산불관리에 있어서 산불발생위험이 높은 지역을 사전에 예측하여 효율적인 예방대책을 수립하는 것도 중요하지만 산불이 발생한 다음 대형화되기 쉬운 지역을 미리 예측하여 진화자원을 효율적으로 운용하여 초동진화를 한다면 산불로 인한 피해를 저감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 산불관리의 효율성을 증대하기 위하여 GIS를 이용하여 기존에 지형, 임상 특성 등을 이용한 산불 발생위험지역을 예측한 것과 임상특성을 고려하여 산불이 대형화되는 지역을 구분한 결과를 바탕으로 산불 발생 및 대형화 위험성이 높은 지역을 구분하였다. 구분한 결과 전체면적 중 4%가 산불 발생 및 대형화 위험지역으로 구분되었다.
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.
The prevention of disasters in cultural property is very important management and historical duties. The reason can't be measured values with monetary scale of our contemporary. Therefore, this paper was considered fire-safety as one of terrible threat-disasters about the wooden buildings. This research deal with 47 cases cultural property wooden building by whole investigation(field survey and interview) in Gangnung province. The most buildings have basic fire extinguisher; ABC powder. A few buildings are rarely installed fire extinguishing equipments; outdoor fire hydrant, heat sensor, ground sprinkler, CO2-hose-reel. But these state is very insufficient for the fire-safety in cultural property wooden buildings. Specially as particular attention in province, forest fire of regional characteristic have close relation with cultural property fire. The majority of factor against forest and building fire is to provide monitoring and security system; CCTV, Fence, Sensor, Alarm and paid guard man against incendiary. Ultimately it is necessary to construct comprehensive disaster prevention system with the organic cooperation such as National Emergency Management Agency, Cultural Heritage Administration, Forest Service, local government officials and regional citizen.
산불은 대표적인 산림생태계의 재해 중 하나로 최근, 우리나라에서도 빈번하게 발생하고 있으며, 일반적으로 광범위한 지역에 빠른 속도로 확산되는 특징을 가지고 있다. 바람 및 나무의 종류, 다양한 지형 요소들이 산불 발생 시 급진적 확산에 영향을 주는 요소들이다. 산불의 빠른 확산은 생태계 교란 및 재산 피해, 인명 피해 등을 야기 시킨다. 이러한 이유로, 최근 산불에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 바람 요인이 고려된 산불 패턴 가상 시뮬레이션 단순 모델을 제안하였고, 셀룰라오토마타(Cellular Automata)의 격자 기반으로 구성 되었다. 모델의 시뮬레이션을 통하여, 바람의 세기 변화, 주어진 공간에 분포해 있는 나무 전체의 밀도, 그리고, 나무들 가운데 가연성이 높은 나무의 밀도가 산불확산에 미치는 영향을 조사하였다. 민감도 분석 결과, 전체 나무 밀도가 세 가지 요소 중 산불확산에 가장 민감하게 기여하였으며, 그 다음으로는 바람의 영향, 마지막으로 가연성이 높은 나무의 밀도 순으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 산불확산 시뮬레이션 모델 및 분석 결과는 실제 산불 확산 및 억제 전략 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 여겨지며, 아울러 좀 더 현실적인 생태학적 요소들을 모델에 고려함으로써 산불확산 예측 연구에도 이용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
As a method of anti-fire construction in forest region it is proposed to build fuelbreak(vegetated firebreak). Fuelbreak can separate the large area conifer forest into smell parts combined with natural firebreaks. Fuelbreaks can prevent forest fire effectively and also have other functions benefiting the forest ecosystem and environment. 3 kinds of construction skills are introduced for the silviculture technique to build fuelbreaks. And it is proposed to build the firebreaks network in national scale.
연구목적: 본 연구에서는 연중화, 대형화하는 산불사고 현황과 대응체계를 살펴보고 현장 대응체계의 문제점을 파악하여 산불사고 안전관리의 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 국내외 문헌 조사와 관련 웹사이트, 통계청 및 산림청의 최근 산불사고 통계를 통해 산불 사고 원인, 피해 규모를 조사하고, 국내외 산불사고 대응체계 분석하여 산불사고 안전관리의 개선방안을 제시하였다. 연구결과: 최근 발생한 산불 발생 원인분석과 국외 대응 사례를 통하여 대응체계와 전문인력 측면의 산불사고 안전관리 개선방안을 도출하였다. 결론: 산불 안전관리 개선방안을 크게 2가지로 분류하여 제시하였으며, 추가 관련 연구를 통해 구체화해 나가야 할 것이다.
Burn severity analysis using satellite imagery has high capabilities for research and management in inaccessible areas. We extracted the forest fire area of the DMZ (Demilitarized Zone) in the western Imjin Estuary which is restricted to access due to the confrontation between South and North Korea. Then we analyzed the forest fire severity and recoverability using atmospheric corrected Surface Reflectance Level-2 data collected from Landsat-8 OLI (Operational Land Imagery) / TIRS (Thermal Infrared Sensor). Normalized Burn Ratio (NBR), differenced NBR (dNBR), and Relative dNBR (RdNBR) were analyzed based on changes in the spectral pattern of satellite images to estimate burn severity area and intensity. Also, we evaluated the recoverability after a forest fire using a land cover map which is constructed from the NBR, dNBR, and RdNBR analyzed results. The results of dNBR and RdNBR analysis for the six years (during May 30, 2014 - May 30, 2020) showed that the intensity of monthly burn severity was affected by seasonal changes after the outbreak and the intensity of annual burn severity gradually decreased after the fire events. The regrowth of vegetation was detected in most of the affected areas for three years (until May 2020) after the forest fire reoccurred in May 2017. The monthly recoverability (from April 2014 to December 2015) of forests and grass fields was increased and decreased per month depending on the vegetation growth rate of each season. In the case of annual recoverability, the growth of forest and grass field was reset caused by the recurrence of a forest fire in 2017, then gradually recovered with grass fields from 2017 to 2020. We confirmed that remote sensing was effectively applied to research of the burn severity and recoverability in the DMZ. This study would also provide implications for the management and construction statistics database of the forest fire in the DMZ.
Forest fire can cause a serious damage to overhead conductors. Therefore, detailed investigation on the changes of mechanical and electrical properties of damaged conductors should be carried out to understand the effect of forest fires on conductors. This is of critical importance in maintaining transmission line safely. This paper examines the changes of mechanical and electrical properties of flame exposed conductor. Tensile strength (TS) decreased according to increase of forest fire temperature and conductivity changed according to forest fire temperature. Specimens were aluminum conductors of aluminium conductor steel reinforced (ACSR) 410, 240, 480 $mm^2$. In this paper, the electrical and mechanical characteristics of forest fires exposed overhead conductors depending on the diameter of aluminum conductors are presented. It was possible to estimate the degree of deterioration caused by forest fires. The detailed results are given in the paper.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.536-546
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2022
A society will lose a lot of something in this field when the forest fire broke out. If a forest fire can be detected in advance, damage caused by the spread of forest fires can be prevented early. So, we studied how to detect forest fires using CCTV currently installed. In this paper, we present a deep learning-based model through efficient image data construction for monitoring forest fire smoke, which is unstructured data, based on the deep learning model YOLOv5. Through this study, we conducted a study to accurately detect forest fire smoke, one of the amorphous objects of various forms, in YOLOv5. In this paper, we introduce a method of self-learning by producing insufficient data on its own to increase accuracy for unstructured object recognition. The method presented in this paper constructs a dataset with a fixed labelling position for images containing objects that can be extracted from the original image, through the original image and a model that learned from it. In addition, by training the deep learning model, the performance(mAP) was improved, and the errors occurred by detecting objects other than the learning object were reduced, compared to the model in which only the original image was learned.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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