• 제목/요약/키워드: forest fire risk rating

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산불연료의 연소특성을 활용한 산불위험지도 작성에 관한 연구 : 강원도 삼척 시를 중심으로 (A Study on Mapping Forest Fire Risk Using Combustion Characteristic of Forest Fuels : Focusing on Samcheok in Gangwon-do)

  • Lee, Haepyeong;Park, Youngju
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.296-304
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    • 2017
  • 본 연구에서는 산불발생 시 화염행동을 예측하기 위하여 강원도 삼척시를 대상으로 산림가연물의 연소특성 DB를 구축하고, 연소특성 DB로부터 GIS를 이용하여 산불위험지도 및 위험도등급화 지도를 작성하였다. 맵핑을 위한 표준화 대상변수로는 자연발화온도, 착화시간, 화염지속시간, 총열방출량, 총연기방출량을 사용하였다. 또한, 총괄위험도 등급화는 착화위험변수(자연발화온도, 착화시간)와 확산위험변수(총열방출량, 화염지속기간, 총연기방출량)를 이용하였다. 연구결과, 강원도 삼척시의 산불위험도등급은 1~5등급(5단계)으로 등급화하였으며, 1등급에 가까울수록 산불위험성이 높은 구역으로 구분하였다. 삼척시의 착화위험등급은 1등급과 5등급으로 구분되어 2단계로 나타났다. 또한, 확산위험등급은 1등급, 2등급, 4등급, 5등급으로 구분되어 4단계로 나타났다. 총괄위험등급은 1등급, 2등급, 3등급으로 구분되어 3단계로 나타났으며, 산불위험등급이 가장 높은 1등급의 구역은 산불발생위험등급과 산불확산위험등급의 영향을 받는 것으로 나타났다. 1등급에 해당하는 구역은 삼척시의 우발리와 미로면 지역으로 나타났다. 이 지역은 산불발생 시 발열량이 높게 나타나는 소나무와 참나무 군락지로 산불발생 시 화재하중이 크게 작용하여 산불확산이 빠르게 진행될 것으로 사료된다.

숲 가꾸기 실행 및 미실행지의 임분특성에 따른 산불위험도 분석 (Analysis of forest fire danger rating on the forest characteristic of thinning area and non-thinning area)

  • 이시영;이명욱;채희문;원명수;염찬호
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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    • pp.217-222
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    • 2007
  • Since 1973, we attain a successful achievement of nation-wide afforestation such as a thick forest and heaped-up leaves. However, the higher of the formation density in forest, the more dangerous to be a large-scale forest fire whenever fire occurs. According to the type of forest in the country, 42% of the forest is occupied by conifer forest that are highly flammable, and the distribution of forest age is in a transition period from immature forest to mature one. And the structure is too weak to the forest fire for the occurrence and spread because there are too many scrub and shrub trees in the forest. As a matter of course, it is on the increase of the thinning-forest that can shift the forest structure from a weak on forest fire to a strong one nowaday. In other words, thinning-forest has primary purposes such as the promotion of producing forest trees, production of excellent timbers, and build-up of public forest area. Furthermore, in some reports, the reduction of ladder fuel by eliminating the vertical/horizontal fuel in a forest and ensuring spaces in the forest can decrease the occurrence of forest fire and the risk of spread of burning as by-effect. Therefore, this study is designed to clarify the relation with the risk of forest fire by an on-spat-investigation of the characteristics of forest composition on the thinning and the non-thinning area.

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공간분석에 의한 산불발생확률모형 개발 및 위험지도 작성 (Developing the Forest Fire Occurrence Probability Model Using GIS and Mapping Forest Fire Risks)

  • 안상현;이시영;원명수;이명보;신영철
    • 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.

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산림화재예측(山林火災豫測) Model의 개발(開發)을 위(爲)한 연구(硏究) (Developing Fire-Danger Rating Model)

  • 한상열;최관
    • 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.

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숲 가꾸기 실행 및 미 실행지의 임분특성에 따른 산불위험성 비교분석 (Comparative Analysis of Forest Fire Danger Rating on the Forest Characteristics of Thinning Area and Non-thinning Area)

  • 이시영;이명욱
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.52-58
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    • 2007
  • 본 연구는 숲 가꾸기 실행지와 미실행지의 임분 특성이 산불에 미치는 영향에 관한 연구이다. 조사지역은 강원도 양양군, 인제군 그리고 경기도 가평군 등 3개 군에서 14개소를 선정하였으며, 이중 숲 가꾸기 실행지 9개소, 미실행지의 5개소에 대한 현장조사를 실시하였다. 현장조사를 통해 임목의 수고, 흉고직경, 지하고, 죽은 가지 고사율, 임목밀도, 울폐도, 관목층 및 초본층 피도를 조사하였으며 이 자료를 통해 숲 가꾸기 실행 및 미실행지의 임내특성분석을 실시하였다. 또한 임내특성 분석으로부터 산불발생 및 확산 위험성과의 관계를 분석하였다. 숲 가꾸기 실행지역과 미실행지역의 임분 특성조사 결과 숲 가꾸기 실행지역이 미실행지역에 비해 상대적으로 평균 지하고는 높았고, 임목본수는 적었으며, 죽은 가지 고사율은 적었고, 초본층 피도는 높게 나타나고 있어 숲 가꾸기 실행지역의 산불위험도는 미실행지역보다 낮아질 것으로 판단되었다.

숲가꾸기 산물의 적재형태에 따른 산불위험성 비교 분석 (Comparative Analysis of Forest Fire Danger Rating on Accumulation Types of the Leaving of Thinning Slash)

  • 이시영;이명욱;이해평
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.45-53
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    • 2008
  • 본 논문은 숲가꾸기 산물인 간벌목이 산불에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 즉, 간벌목이 산불에 미치는 영향을 조사하고자 강원도 양양군과 인제군, 경기도 가평군의 숲가꾸기 실행지와 미실행 지역을 선정하였다. 이 조사대상지에 대하여 수종, 입지특성, 간벌강도, 숲가꾸기 종류, 간벌재의 적재행태 및 산불위험도에 대한 조사를 수행하였다. 조사대상지인 양양군 5개소, 가평군 4개소, 인제군 5개소 총 14개 조사구에 대하여 숲가꾸기 실행지 9개소, 미실행지 5개소에 대한 현장조사를 실시하였다. 숲가꾸기 미실행지 5개소는 숲가꾸기 실행지와 인접한 조사지역을 선정하였고, 숲가꾸기 실행지와의 산불위험도에 대해 비교 분석을 수행하였다. 본 연구의 조사결과 숲가꾸기 실행지의 산물인 간벌목의 적재높이는 1 m 미만으로 적재되어 있어 산불연소시 수관부로 전파될 위험성은 거의 없는 것으로 판단되었다. 그러나 적재된 간벌목과 임목간의 거리가 거의 붙어 있어 적재된 간벌목에 산불이 붙을 경우 임목 줄기부(수간)에 직접영향을 줄 것으로 판단된다. 그리고 적재된 간벌목이 많이 쌓여 있을 경우 이로 인하여 재발화의 가능성이 있을 것으로 판단되었다.

머신러닝과 통계분석 기법의 비교분석을 통한 건물에 대한 서울시 구별 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석 (District-Level Seismic Vulnerability Rating and Risk Level Based-Density Analysis of Buildings through Comparative Analysis of Machine Learning and Statistical Analysis Techniques in Seoul)

  • 김상빈;김성훈;김대현
    • 산업융합연구
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    • 제21권7호
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    • pp.29-39
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    • 2023
  • 최근 국내‧외적으로 많은 지진이 발생하고 있는 상황에서, 우리나라의 건물은 내진설계 및 지진피해에 매우 취약한 상황이다. 따라서 현 연구의 목적은 건물에 대한 지진취약도 등급화 및 위험건물 밀도분석을 수행하는 효과적인 방법을 발굴하고 이를 모델화하여, 시범지역(서울시)자료를 활용해 검증해 보는데 있다. 이를 위해 활용된 두 가지 모델링 기법 중, 통계 분석 기법의 예측정확도는 87%였고, 머신러닝 기법은 Random Forest모델의 예측정확도가 가장 높았으며, 해당 모델의 Test Set 정확도는 97.1%로 도출되었다. 분석결과, 구별 등급화 결과는 광진구와 송파구가 상대적으로 위험하다고 예측되었으며, 위험건물 밀도분석은 서초구, 관악구, 강서구가 상대적으로 위험하다고 예측되었다. 최종적으로, 통계분석 기법을 활용한 분석결과가 머신러닝 기법을 활용한 분석결과보다 위험하게 도출되었으나, 우리나라에서는 지진 강도 6.5(MMI)가 내진설계의 기준인데, 서울시 건물의 약 18.9%가 내진설계 되어있는 것으로 확인된 것을 고려하면, 머신러닝 기법의 결과가 더 정확할 것으로 예측되었다. 현 연구는 인구 및 인프라와 경찰서, 소방서 등을 고려 않은 오직 건물만을 고려한 한계점이 있으며, 해당 한계를 포함해 수행하면 더욱 포괄적인 연구가 될 것이다.