• 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).

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-12
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• 2014

수관화는 대형산불의 주된 확산유형으로 빠른 확산속도와 높은 산불강도의 특성을 보이며 많은 피해를 입힌다. 이 연구에서는 수관화 피해를 사전에 예측하기 위해서 수관전소 피해를 입은 지역의 지형 임상 기상 특성을 분석하여 수관화확산확률식을 개발하였다. 영덕 울진 고령 예천에서 일어난 4개의 산불피해지를 대상으로 하였으며, 총 18개의 공간 변수를 구축한 뒤 기타연소지에 대한 수관전소지의 비를 이용하여 각 변수별 구간 가중치를 구하고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 변수와의 상관계수를 산출하였다. 그 결과, 수관화확산확률은 임상이 침엽수림일 때, 250m 이상에서 고도가 높아질수록, 기복이 심할수록, 사면향은 남서 또는 남동사면일 경우, 능선일수록, 일사량이 많아질수록 높게 나타났다. 고도와 경사가 낮은 곳에서는 교란현상이 많이 나타나 일정한 패턴을 보이지 않았다. 이 확률식을 통해 수관화 위험지를 사전에 분석할 수 있고, 산불방지 숲가꾸기 지역 선정 및 진화 우선 지역 선정 등에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1119-1126
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• 2002

이 논문에서는 공간적 통계기법에 근거한 예측적 공간 데이터 마이닝 방법을 제안하고, 산불위험지역을 예측하는데 적용하였다. 제안된 방법은 조건부 확률과 우도비를 이용한 방법으로 과거 산불발생지역에 대해 산불과 관련된 공간데이터 집합들 사이의 정량적 관계에 의존적인 예측 모델이다. 두 가지 방법을 이용하여 산불위험지역 예측도를 만들고, 각 모델의 예측력을 평가하기 위해 산불위험율(FHR : Forest Fire Hazard Rate)과 예측률곡선(PRC : Prediction Rate Curve)을 이용하였다. 제안된 두 가지 예측모델의 예측력 비교분석 결과, 우도비 방법이 조건부 확률 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다. 이 논문에서 제안된 산불위험지역 예측모델을 이용하여 작성된 산불위험지역 예측도는 산불예방과 산불감시장비 및 인력의 효율적인, 배치 등 산불관리의 효율성을 높이는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 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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• 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.

• 한국산림과학회지
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• 제99권2호
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• pp.163-171
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• 2010

Forest fires have potentials to change the structure and function of forest ecosystems and significantly influence on atmosphere and biogeochemical cycles. Forest fire also affects the quality of public benefits such as carbon sequestration, soil fertility, grazing value, biodiversity, or tourism. The prediction of fire occurrence and its spread is critical to the forest managers for allocating resources and developing the forest fire danger rating system. Most of fires were human-caused fires in Korea, but meteorological factors are also big contributors to fire behaviors and its spread. Thus, meteorological factors as well as social factors were considered in the fire danger rating systems. A total of 298 forest fires occurred during the fall season from 2002 to 2006 in South Korea were considered for developing a logistic model of forest fire occurrence. The results of statistical analysis show that only effective humidity and temperature significantly affected the logistic models (p<0.05). The results of ROC curve analysis showed that the probability of randomly selected fires ranges from 0.739 to 0.876, which represent a relatively high accuracy of the developed model. These findings would be necessary for the policy makers in South Korea for the prevention of forest fires.