개발하였다. 개발 시 조건부확률과 GIS를 이용하였다 개발된 산불발생확률 모형의 적합성 검정을 위하여 추정모형의 예측력 비율을 검토할 수 있는 예측비곡선에 적용한 결과 실효성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 적용하여 산불관리자가 손쉽게 산불발생위험지역을 파악할 수 있도록 위험지역을 구분하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제95권2호
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• pp.160-167
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• 2006

Most of the forest fires that occur in South Korea are caused by human. We partitioned South Korea into nine districts and used observed weather data and daily fire occurrence records for the 1994 to 2003 period to develop a human-caused fire occurrence model of South Korea. Logistic regression analysis techniques were used to relate the probability of a fire day to Fine Fuel Moisture Code (FFMC) component of the Canadian Forest Fire Danger Rating System. The probability of the number of fire day was increased as FFMC increased in the nine districts of South Korea.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권3호
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• pp.95-100
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• 2009

캐나다의 산불 위험등급 시스템의 구성요소인 미세연료수분지수는 지상의 미세 연료의 건조 여부의 예측을 통해 산불의 발화위험성을 지시하는 지수로써, 강수량의 감소와 온도의 상승, 풍속의 상승, 그리고 대기 중의 습도 감소로 인한 미세연료의 발화위험성의 상승을 표시하는 지수이다. 본 연구에서는 5년간의 강원도 지역에서의 기상 자료를 분석하고, 이를 이용하여 미세연료수분지수를 산출하여, 그 연중 분포와 적용성을 검토하였다. 분석 결과, 강원도 지역의 기후 조건은 봄철과 가을철 산불 조심강조기간에 아주 적은 강수량과 낮은 습도를 보여주고 있으며, 지난 5년간의 발생한 산불 중 75%가 산불 조심 강조기간에 발생하였으며, 그 중 90%가 봄철 산불조심기간에 집중되어 있었다. 또한, 봄철 산불조심 강조기간을 대상으로 순기 평균 산불연료지수에 대한 로지스틱 분석 결과 약 63%의 판별율을 나타내었다. 하지만, 모형의 정확도 향상을 위한 기상 자료의 보다 정확한 지역간 분류가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권1호
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• pp.1-6
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• 2012

산불의 빠른 탐지와 진화를 위해서는 산불이 발생할 가능성이 높은 곳에 산불예방과 진화를 위한 자원을 집중적으로 배치하여야 한다. 이를 위해 임상, 지형 인자, 사회-공간 인자를 이용하여 산불발생확률을 추정할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 개발하고, 이를 통해 전국 산불발생확률지도를 작성하였다. 모형 추정 결과 산림 및 묘지와의 거리, 과거의 산불빈도, 침엽수림, 낮은 고도, 급경사에서 산불발생확률이 높은 것으로 나타났으며, 분류정확도는 63% 이었다. 개발된 모형과 지도는 한정된 산불자원을 최적으로 배치하는데 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제85권1호
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• pp.15-23
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• 1996

본격적인 산림자원조성시대를 대비하기 위해서는 가장 큰 피해를 주고 있는 산불에 대한 과학적이고 합리적인 산불발생에 관한 예측모형의 개발이 필수적이다. 따라서 본 연구는 이에 대한 현실적인 방안으로서 대구 경상북도지역을 대상으로 하여 기상요인을 이용한 산불발생확률모형을 개발하고자 수행하였다. 이를 위해 먼저 산불발생일의 모든 기상자료들을 검토하여 이들 기상요인과 산화발생빈도와의 함수관계를 파악하여 의미 있는 기상요인을 규명하고, 이와 병행하여 국지적(局地的) 차원(次元)의 기상자료 획득이 현실적으로 불가능하기 때문에, 각 시 군별 산불발생일의 유사정도를 적절한 통계적 기법에 이용하여 정량화(定量化)하고 이를 토대로 조사대상지역 범주화하였다. 그 결과 산불발생에 영향을 미치는 기상요인으로는 상대습도, 일조시간, 강우후 경과일로 밝혀졌으며, 조사대상지역은 대구를 중심으로 한 중남부지역, 안동을 중심으로 한 북부지역, 포항을 중심으로 한 동부해안지역으로 구분되었다. 따라서 구분된 각 지역의 시계열(時系列) 기상자료를 이용하여 logistic과 probit model을 기초로 한 산불발생확률모형이 개발되었다. 모의 실효성을 검정하기 위하여 과거 기상자료를 대입한 결과 상당한 정도의 예측능력이 확인되어, 이를 이용한 효율적인 감시활동과 진화장비의 배치 등 산불예방활동의 효율성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 농업생명과학연구
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• 제44권6호
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• pp.69-78
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• 2010

본 연구에서는 우리나라의 고층기상 관측자료와 수치모델(RDAPS 10km) 예상 자료를 활용하여 대기 불안정도와 건조도를 포함하는 산불잠재 위험지수인 Haines Index(HI)와 산불과의 관계를 분석하였고, 그 결과 산불 확산 잠재성이 높은 HI=5, 6은 4월에 가장 높게 나타났고, 대기의 안정도 보다는 건조도가 높게 나타났으며, 산불의 발생과 확산에 큰 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.199-207
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• 2016

본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.