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.
산불은 연소 과정에서 다양한 오염물질을 배출하여 심각한 환경 문제를 초래할 수 있다. 최근 지구 온난화와 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 산불의 규모와 빈도가 증가하여 환경에 미치는 영향 역시 급증할 것으로 예상된다. 한국은 산불 발생이 빈번한 동해안 지역에 원자력 발전소가 위치하고 있어, 중대 사고에 대비하여 산불 환경에서 방사성 핵종의 거동 특성에 대한 이해가 요구된다. 본 리뷰 논문에서는 산불이 지하수 토양 환경에 가져오는 변화와 오염 특성을 검토하고, 산불로 변화된 지하수 토양 환경에서의 방사성 핵종 거동을 고찰하였다. 특히, 변화된 지중환경의 여러 특성 중 방사성 핵종의 거동에 영향을 미칠 수 있는 요인들을 고려하였으며, 보다 구체적인 메커니즘 이해를 위해 산불이 초래하는 지하수 토양 환경 변화와 오염에 대한 연구의 필요성을 기술하였다.
Last year's Goseong-Sokcho forest fires have highlighted the limitations of extinguishing work for night-time forest fire and the importance of quick identification for information on the spread of forest fire. However, it is not easy to find services that take into account the characteristics of forest fires, as most existing disaster-related mobile applications and research assume various disaster situations rather than just forest fire situations. Therefore, a system that can provide information quickly is needed, taking into account the characteristics of forest fires and the limitations of extinguishing work. In this paper, we propose evacuation route guidance services that bypass areas where fire has already spread, supplement existing methods of extinguishing work, and provide general information on forest fire situations in real time, by putting drones into forest fire situations. It has been implemented to automate image analysis using the Rekognition service of Amazon Web Service (AWS), and the results of fire detection and the T Map API guide the evacuation path. It is expected that the results of this paper will allow efficient and rapid rescue and extinguishing work to be carried out, and further reduce the damage of human life caused by forest fires.
산불을 고려하여 효율적으로 산림을 관리하기 위해서는 임상분포패턴과 산불특성과의 관계 규명이 요구된다. 본 연구에서는 기후형과 산불 빈도 및 규모를 표현하는데 유용한 생태지역을 단위로, 임상분포패턴 및 산불특성을 분석하고, 두 인자 간의 관계를 살펴 보았다. 이를 위해 수치임상도의 경관분석을 통해 생태지역별 전체 임상과 산불에 취약한 소나무 임분의 분포패턴을 분석하고, 산림청의 산불통계자료를 이용하여 생태지역별 산불특성을 추출한 다음 정준상관분석을 수행하였다. 임상패치는 산림면적비율이 높은 생태지역일수록 크고 복잡하였으며, 소나무 임분은 해안지역을 중심으로 형태가 복잡하고 패치 간의 근접성이 높았다. 1,000ha 당 산불발생건수는 도시화된 생태지역에서 많았으나, 건당 피해면적과 확산속도는 낮았다. 이와 반대로 "강원해안" 등 산림비율이 높은 생태지역에서는 적은 발생건수와 넓은 피해면적, 빠른 확산속도를 보였다. 정준상관분석 결과 산불특성은 소나무 임분의 경관지수와 유의한 상관관계가 있었는데, 소나무 임분 면적이 크면서 응집된 구조를 갖는 해안 생태지역일수록 장시간 연소되어 피해면적이 큰 특성을 보였다.
This study aims to classify forest fire-affected areas, identify forest types by the intensity of forest fire damage using multi-time Landsat-satellite images before and after forest fires and to analyze the effects of artificial restoration sites and natural restoration sites. The difference in the values of the Normalized Burned Ratio(NBR) before and after forest fire damage not only maximized the identification of forest fire affected and unaffected areas, but also quantified the intensity of forest fire damage. The index was also used to confirm that the higher the intensity of forest fire damage in all forest fire-affected areas, the higher the proportion of coniferous forests, relatively. Monitoring was conducted after forest fires through Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), an index suitable for the analysis of effects by restoration type and the NDVI values for artificial restoration sites were found to no longer be higher after recovering the average NDVI prior to the forest fire. On the other hand, the natural restoration site witnessed that the average NDVI value gradually became higher than before the forest fires. The study result confirms the natural resilience of forests and these results can serve as a basis for decision-making for future restoration plans for the forest fire affected areas. Further analysis with various conditions is required to improve accuracy and utilization for the policies, in particular, spatial analysis through forest maps as well as review through site checks before and immediately after forest fires. More precise analysis on the effects of restoration will be available based on a long term monitoring.
The east coast of the Korean Peninsula is susceptible to fires because of the low rainfall in winter and spring, and large forest fires have occurred in this area. Lack of fresh water to combat fires has hampered efforts to prevent widespread forest fires in this region. Seawater has not been used as a suppressant because of possible detrimental effects of salt. We investigated the mobility of saline water in the forest soil and their effect on the microbial activity. Using a fire-fighting helicopter, seawater was sprayed over three plots (50 × 100 m) located on the eastern slope of the Baekdu mountain range in South Korea in April, 2011. We sampled the soil in April 4, May 20, and August 5 to determine the amount of salt that remained in the soil. The electrical conductivity value of the soil decreased to <400 μS/cm over a 1-month period. Approximately, four months after the application of seawater, the electrical conductivity value and Na+ content in all treatment plots did not significantly differ to those of the control plot, and total microbial activity also recovered to that of the control. Our results indicate that the amount of rainfall, soil physical-chemical properties, and topological factors may be a critical factor determining the mobility of saline water in forest soil.
Porcelain insulators have generally been used in Korea but polymer insulators which are superior in that they are light weight, explosion proof, impact proof, economical with construction characteristics, have been in use for the 154kV transmission line since 1999 following a worldwide trend towards the reduced weight, simplification and compact usage of new material insulators. However there have been approximately 500 cases of forest fires in Korea, so the transmission lines that for the most part pass through mountainous areas have been highly effected and the highly polymerized compound polymer insulator has raised concern about reliability in cases of exposure to forest fires. Therefore for the reliability assessment of the effect of forest fires on polymer insulators, mechanical and electrical characteristics are analyzed by an artificial flare test device and transmission facility surrounding conditions along with forest fire characteristics are surveyed. In addition to this, actual 90kV energized transmission line was tested with an artificial forest fire and the expanded usage of polymer insulators is presented through the analysis of mechanical and electrical characteristics and physical properties, and a study on the influence of forest fires on polymer insulators.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1555-1570
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2016
For monitoring forest fires, a real-time system to prevent fires in wider areas should be supported consistently. However, there has still been a lack of the support for real-time system related to forest fire monitoring. In addition, the 'real-time' processing in a forest fire detection system can lead to excessive consumption of energy. To solve these problems, the intelligent data acquisition of sensing nodes is required, and the maximum energy savings as well as rapid and accurate detection by flame sensors need to be done. In this regard, this paper proposes a node built-in filter algorithm for intelligent data collection of sensing nodes for the rapid detection of forest fires with focus on reducing the power consumption of the remote sensing nodes and providing efficient wireless sensor network-based forest environment monitoring in terms of data transmission, network stability and data acquisition. The experimental result showed that battery life can be extended through the intelligent sampling of remote sensing nodes, and the average accuracy of the measurement of flame detection based on the distance is 44%.
대형 산림화재를 예방하기 위해 산림화재의 조기발견은 매우 중요하다. 조기발견을 위한 하나의 방안으로 산림화재 발생 예측이 고려되고 있으며 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나 대다수의 선행연구가 산림화재의 주요 발화 원인 중의 하나인 인적요인을 고려하지 않고 기상요인과 지리적 요인만을 주로 다루고 있다. 따라서 본 연구는 기상 및 지리적 요인뿐만 아니라 인적요인을 고려한 산림화재 예측모형을 개발하기 위해 2003년부터 2020년까지의 강원도 산림화재 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀모형과 다양한 머신러닝 기법 기반의 예측모형을 개발하고 성능을 비교분석하였다. 성능분석 결과, 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트(AUC=0.920)와 XG Boost 모형(AUC=0.925)이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 운영시사점을 도출하기 위해 순열특성중요도 분석을 활용하여 요인들의 상대적 중요도를 분석하였으며, 기상요인이 인적요인보다 높은 영향도를 나타냈지만 다양한 인적요인도 유효한 것으로 확인되었다.
산불은 천연자원, 멸종위기에 처한 동 식물, 사람의 재산 및 생명까지도 항상 위협하는 존재이다. 산불의 효과적인 관리는 복잡한 공간 관련성뿐만 아니라 환경과 사람의 활동에 대한 철저한 이해를 필요로 한다. GSIS(Geo-Spatial Information System)는 산불에 대한 공간 특성을 분석하고 지도화 할 수 있는 능력을 가지고 있다. 이 연구에서는 지형, 식생, 생활환경, 토양, 지질 인자 등을 선정 분류하고, GSIS와 원격탐사 기술을 통합 적용하여 산불 발생 지점의 공간 분포를 분석하였다. 또한 1990년대 들어서 증가하고 있는 산불 발생 원인을 식생지수의 비교를 통하여 규명하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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