국가 산불 확산 예측 시스템 고도화 방안 연구

차성은1*, 이병두1, 조현우2, 노민우2, 김선우2, 이우균2

(1국립산림과학원 산불연구과, 2고려대학교 환경생태공학과)

Study on the Enhancement of National Forestfire Spread Prediction System

Sungeun Cha1*, Byungdoo Lee1, Hyun-woo Jo2, Minwoo Roh2, Sunwoo Kim2, Woo-Kyun Lee1

(1Forest Fire Division, National Institute of Forest Science,

2Department of Environmental Science & Ecological Engineering, Korea University)

요약: 본 연구는 현재 국가 산불 확산 예측 시스템의 한계를 파악하고 고도화할 수 있는 부분을 모색하여 더 정확한 산불확산예측을 수행하고자 설계되었다. 이 연구의 목표는 데이터 관점의 고도화와 AI 기술의 통합을 통해 기존 모델의 성능을 향상시키는 데 중점을 두고 있다. 주요 개선사항으로는 다음과 같은 고도화를 수행하였다. 1) 실효습도를 활용하여 연료의 습도를 계산했던 부분을 Canadian Forestfire Wearther Index(FWI) 기반 1시간 단위 미세연료수분지수로 대체; 2) 산악지형을 고려한 WindNinja 상세 바람장 데이터를 구축하여 활용; 3) 학습 및 정확도 평가를 위한 산불확산경계 추출을 위한 위성영상 기반 산불확산경계 구축 알고리즘 개발; 4) 전국 환경변수(기상, 지형, 연료) 데이터셋 마스킹 워리 알고리즘 개발; 5) 산불 확산 시 점 형태의 법선 벡터 방향 이동에서 365° 전방위(15° 간격)를 고려한 면 형태의 확산 예측 알고리즘 적용. 아울러, 기존 국립산림과학원 시스템에 탑재된 Java 기반 확산 알고리즘을 수정·보완하여 최신 라이브러리 활용을 통해 Python 언어로 구현하였다. 기상, 지형, 연료정보에 기반하여 확산속도(Rate of Spread; ROS)를 공간화하였으며, 풍속, 풍향, 지형에 따라 확산 형태를 계산하였다. 향후 시공간 분석 인공신경망을 통해 ROS, Wind Factor, Slope Factor를 모델링하고, 3개의 공간정보를 활용하여 화선의 이동 시뮬레이션을 구현할 예정이다. 수관화, 비화 부분은 연구되어야 할 부분이 추가로 있으며, 지속적인 연구수행을 통해 2025년까지 모든 알고리즘의 개발을 완료하는 것을 목표로 한다.

Abstract: This study is designed to identify limitations of the current national forestfire spread prediction system and explore areas for enhancement to achieve more accurate forestfire spread predictions. The objective of this research is to focus on improving the performance of existing models through advanced data integration and AI technology. Key improvements include: 1) replacing the calculation of fuel moisture using the Canadian Forest Fire Weather Index (FWI) based on hourly fine fuel moisture content; 2) constructing detailed wind field data using WindNinja considering mountainous terrain; 3) developing a satellite-based forestfire boundary construction algorithm for extracting forestfire spread boundaries for training and accuracy evaluation; 4) developing a masking query algorithm for nationwide environmental variables; and 5) applying a forestfire spread prediction algorithm in a face format that considers 365° omnidirectional (15° intervals) from point vector direction movement in the spread of forestfires. Additionally, the spread algorithm based on Java in the existing National Institue of Forest Science(NIFoS) system was modified and supplemented for implementation in Python language utilizing the latest libraries. The rate of spread (ROS) was spatialized based on weather, terrain, and fuel information, and the spread shape was calculated based on wind speed, wind direction, and terrain. Future spatial-temporal analysis artificial neural networks will model ROS, Wind Factor, and Slope Factor and implement fire line movement simulations using three spatial information sources. There are additional areas to be studied in water management and non-fire areas, and ongoing research aims to complete the development of all algorithms by 2025.

사사: 본 연구는 산림청에서 추진하는 출연연구개발사업(RS-2024-00402509)의 지원에 의해 이루어진 것임.