Random Forest 알고리즘을 이용한 산불 발화 요인 분석 및 위험지역 예측

이제만1*, 안수정2, 임상준1,3

(1서울대학교 농림생물자원학부, 2국립산림과학원 산불연구과, 3서울대학교 농업생명과학연구원)

Analysis of Drivers of Forest Fire Occurrence and Mapping of High-Risk Areas Using a Random Forest Algorithm

Jeman Lee1*, Sujung Ahn2, Sangjun Im1,3

(1Department Department of Agriculture, Forestry and Bioresources, Seoul National University,

2Forest Fire Division, National Institute of Forest Science,

3Research Institute of Agriculture and Life Sciences, Seoul National University)

요약: 산불 발생 예측은 산불위험등급 운영체계가 발전했음에도 여전히 어려운 과제로 남아 있다. 한국의 산불위험지수인 한국산불위험지수(KFDRI)는 기상 조건, 지형(고도, 사면향), 산림 유형을 반영하여 지역 단위의 산불 위험도을 산정한다. 하지만, KFDRI는 발생 변동성을 크게 만드는 인간 활동 인자를 명시적으로 고려하지 않는다. 이러한 한계는 산불 발생 원인이 주로 인위적 요인에 기인하는 우리나라의 산불발생 특성을 고려할 때 특히 중요하다. 본 연구는 한국 동해안 지역을 대상으로 산불조심기간(11월–5월) 동안의 산불 발생확률을 예측하고 관리 우선순위를 제시하기 위해 Random Forest (RF) 모델을 개발하였다. 특히 인간 접근성 변수(농경지 및 도로까지의 거리 등)를 지형 변수(고도, 경사, 사면향), 연료량(지표 연료량, ton/ha), 기상 변수(SMAP 토양수분, 누적 강수량)와 함께 통합하였다. 2015–2024년의 산불 발생 기록(발생 1,112건)과 배경 표본(비발생지 자료)을 활용했으며, 월별 층화 표본추출과 10-fold 교차검증으로 모델을 학습하였다. 모델은 전체적으로 안정적인 분류 성능을 보였다. SHAP(Shapley Additive Explanations) 분석 결과, 농경지까지의 거리, 고도, 경사, 사면향, 5일 누적 강수량, 산림 유형이 가장 영향력 있는 예측변수로 확인되었다. 이러한 결과는 산불 발생에 영향을 미치는 핵심 환경 요인의 영향을 정량적으로 보여주며, RF 기반 예측 프레임워크가 기존 KFDRS를 보완하는 접근으로 활용될 잠재력이 있음을 시사한다.

Abstract: Forest fire occurrence prediction remains a challenging task despite advances in operational forest fire risk prediction systems. In South Korea, the Korea Forest Fire Danger Rating Index (KFDRI) estimates regional fire risk by incorporating meteorological conditions, terrain, and forest type. However, KFDRI does not explicitly consider human-activity factors. This limitation is particularly important given that most forest fires in South Korea are caused by human activities. This study developed a Random Forest (RF) model to predict foerst fire occurrence probability and to propose management priorities during the forest fire prevention season (November–May) along the eastern coast of Korea. The model explicitly integrated human proximity variables with topographic variables, fuel load, and meteorological variables. Using forest fire occurrence records from 2015–2024 (1,112 fire events) and background samples (non-occurrence data), the model was trained using monthly stratified sampling and 10-fold cross-validation.

The model showed stable classification performance. SHAP (Shapley Additive Explanations) analysis identified distance to agricultural areas, elevation, slope, aspect, 5-day cumulative precipitation, and forest type as the most influential predictors. These findings quantitatively demonstrate the influence of key environmental factors on wildfire occurrence and suggest that an RF-based predictive framework could serve as a complementary approach to the current Korea Forest Fire Danger Rating System (KFDRS).

사사: 이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. RS-2022-NR069697).

본 연구는 산림청 국립산림과학원 산림과학연구사업 <인공지능 기반 차세대 산불위험예보 알고리즘 개발(과제번호 FE0500-2025-02-2026)>의 지원으로 수행되었습니다.