동시다발 산불 대응을 위한 강화학습 기반 진화헬기 최적 배치

박수현1*, 윤지후2, 김다영1, 권상근1, 한 희1‧3

(1서울대학교 농림생물자원학부, 2서울대학교 산림과학부, 3서울대학교 농업생명과학연구원)

Optimal Helicopter Deployment for Simultaneous Wildfires Using Reinforcement Learning

Suhyun Park1*, Jihoo Yoon2, Dayoung Kim1, Sanggeun Kwon1, Hee Han1‧3

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

2Department of Forest Sciences, Seoul National University,

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

요약: 기후변화로 동시다발 산불이 증가하면서 한정된 진화헬기의 효율적 배치가 산불 대응의 핵심 과제로 부상하고 있다. 현장 지휘관의 경험적 판단에 의존하는 국내 산불 대응 체계는 다중 산불 상황에서 실시간 자원 재배치에 한계가 있어, 알고리즘 기반 동적 배치 체계 구축이 필요하다. 본 연구는 20×20 격자 기반 확률적 산불 확산 시뮬레이션 환경을 구축하고, 담수량이 상이한 진화헬기 기종(S-64, KA-32)을 대상으로 다중 에이전트 강화학습 알고리즘 PPO(Proximal Policy Optimization)를 적용하여 실시간 진화 정책을 학습 및 평가하였다. 분석 결과, 학습된 PPO 정책은 무작위 이동(Random) 휴리스틱 대비 진화 성공률을 높이고 진화 소요 시간을 단축하는 경향을 보였다. 다만, 본 연구의 단순화된 격자 기반 확산 시뮬레이션(20×20) 조건에서는 거리 기반(Nearest Fire) 휴리스틱이 더 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 강화학습 기반 진화헬기 최적배치가 실시간 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있음을 보여준다. 향후 실무 적용을 위해서는 산불 확산 시뮬레이션의 현실성을 높이고, 기상 조건, 급수·비행시간 등 실시간 운용 제약 요인을 추가로 반영하여 현장 적용성을 검토할 필요가 있다.

Abstract: As simultaneous wildfires increase due to climate change, efficient deployment of limited firefighting helicopters has become critical. Current wildfire response systems in South Korea rely heavily on commanders' experiential judgment, limiting real-time resource reallocation during multiple wildfire events and necessitating algorithm-based dynamic deployment systems. This study developed a 20×20 grid-based stochastic wildfire spread simulation and applied multi-agent reinforcement learning algorithm PPO (Proximal Policy Optimization) to heterogeneous helicopter types (S-64, KA-32) with different water capacities to learn and evaluate suppression policies. The results showed that the learned PPO policy improved suppression success rates and reduced operation time compared to random movement heuristics, whereas under the simplified 20×20 setting, the distance-based (Nearest Fire) heuristic achieved superior performance. This study confirms the applicability of reinforcement learning-based optimal helicopter deployment as a real-time decision support tool for field operations. For practical implementation, further research is required to enhance simulation realism, incorporate operational constraints such as weather and refilling times, and validate field applicability.

사사: 본 연구는 산림청(한국임업진흥원) AI 기반 대형산불 대응 지능형 솔루션 기술 개발(RS-2025-25442061)의 지원에 의해 이루어진 것임.