로지스틱 회귀모형을 이용한 산악사고 고위험지역 예측 연구

: 한라산 국립공원을 대상으로

박나현1*, 정건휘1, 임무영1, 최보목1, 케이진린민1, 오유진2, 김채령2, 박주원1

(1경북대학교 임학과, 2경북대학교 통계학과)

A Study on Predicting High-Risk Areas of Mountain Accident using Logistic Regression : The Case of the Hallasan National Park

Nahyun Park1*, Geonhwi Jung1, Mooyoung Lim1, Bomok Choi1, Kay Zin Lin Min1, Yujin Oh2, Chae-Ryeong Kim2,  Joowon Park1

(1Department of Forestry, Kyungpook National University,

2Department of Statistics, Kyungpook National University)

요약: 등산 인구 증가에 따라 안전수칙 미이행·부적절한 등산 코스선택·입산통제구역 출입으로 인한 산악사고가 증가하고 있다. 산악사고 예방을 위해 정확한 산악사고 위험지역 지정 및 안내가 필요함에 따라 본 연구는 등산로 및 시설물 공간 특성을 고려한 로지스틱 회귀모델 기반 산악사고 위험지역 예측 모델을 개발하였다. 한라산 국립공원을 대상으로 10m 해상도의 격자별 탐방로 유무, 경사도, 국립공원 내 7개 시설물까지의 맨해튼 거리를 산출하여 독립변수로, 이진화한 사고발생 여부를 종속변수로 설정하였다. 독립변수 선택 방법에 따른 모델 결과를 비교하기 위해 PCA 분석과 세 종류의 변수선택기법-Best Subset Selection, Forward Stepwise Selection, Backward Stepwise Selection으로 나누어 모델을 구성하였다. 특히 세 종류의 변수선택기법 적용 시 Best Subset Selection, Forward Stepwise Selection, Backward Stepwise Selection 기법에서 공통적으로 제외된 변수를 제거 후 모델을 구성하였다. 그 결과, PCA 분석 기반 로지스틱 회귀모형의 사고발생에 대한 Recall은 0.67, ROC-AUC Score는 0.75로 나타났고, 세 종류의 변수선택기법 기반 로지스틱 회귀모형의 사고발생에 대한 Recall은 0.74, ROC-AUC Score은 0.81로 PCA 기반 로지스틱 회귀모형에 비해 상대적으로 높은 사고 발생 예측 정확도를 보였다.

Abstract: As the hiking population increases, mountain accidents due to non-compliance with safety rules, inappropriate trail selection, and entry into restricted areas are rising. To prevent these accidents, accurate identification and guidance of high-risk areas are necessary. This study developed a logistic regression-based model for predicting high-risk areas of mountain accident, considering the spatial characteristics of trails and facilities. For Hallasan National Park, independent variables included the presence of trails, slope, and the Manhattan distance to seven facilities at a 10m grid resolution, with accident occurrence as the dependent variable. To compare model results, PCA analysis and variable selection methods—Best Subset Selection, Forward Stepwise Selection, and Backward Stepwise Selection—were applied. After removing variables commonly excluded by all methods, the PCA-based model showed a recall of 0.67 and an ROC-AUC of 0.75, while the variable selection models showed a recall of 0.74 and an ROC-AUC of 0.81, demonstrating higher prediction accuracy.

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발사업(RS-2024-00404388)의 지원에 의하여 이루어진 것입니다.