Understanding regional characteristics in forest fire occurrence is important to establish effective forest fire prevention policy in Korea. This study analyzed the characteristics of forest fires occurred in 16 administrative districts for recent 25 years (1990~2014) to examine regional characteristics in forest fire occurrence. Forest fire occurrence reflects regional characteristics depending on climatic factors as well as region's society-cultural factors. Results showed that the first cause of forest fire occurrence was carelessness by human activities throughout all administrative districts, however, the second cause depends on regional characteristics. As the results of forest fire occurrence period analyzed for 10 days, the most forest fires occurred in the southern region during January to March, while forest fires in the northern region occurred mostly during March to April. We classified forest fire occurrence patterns into three types (centralized: Gyeonggi-do, dispersal: Busan, horizontally distributed: Gyeongsangnam-do) by multi-temporal analysis for forest fire occurrence period.
Active fire products from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite observation during the 16 years from 2000-2015 were analyzed to estimate spatial and temporal variations of wildland fires over East Asia (region of interest: $20^{\circ}N-55^{\circ}N$, $100^{\circ}E-150^{\circ}E$). GLOBCOVER 2009 land cover data were also used to investigate the trend in wildfire occurrence with respect to each land cover type. Statistical analysis showed that the highest number of wildland fires occurred in the evergreen and vegetation covered areas, and strong seasonal variations were found in these areas. Total numbers of fires were 283,683 and 202,543, respectively. In particular, the wildland fires in croplands occurred mainly during summer season and distinguishable increasing trends were found. The correlations between number of wildland fires and air pollutants, such as black carbon, organic matter, and carbon monoxide, were also calculated in order to investigate the intensity of the air pollution caused by the wildland fires. Positive correlation between total column carbon monoxide contents and the occurrence of wildland fire was found. In addition, this correlation was higher than the correlation between fire occurrence and black carbon or organic matter. These results indicate that a significant amount of carbon monoxide originated from the wildland fires and influenced the regional atmospheric environment in East Asia.
산불로 인한 재해를 미연에 방지하고 피해를 저감하기 위해서는 산불발생위험지역을 사전에 파악하여 예방대책을 세울 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 산불발생인자에 따른 산불발생위험지역을 구분하고자 경상북도 의성군에서 발생한 산불피해지역에 대하여 임상, 지형 등에 대하여 조사하였다. 조사된 요인들 간 독립성 유무를 상관분석을 이용하여 산불발생과 관련 있는 7개의 주제도를 선정하였으며, 선정된 주제도률 조건부확률과 지리정보시스템을 이용하여 산불발생확률을 계산하였다. 계산된 산불발생확률을 20개 등급으로 지수화하여 산불발생위험지역을 구분하였다.
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.
산불 발생에 대한 방지 대책을 수립하기 위해서는 과거 산불 자료의 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 1975년부터 2010년까지의 우리나라 산불 통계자료를 근거로 30 ha 이상 산불 피해의 분포 및 특성을 분석하였다. 그 결과, 30 ha 이상 산불 피해의 발생건수는 1978년에 23건으로 가장 많았으며, 1970 년대 이후부터 2000년대 들어서서 산불은 증가하는 추세에 있다. 주로 30 ha~50 ha의 규모 정도의 산불이 가장 많이 발생하였으며, 강원 지역의 산불이 총 66건(37.0 %)으로 가장 많이 발생하였고 점밀도 분석 결과로는 강원 지역이 우세하게 나타났다. 30 ha 이상 산불 피해는 4월에 발생건수가 114건(63.0 %)으로 가장 높았으며, 일요일에 44건(24.3 %)으로 가장 많이 발생하였다. 1975년 이후로 산불 발생 건수와 피해액이 점점 증가하는 추세에 있어 산불관련 기관에서 본 연구 결과를 바탕으로 산불방지 정책 수립에 효과적으로 사용할 수 있을 것이다.
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.
This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.
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.
연구목적: 본 연구에서는 국내 자동차 관련 화재발생 현황 및 위험성을 평가하고 초기 소화기구의 사용에 따른 피해저감 효과에 대해 평가하였다. 연구방법: 국내 자동차 화재의 발생 빈도에 대한 위험성 분석과 화재발생시 자동차에 비치되어 있는 소화기를 사용하여 초기 소화에 적용한 사용에 따른 인적 및 재산피해를 분석하였다. 연구결과: 국내 자동차 화재 발생에 따른 건당피해액은 연평균 증감률이 4.74%이고 매년 증가하는 것으로 나타났다. 자동차 화재현황 중 승용자동차에서 발생한 인명피해를 연도별 화재발생 건당 인명피해로 분석한 결과, 화재발생 100건당 재산피해액은 424.65만원에서 473.06만원으로 과거 5년간(2012년~2016년) 지속적으로 증가하는 추세를 보이고 있다. 결론: 승용자동차 화재시 소화기를 사용한 경우에는 화재발생 1건당 평균 재산피해액은 약 307.5만으로 산정되어 초기 자동차 화재에 차내에 비치된 소화기를 사용한 초기소화의 중요성과 필요성이 요구된다.
본 논문은 서울시에 존재하는 건물을 대상으로 화재 발생 시 재산 피해액, 화재 발생 여부를 예측하여 건물별 화재 위험도를 도출하였다. 본 연구는 건물의 특성뿐 아니라 해당 건물이 속한 행정동의 특성 및 소방 시설 접근성과 같은 변수를 활용하였다는 점에서 기존 선행연구와의 차이점을 지닌다. 앙상블 보팅(Ensemble Voting) 기법을 활용해 서로 다른 알고리즘을 병합했으며, 이를 통해 재산 피해액과 화재 발생 여부를 예측하고 변수 중요도를 추출하여 화재 위험도를 산출하는 방향으로 연구를 진행하였다. 구축된 모델을 사용하여 서울시에 존재하는 300개 건물을 대상으로 적용한 결과, 화재 위험도 1등급의 경우 건물 내 세대 수가 많으며, 관할 119안전센터가 가장 멀리 위치하는 등 화재 발생 시 그 규모를 키울 수 있는 요인들이 많은 것으로 나타났다. 반면 5등급의 경우, 주변 건물 수나 사업체 수는 많지만, 관할 119안전센터가 가장 가까이 위치해 있어 화재에 적절히 대응할 수 있는 건물들로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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