• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제32권2호
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• pp.149-157
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• 2016

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.

• 통합자연과학논문집
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• 제13권1호
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• pp.34-40
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• 2020

This study aims to create a model for predicting the number of extinguishment manpower to put out forest fires by taking into account the climate, the situation, and the extent of the damage at the time of the forest fires. Past research has been approached to determine the cause of the forest fire or to predict the occurrence of a forest fire. How to deal with forest fires is also a very important part of how to deal with them, so predicting the number of extinguishment manpower is important. Therefore predicting the number of extinguishment manpower that have been put into the forest fire is something that can be presented as a new perspective. This study presents a model for predicting the number of extinguishment manpower inputs considering the scale of the damage with forest fire on a scale bigger than 0.1 ha as data based on the forest fire annual report(Korea Forest Service; KFS) from 2015 to 2018 using the moderated multiple regression analysis. As a result, weather factors and extinguished time considering the damage show that affect forest fire extinguishment manpower.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.54-63
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• 2006

최근 14년간('91-'04) 산림청에 보고된 전국 산불발생 통계자료를 변수로 SPSS Ver 13.0 프로그램을 이용하여 연도별, 월별, 시간대별, 요일별, 지역별, 피해 수종별, 원인별, 피해면적별, 진화 소요시간별 빈도분석을 실시하였다. 그 결과 연도별 산불발생건수는 2001년도에 가장 많았고, 월별로는 매년 4월에, 시간대 별로는 $14{\sim}15$시 사이에, 요일별로는 일요일에, 지역별로는 경북 > 강원 > 전남 > 경기 순으로, 피해 수종별로는 소나무림에서 가장 많이 발생하였다. 또한 원인별로는 입산자실화와 논 밭두렁소각 등이 주요 원인이지만 최근에는 방화에 의한 산불발생이 증가하는 경향이었다. 피해면적별로는 5 ha 미만의 소형 산불이 93.7%로 가장 많이 발생하는 경향이었고, 30 ha 이상의 대형 산불은 강원도 지역이 44.2%로서 가장 많이 발생하였다. 진화소요 시간별로는 30 ha 이상의 대형 산불(1,113분)이 5 ha 미만의 소형 산불(148분)보다 7.5배 더 소요되는 것으로 나타났다. 특히 대형 산불에 의한 피해면적은 건당 평균 470 ha로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제99권3호
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• pp.259-266
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• 2010

우리나라에서 산불 발생 공간분포는 인간 활동과 큰 관련성이 있기 때문에, 지역별 군집형태의 강한 공간의존성을 갖는다. 본 연구에서는 공간의존성의 개념에 입각하여 점자료 분석법을 통한 산불발생의 공간분포패턴을 분석하였다. Ripley의 K 함수를 이용하여 산불 발생 원인별 공간분포 형태를 파악하였으며, Kernel 함수를 통해 산불발생의 공간적 집중도를 분석하였다. 그 결과 정도는 상이하지만 모든 원인의 산불이 임의(random) 분포가 아닌 군집화(clustered)되어 발생하는 특징이 있는 것으로 나타났다. 또한, 산불 발생의 군집성을 원인별로 크게 두 집단으로 나눌 수 있었다. 첫째는 전국적 발생 패턴을 가지는 원인으로 입산자 실화, 논밭두렁 소각과 같은 활동과 관련된 것이고 또 다른 하나는 국지적 군집성을 가지는 원인으로 담뱃불이나 어린이 불장난, 방화이다. 그 군집성의 범위는 30 km내외로 나타났으며, 그 범위 밖에서는 임의 분포하고 있었다. Kernel 함수에 의한 원인별 집중도 분석에서는 강한 군집도를 나타냈던 3가지 원인(담뱃불, 어린이 불장난, 방화)의 경우 대부분 인구밀도가 높은 수도권을 중심으로 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제28권2호
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• pp.97-105
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• 2012

A Gangwon region consisting of over 80% of forest area has industries that have been developed by utilizing its clean region image. However, the recent climate change has increased the forest disease & insect pest as well as the forest fire and the major cause is known to be the increase in the frequency of a drought occurrence. From the aspect of climate change, it can be said that drought and forest are important in every aspect of the adaptation and mitigation of climate change measure as they increase forest disease & insect pest that leads to desolation of usable forest resource. In addition, the increase of forest fire reduces resources that can absorb greenhouse gas, which leads to increase in green house emission. The purpose of this study is to provide a motive for concentrating administrative power for protecting forest in a Gangwon region by selecting a drought management needed local government through a drought forecast according to the climate change scenario of a Gangwon region.

• 식물병연구
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• 제11권2호
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• pp.208-212
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• 2005

2002년 6월에 서해안의 태안군 남면 달산3리에 위치한 약 20ha의 곰솔림내 27개소에서 각 개소당 평균 10나무씩 무리를 지어 합계 294그루가 고사한 상태로 발견되었다. 2002년 6월부터 2004년 8월까지 4개 고정조사구에서 죽거나 죽어가고 있는 나무의 상태와 피해지에서 발생하고 있는 파상땅해파리버섯의 위치를 조사한 결과, 1) 피해목이 최초 고사목 발생장소로부터 불규칙 동심원을 이루면서 확산양상을 보이고 있으며, 2) 파상땅해파리버섯이 죽은 나무의 주변에서 집중적으로 발생하고, 3) 나무를 고사시킬 수 있는 해충이나 병원체가 발견되지 않아이 지역에서의 나무집단고사는 리지나뿌리썩음병원균(Rhizina undulate)에 의한 것으로 판단되었다. 피해지토양의 이화학적 특성에 대한 조사결과, 피해지 토양의 pH는 $4.6\~5.79$이었으며, 토양양료수준도 대단히 낮은 상태이었다. 태안 피해지에서는 리지나뿌리썩음병 발생의 중요한 유인인자로 알려져 있는 모닥불 등 '불'을 사용한 흔적이 발견되지 않았으므로 본 병해 발생과 관련된 다양한 환경적 유인에 대한 정밀검토가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제80권3호
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• pp.257-264
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• 1991

우리나라는 1980년대초 산림녹화(山林綠化)를 달성하고, 본격적인 산림자원조성시대(山林資源造成時代)로 진입하게 되었다. 산지자원화(山地資源化)를 달성하기 위해서는 최근 대형화고 있는 산림화재(山林火災)에 대한 과학적인 관리체계수립이 절실히 요청된다. 본 연구(硏究)에서는 산림화재(山林火災)의 원인을 기상요인(氣象要因)과 인위적(人爲的) 요인(要因)으로 대별하여 산림화재(山林火災) 발생위험(發生危險)을 예측할 수 있는 Model을 개발하므로써 산림화재(山林火災)의 조기발견(早期發見) 및 진화(鎭火)를 가능케 하고 위험도가 높은 지역에 진화장비(鎭火裝備) 및 진화인원(鎭火人員)을 사전에 배치하는 등, 과학적인 산림화재방지(山林火災防止)의 이론적(理論的) 기초(基礎)를 제공하고자 수행하였다. (1) 기상인자(氣象因子)를 이용한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 선형확율(線形確率)모델(LPM)을 기초로 하여 여러 시계열 기상인자를 독립변수(獨立變數)로 하고 산화발생의 유무(有無)를 종속변수(從屬變數)로 한 WLS분석(分析)을 수행하여 확률모델화 하였다. (2) 인위적요인(人爲的要因)에 의한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 산화발생건수를 이용하여 각(各) 시(市) 군별(郡別) 잠재위험등급(潛在危險等級)을 산정하고, 산화발생사례를 원인별로 규명하여 각 원인들이 전체 산화에서 차지하는 비율에 각 원인별로 산화전문가의 주관적인 판단에 의해 위험등급을 매겨 당일(當日) 산화위험지수(山火危險指數)를 작성해서, 잠재위험등급(潛在危險等級)과 당일산화지수(當日山火指數)를 조합(組合)하여 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화위험을 지수화(指數化)하였다. (3) 앞의 기상요인(氣象要因)에 의한 산화위험(山火危險) Model에 지난 8년간의 기상자료를 대입하여 얻은 확률들을 기준으로 위험수준을 일정구분하여, 이를 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화발생지수(山火發生指數)와 조합하여 최종(最終) 산화발생위험지수(山火發生危險指數)를 작성하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.