• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.208-220
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• 2016

본 연구는 매년 발생하고 있는 산불, 산사태 등의 산림 재해방지를 위해 호남과 제주의 산악지역을 대상으로 최적의 산악기상관측망 입지를 선정하는 연구를 수행하였다. 먼저 적정위치 선정을 위해 고려해야 하는 항목들을 공간자료화한 후 공간 분석을 통해서 후보지를 선정하고 현장 조사를 통해 정량적 평가를 수행함으로써 최종적인 적정위치를 선정하였다. 공간자료는 과거 10년간의 산불발생 정보와 과거 7년간의 산사태위험등급 정보, 산림청의 국사경계도, 국유지의 임도와 등산로 그리고 기상청의 자동기상관측소(AWS)와 산림청의 산악기상관측소 위치정보, 30m 해상도의 수치표고모델(DEM)을 사용하였다. 공간분석은 산불과 산사태의 1-2등급의 위험지에 대한 추출 및 중첩 분석, 산림청 국유지 내에 100m 버퍼를 준 임도와 등산로의 접근성 분석, 기상관측소의 2.5km 버퍼를 준 중복성 분석, 산악기상관측 입지 환경 조성을 위한 고도 200m 이상의 지형특성 분석을 통해 종합적인 중첩분석을 수행하였다. 공간분석 결과, 총 159개의 중첩 폴리곤이 추출되었고 구글어스 등을 활용하여 능선과 정상부에 총 64개의 적정위치 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지는 기상관측환경, 접근성, 통신 및 전력공급 환경, 기상관측소의 중복성에 대한 정량적인 현장 평가를 통해서 총점이 70점 이상인 지점을 '적합'으로 판정하여 고득점 순으로 산악기상관측망의 적정위치 26개소를 선정하였다. 따라서 적정위치 선정 기법에 의해 구축된 산악기상관측망의 기상정보는 향후 산불, 산사태 등과 같은 산림재해위험 예측력의 향상과 산림 복잡 지형에 대한 미기상 연구에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제41권2호
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• pp.168-187
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• 2006

대류권 하부의 높은 대기 불안정도와 건조도에 의해 바람이 강한 조건하에 화재 연료도 건조해지면 산불 통제가 어렵고 대형산불에 의한 더 많은 산림자원과 계산의 손실을 초래할 수 있다. 본 연구에서 제시된 장기간(1979-2005)의 Haines Index는 한반도 상의 대기 불안정도와 건조도의 시공간적 패턴이 우리나라 산불 발생빈도에 중요한 영향을 미치고 있음을 잘 보여주고 있다. 산불 발생빈도와 Haines Index 사이의 지수회귀모델은 주요 산불 발생기간동안(12월-4월)의 Haines Index 일평균 값 혹은 월별 발생빈도가 우리나라 산불 발생빈도와 통계적으로 유의미하게 상관되어 있음을 보여준다. 지리정보시스템(GIS)에서 수치표고모델(DEM)을 고려하여 작성한 Haines Index 기후도에 따르면, 5 이상의 높은 Haines Index는 주로 해발고도 500m 이하의 한반도 북서 저지대를 중심으로 4-5월에 자주 발생하고 있다. 이러한 Haines Index의 발생빈도는 1990년대 중반 이후 한반도 전체적으로 증가하는 추세를 보이고, 특히 경상북도와 동해안 지역을 따라 산불기간 동안 가장 뚜렷하게 증가하는 패턴을 보였다. 연구기간 동안 높은 Haines Index가 2-3일 연속적으로 발생한 극사상(extreme events)이 나타나는 시기의 500hPa 종관 평균도에 따르면, 오흐츠크해에 발달한 한랭저기압이 한반도 중층대기의 기압경도력을 높여 동서의 강한 바람장을 형성하는데 도움을 주고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과들은 현재 우리나라 산불 예보 시스템에 대기 불안정도나 건조도와 같은 대기의 수직적 요소들의 시 공간적 특성도 고려되어야 하는 필요성을 잘 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.661-667
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• 2022

원격탐사와 GIS를 활용한 공간자료 분석은 재난 관리에 효율적인 기술로 이를 활용한 재난정보 제공을 위한 자료 분석 및 기술 개발에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 군집위성의 발사와 다양한 원격탐사 플랫폼의 활용, 취득된 데이터 처리 및 저장 능력의 향상, 인공지능 기술의 발달 등으로 인해 재난 관리를 위한 원격탐사와 GIS 기술의 활용은 많은 발전의 여지를 가지고 있다. 이번 특별호에는 재난의 예측, 감시 그리고 대응 단계에서 선박탐지, 건축물 추출, 해양환경 감시, 홍수탐지, 산불탐지, 그리고 재난 발생시 의사결정지원에 적용 가능한 원격탐사와 GIS 기술의 개발과 활용한 관련한 10편의 논문이 게재되었다. 이번 특별호에 출판된 논문들은 재난 관리 기술의 발전과 연관 학문 분야의 학술적 발전에 밑거름이 될 것으로 판단된다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.107-120
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• 2017

산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.