기상 데이터를 이용한 데이터 마이닝 기반의 산불 예측 모델

Q: 이 논문에서 정의한 산불 예측 모델이란 무엇인가?

기상 데이터와 데이터 마이닝 기법을 결합하여 산불 발생 시 예상되는 피해 면적을 예측하는 모델이다. 이는 온도, 바람, 습도 등의 기상 조건 데이터를 분석하여 소방 자원 관리를 개선하는 데 필요한 유용한 지식을 도출하는 것을 목적으로 한다.

Q: 산불 피해 면적 예측에 가장 효과적인 데이터 마이닝 모델과 입력 특성은 무엇인가?

연구 결과, 공간 및 시간 데이터를 제외하고 기상 데이터만을 입력 특성으로 활용한 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 모델이 가장 우수한 예측 성능을 보였다. 특히 해당 모델은 발생 빈도가 높은 소규모 산불의 피해 면적을 예측하는 데 더욱 효과적이다.

김삼근; 안재근

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김삼근 (한경대학교) 안재근 (한경대학교)

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제21권 제8호

발행연도: 2020.8

수록면: 521 - 529 (9page)

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산불은 경제, 자연환경, 건강과 같은 삶의 여러 측면에서 몇 가지 악영향을 주는 가장 핵심적인 환경위험 중의 하나이다. 산불의 조기발견, 빠른 예측, 신속한 대응은 산불 위험으로부터 재산과 생명을 구하는데 본질적인 역할을 할 수 있다. 산불의 빠른 발견을 위해 기상청에서 각 지역에 설치한 로컬 센서를 통해 획득한 기상 데이터를 이용하는 방법이 있다. 기상 조건(예: 온도, 바람)은 산불 발생에 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 논문에서는 산불의 피해 면적을 예측하기 위해 데이터 마이닝(DM) 기법을 적용한다. 다섯 종류의 DM 모델, 예를 들어 Stochastic Gradient Descent(SGD), Support Vector Machines(SVM), Decision Tree(DT), Random Forests(RF), Deep Neural Network(DNN)과 네 가지 입력 특성 그룹(공간, 시간, 기상 데이터 이용)을 최근 5년간의 경기도 지역에서 수집한 실제 산불 발생 데이터에 적용하였다. 실험결과는 기상 데이터만을 이용한 DNN 모델이 가장 우수한 성능을 보였다. 제안한 모델은 빈도수가 높은 작은 규모의 산불 예측에 더 효과적이었다. 제안한 예측 모델을 통해 도출된 이러한 지식은 소방자원 관리를 개선하는데 특히 유용하다.

#Data Mining #Deep Neural Network Model #Support Vector Machine #Meteorological Data #Prediction

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