인간 요인을 포함한 산불 발생 예측과 라이다 기반 조기 감시 연구

Wildfire occurrence prediction with human factors and lidar-based early monitoring

연구 내용

기상·지형·토지이용과 인구 등 인간 요인을 함께 사용해 산불 발생 가능성을 예측하고, 라이다 기반 조기 감시 기술을 개발하는 연구

산불 발생을 대상으로 기상 변수, 지형 특성, 토지피복 지표와 더불어 인구·토지이용 등 인간 활동 요인을 입력으로 통합한 예측 모델을 구축합니다. 다중 모달 convolutional neural network 구조를 활용해 비선형 상호작용을 학습하고, 변수 조합에 따른 성능 변화를 평가합니다. 또한 부분 의존도 분석을 통해 토지이용 범주가 산불 위험과 연결되는 경향을 해석합니다. 병행하여 라이다 기반 편광·가시화 신호를 활용한 중장거리 조기 감시 기술 개발로, 예측 결과를 현장 탐지 체계와 연결하는 방향의 연구를 수행합니다.

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2건

연구 흐름

초기에는 산불 예측의 어려움으로 지적된 인위적 활동의 변동성을 입력에 포함시키는 설계를 채택했습니다. 이후 멀티모달 신경망을 구성해 기상·지형·환경 지표와 인구 및 토지이용을 동시에 학습하고, 변수 조합 실험과 부분 의존도 해석으로 위험 기여 요인을 정리했습니다. 2025년에는 강원 지역 사례에 대해 학습 결과를 고위험 구역 식별 및 실제 발생 이벤트 검증 형태로 적용했습니다. 동시에 2023년부터는 라이다 기반 중장거리 조기 감시 기술개발 과제를 통해 편광 기반 관측 및 가시화 요소를 조기 탐지 체계로 연결하는 연구를 수행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

인간 요인 포함 산불 위험지도
고위험 구역 사전 식별
변수 조합 기반 모델 선택
토지이용 기반 위험 해석 도구
현장 검증 기반 예측 성능 점검
라이다 기반 조기 탐지 절차
중장거리 감시 운영 시나리오
재난 대응 의사결정 지원
다중 센서 융합 기반 감시 체계
산불 예방 정책 평가 근거