기계학습 기반의 산불위험 중기예보 모델 개발 (Development of Mid-range Forecast Models of Forest Fire Risk Using Machine Learning)

서지정보

· 발행기관 : 대한원격탐사학회
· 수록지 정보 : 대한원격탐사학회지 / 38권 / 5호 / 781 ~ 791페이지
· 저자명 : 박수민, 손보경, 임정호, 강유진, 권춘근, 김성용

초록

산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.

영어초록

It is crucial to provide forest fire risk forecast information to minimize forest fire-related losses. In this research, forecast models of forest fire risk at a mid-range (with lead times up to 7 days) scale were developed considering past, present and future conditions (i.e., forest fire risk, drought, and weather) through random forest machine learning over South Korea. The models were developed using weather forecast data from the Global Data Assessment and Prediction System, historical and current Fire Risk Index (FRI) information, and environmental factors (i.e., elevation, forest fire hazard index, and drought index). Three schemes were examined: scheme 1 using historical values of FRI and drought index, scheme 2 using historical values of FRI only, and scheme 3 using the temporal patterns of FRI and drought index. The models showed high accuracy (Pearson correlation coefficient >0.8, relative root mean square error <10%), regardless of the lead times, resulting in a good agreement with actual forest fire events. The use of the historical FRI itself as an input variable rather than the trend of the historical FRI produced more accurate results, regardless of the drought index used.

참고자료

· 없음