KR102148369B1 - 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법 - Google Patents

산불 연무 확산 예측 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102148369B1
KR102148369B1 KR1020200029515A KR20200029515A KR102148369B1 KR 102148369 B1 KR102148369 B1 KR 102148369B1 KR 1020200029515 A KR1020200029515 A KR 1020200029515A KR 20200029515 A KR20200029515 A KR 20200029515A KR 102148369 B1 KR102148369 B1 KR 102148369B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
forest fire
fog
diffusion
haze
mist
Prior art date
Application number
KR1020200029515A
Other languages
English (en)
Inventor
박주원
조승완
이승기
이복남
Original Assignee
경북대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 경북대학교 산학협력단 filed Critical 경북대학교 산학협력단
Priority to KR1020200029515A priority Critical patent/KR102148369B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102148369B1 publication Critical patent/KR102148369B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

본 발명에 따르면, 국내 산불 특징에 적합하도록 산불 연무 모델을 선정하고, 선정된 산불 연무 모델을 기반으로 산불연무 농도 산출과 연무 범위를 시각화하는 알고리즘을 수행하여 산불연무의 확산 행태 분석 시 요구되는 분석시간을 줄일 수 있는 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법이 개시된다.

Description

산불 연무 확산 예측 장치 및 방법 {Forest Fire Haze Spread Prediction Apparatus and Method}
본 발명은 연무 확산 예측 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 산불 연무 확산 시뮬레이션을 이용한 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.
산불 연무는 대기의 질을 악화시키고 심폐기능에 악영향을 미칠 수 있다. 현재 미국, 캐나다, 유럽 등의 나라에서 산불연무확산 예·경보시스템을 통해 산불연무의 확산범위를 추정하고 연무피해강도에 따라 지역별 대응조치를 결정할 수 있도록 대피범위를 고려한 산불연무 확산예보체계를 개발하여 사용하고 있다.
국내의 경우, 산불연무로 인한 피해절감을 위해 산불연무확산 대응 시스템이 필요하나 국내의 지형과 환경 상황을 기반으로 산불 발생 특성을 고려하지 못하고 있다.
이에 따라, 산불 현장상황관리시스템과 결합하여 사용 가능한 소프트웨어로 실제 산불 발생 시 실시간으로 산불연무 확산경로 및 농도를 시각화 할 수 있어 주민대피 등 산불피해 최소화를 위한 현장관리에 즉시 적용 가능한 기술이 필요하다.
본 발명은 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법으로 국내 산불 특징에 적합하도록 산불 연무 모델을 선정하고, 선정된 산불 연무 모델을 기반으로 산불연무 농도 산출과 연무 범위를 시각화하는 알고리즘을 수행하여 산불연무의 확산 행태 분석 시 요구되는 분석시간을 줄이는데 그 목적이 있다.
또한, 산불연무 예보에서 중요한 역할을 하는 거리별 농도변화 예측이 가능하도록 하는데 또 다른 목적이 있다.
본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치는, 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 산불이 발생한 영역의 산불 연료 소비량을 산정하고, 산정된 상기 산불 연료 소비량으로부터 시간당 연무 발생량을 산출하는 연무 발생량 산출부, 상기 산불이 발생한 영역의 환경 정보와 상기 연무의 이동 정보를 고려하여 연무가 확산되는 조건인 연무 확산 조건을 산출하는 연무 확산 조건 산출부 및 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측하는 연무 확산 예측부를 포함한다.
여기서, 상기 연무 확산 조건은, 연무 확산 계수, 바람 이동속도 및 산불 연무 혼합높이로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
여기서, 상기 환경 정보는, 외부로부터 입력 받은 풍속 정보, 수고 정보 및 대기 안정성 지수로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
여기서, 상기 연무 발생량 산출부는, 상기 산불이 발생한 영역에 해당하는 영급 공간 정보, 영급별 연료량 및 연료 효율 정보 중 적어도 하나를 입력 받는 데이터 입력부 및 상기 영급 공간 정보와 상기 영급별 연료량을 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량을 산정하는 산불 연료량 산정부를 포함한다.
여기서, 상기 연무 발생량 산출부는, 기 구축된 지형 정보와 상기 연료 효율 정보를 이용하여 상기 산불의 행태에 따른 영급별 지표층과 수관층의 시간 당 산불 연료 소비량을 산정하는 산불 연료 소비량 산정부 및 연무의 종류에 따른 연무 발생 인자를 상기 산불 연료 소비량에 적용하여 시간당 연무 발생량을 산정하는 연무 발생량 산정부를 더 포함한다.
여기서, 상기 연무 확산 조건 산출부는, 상기 연무의 이동 거리와 대기 안정성 지수의 관계를 이용하여 연무 확산 계수를 산출하는 연무 확산 계수 산출부를 포함하며, 상기 대기 안정성 지수는 운량, 운고 조건에 따른 순방사량지수와 풍속에 따라 산출된다.
여기서, 상기 연무 확산 조건 산출부는, 외부로부터 입력 받은 풍속 정보 및 대기 안정성 지수를 이용하여 바람 이동속도를 산출하는 이동속도 산출부 및 상기 수고 정보를 이용하여 산불 연무 혼합높이를 산출하는 산불 연무 혼합높이 산출부를 포함한다.
여기서, 상기 연무 확산 예측부는, 상기 산불이 발생한 영역을 고려하여 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 기 설정된 범위에 따라 격자로 구분하는 예측 영역 설정부, 구분된 상기 격자 별로 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 상기 산불 연무의 농도를 계산하는 연무 농도 계산부 및 상기 격자 별 연무 농도에 따른 확산 범위를 산출하고 연무 확산 모형을 이용하여 연무 확산을 시뮬레이션하는 시뮬레이션부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 방법은, 프로세서가, 산불이 발생한 영역의 산불 연료 소비량을 산정하고, 산정된 상기 산불 연료 소비량으로부터 시간당 연무 발생량을 산출하는 단계, 상기 산불이 발생한 영역의 환경 정보와 상기 연무의 이동 정보를 고려하여 연무가 확산되는 조건인 연무 확산 조건을 산출하는 단계 및 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 연무 확산 조건은, 연무 확산 계수, 바람 이동속도 및 산불 연무 혼합높이로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
여기서, 상기 환경 정보는, 외부로부터 입력 받은 풍속 정보, 수고 정보 및 대기 안정성 지수로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
여기서, 상기 시간당 연무 발생량을 산출하는 단계는, 상기 산불이 발생한 영역에 해당하는 영급 공간 정보, 영급별 연료량 및 연료 효율 정보 중 적어도 하나를 입력 받는 단계, 상기 영급 공간 정보와 상기 영급별 연료량을 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량을 산정하는 단계, 기 구축된 지형 정보와 상기 연료 효율 정보를 이용하여 상기 산불의 행태에 따른 영급별 지표층과 수관층의 시간 당 산불 연료 소비량을 산정하는 단계 및 연무의 종류에 따른 연무 발생 인자를 상기 산불 연료 소비량에 적용하여 시간당 연무 발생량을 산정하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 연무 확산 조건을 산출하는 단계는, 상기 연무의 이동 거리와 대기 안정성 지수의 관계를 이용하여 연무 확산 계수를 산출하는 단계, 외부로부터 입력 받은 풍속 정보 및 상기 대기 안정성 지수를 이용하여 바람 이동속도를 산출하는 단계 및 상기 수고 정보를 이용하여 산불 연무 혼합높이를 산출하는 단계를 포함하며, 상기 대기 안정성 지수는 운량, 운고 조건에 따른 순방사량지수와 풍속에 따라 산출된다.
여기서, 상기 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측하는 단계는, 상기 산불이 발생한 영역을 고려하여 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 기 설정된 범위에 따라 격자로 구분하는 단계, 구분된 상기 격자 별로 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 상기 산불 연무의 농도를 계산하는 단계 및 상기 격자 별 연무 농도에 따른 확산 범위를 산출하고 연무 확산 모형을 이용하여 연무 확산을 시뮬레이션하는 단계를 포함한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 산불 연무 확산 예측 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예들에 의하면, 국내 산불 특징에 적합하도록 산불 연무 모델을 선정하고, 선정된 산불 연무 모델을 기반으로 산불연무 농도 산출과 연무 범위를 시각화하는 알고리즘을 수행하여 산불연무의 확산 행태 분석 시 요구되는 분석시간을 줄일 수 있다.
또한, 산불연무 예보에서 중요한 역할을 하는 거리별 농도변화 예측이 가능하도록 할 수 있다.
여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 프로세서를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연료량 자료 구축도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연료 소비량 데이터이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연료소비량 자료 구축도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연무 발생 인자 산정 과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연무 확산 계수 산출 알고리즘을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 예측 영역 설정을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 통합대기지수를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 통합대기환경지수를 설명하기 위한 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 산불 연무 시뮬레이션을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연무 농도 평가 결과이다.
도 15 내지 도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 영급 변화에 따른 산불 연무 시뮬레이션 결과이다.
이하, 본 발명에 관련된 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법에 대하여 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며, 설명하는 실시예에 한정되는 것이 아니다. 그리고, 본 발명을 명확하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분은 생략되며, 도면의 동일한 참조부호는 동일한 부재임을 나타낸다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다.
본 발명은 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치(1)는 프로세서(10), 메모리(20), 입력부(30), 출력부(40)를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치(1)는 산불 현장상황관리시스템과 결합하여 사용 가능한 소프트웨어로 실제 산불 발생 시 실시간으로 산불 연무 확산경로 및 농도를 시각화하여 산불 연무의 확산 영역을 예측 가능한 장치이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치는 국내의 산불연무 행태에 적합한 산불연무확산모델을 선정하여 산불 연무 확산을 예측한다. 본 발명의 일 실시예에서는 산불 연무 확산 모델을 가우시안 모델로 선정하는 것이 바람직하다. 가우시안 연속모델은 연산량이 상대적으로 적고 거리별 농도 예측이 가능한 장점이 있다.
이외에도, 수치 데이터를 이용하여 산불 연무 확산 모델에 다양한 모델을 적용할 수 있으며, 예를 들어 상자모델, 퍼프모델, 입자모델, 오일러격자모델, 물리모델 등을 이용할 수도 있다.
여기서, 산불연무확산모델은 산불로 인한 연무가 대기 중에서 이동, 확산 및 변형되는 과정에 관련되는 물리, 화학적 과정을 일련의 방정식으로 구현하여 연무의 농도를 계산하는 수치형 모델이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치는 가우시안 모델을 차용한 산불연무확산 알고리즘을 이용하여 산불연무확산 농도 및 위험도를 예측해 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 시각적으로 표현할 수 있다.
이에 따라, 기존 산불연무 모델은 정적 확산 모델이나 산불확산예측모델은 동적 모델로 정적인 산불연무 모델을 동적인 확산예측모델과 연계해 산불확산에 따른 연무의 변화를 시뮬레이션 할 수 있다.
메모리(20)는 프로세서(10)의 처리 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다.
메모리(20)에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.
프로세서(10)는 메모리(20)에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하며, 구체적으로, 산불이 발생한 영역의 산불 연료 소비량을 산정하고, 산정된 상기 산불 연료 소비량으로부터 시간당 연무 발생량을 산출하며, 상기 산불이 발생한 영역의 환경 정보와 상기 연무의 이동 정보를 고려하여 연무가 확산되는 조건인 연무 확산 조건을 산출하고 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측한다.
또한, 입력부(30)는 사용자가 산불 연무 확산 예측 장치를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 입력부(30)는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
출력부(40)는 산불 연무 확산 예측 장치에서 수행된 시뮬레이션 결과에 관한 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 출력부(40)는 프로세서(10)로부터 획득된 시뮬레이션 결과와 데이터표, 데이터 그래프를 별도의 모니터를 이용하여 표시할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 프로세서를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치(1)의 프로세서(10)는 연무 발생량 산출부(100), 연무 확산 조건 산출부(200), 연무 확산 예측부(300)를 포함한다.
연무 발생량 산출부(100)는 산불이 발생한 영역의 산불 연료 소비량을 산정하고, 산정된 상기 산불 연료 소비량으로부터 시간당 연무 발생량을 산출한다.
연무 발생량 산출부(100)는 데이터 입력부(110), 산불 연료량 산정부(120), 산불 연료 소비량 산정부(130), 연무 발생량 산정부(140)를 포함한다.
데이터 입력부(110)는 상기 산불이 발생한 영역에 해당하는 영급 공간 정보, 영급별 연료량 및 연료 효율 정보 중 적어도 하나를 입력 받는다.
산불 연료량 산정부(120)는 상기 영급 공간 정보와 상기 영급별 연료량을 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량을 산정한다.
산불 연료 소비량 산정부(130)는 기 구축된 지형 정보와 상기 연료 효율 정보를 이용하여 상기 산불의 행태에 따른 영급별 지표층과 수관층의 시간 당 산불 연료 소비량을 산정한다.
연무 발생량 산정부(140)는 연무의 종류에 따른 연무 발생 인자를 상기 산불 연료 소비량에 적용하여 시간당 연무 발생량을 산정한다.
연무 확산 조건 산출부(200)는 상기 산불이 발생한 영역의 환경 정보와 상기 연무의 이동 정보를 고려하여 연무가 확산되는 조건인 연무 확산 조건을 산출한다.
연무 확산 조건 산출부(200)는 연무 확산 계수 산출부(210), 이동속도 산출부(220), 산불연무 혼합높이 산출부(230)를 포함한다.
연무 확산 계수 산출부(210)는 상기 연무의 이동 거리와 대기 안정성 지수의 관계를 이용하여 연무 확산 계수를 산출한다.
여기서, 상기 대기 안정성 지수는 운량, 운고 조건에 따른 순방사량지수와 풍속에 따라 산출된다.
이동속도 산출부(220)는 외부로부터 입력 받은 풍속 정보 및 대기 안정성 지수를 이용하여 바람 이동속도를 산출한다.
산불연무 혼합높이 산출부(230)는 상기 수고 정보를 이용하여 산불 연무 혼합높이를 산출한다.
여기서, 상기 연무 확산 조건은, 연무 확산 계수, 바람 이동속도 및 산불 연무 혼합높이로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
여기서, 상기 환경 정보는, 외부로부터 입력 받은 풍속 정보, 수고 정보 및 대기 안정성 지수로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
연무 확산 예측부(300)는 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측한다.
연무 확산 예측부(300)는 예측 영역 설정부(310), 연무 농도 계산부(320), 시뮬레이션부(330)를 포함한다.
예측 영역 설정부(310)는 상기 산불이 발생한 영역을 고려하여 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 기 설정된 범위에 따라 격자로 구분한다.
연무 농도 계산부(320)는 구분된 상기 격자 별로 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 상기 산불 연무의 농도를 계산한다.
시뮬레이션부(330)는 상기 격자 별 연무 농도에 따른 확산 범위를 산출하고 연무 확산 모형을 이용하여 연무 확산을 시뮬레이션한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치는 국내 산불 특징에 적합하도록 산불연무확산모델을 선정하며, 국내 산불 특징은 발생면적 10ha미만 소형 산불이 98.5%인 산불을 고려한다.
산불 연무 확산 특성 분석 결과, 주로 풍하거리에 따라 횡축으로 폭이 확산되면서 직선방향으로 이동하는 것으로 확인되며, 소규모 산불이 대부분인 국내 산불은 연무이동거리가 짧은 형태로 확산되는 경향을 보인다.
또한, 산불피해현장에서 빠른 의사결정을 통해 산불연무확산을 저지할 수 있도록 개별 산불 발생면적의 분포, 산불연무의 확산행태 분석 시 요구되는 자료의 양이 적고 분석시간을 짧게 줄일 수 있으므로 산불발생지와 민가가 근접한 경우가 대부분이므로 신속한 예보가 가능해진다.
또한, 산불연무 예보에서 중요한 역할을 하는 거리별 농도변화 예측이 가능하다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 알고리즘을 나타낸 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치는 국내의 산림 및 산불특성을 반영한 가우시안 모델 입력 인자값을 산출하고, 산불 연무 모델에 입력 인자값을 이용하여 예측 범위를 산출한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 알고리즘을 통해 산불연무농도 추출 및 산불연무 확산 범위를 시각화 하게 된다.
산불 연무 모델은 수학식 1로 구현되는 것이 바람직하다.
Figure 112020025212570-pat00001
가우시안 모델을 기반으로 한 산불 연무 모델은 시간당 연무발생량(Q), 연무확산계수(σy, σz), 바람 이동속도(U2), 산불연무 혼합높이(H)를 입력인자로 요구하며, 연무 농도를 산출하게 된다.
도 3에 나타난 바와 같이, 시간당 연무발생량은 ① 산불연료량(Fuel Loading) → ② 산불 연료 소비량(Fuel Consumption) → ③ 연무 발생량(Emission) 산정 단계를 거쳐 산출하며 한국의 FGIS 1:5,000 임상도의 임상별 수종에 따른 영급 공간자료와 국립산림과학원 임상별 수종에 따른 영급별 연료량 자료를 반영하여 산출하는 것이 바람직하다.
연무확산계수와 풍속은 한국의 기상정보(기상청 open API (신)동네예보 정보조회서비스 등)와 기상예측모델을 반영하여 산출한다.
④ 연무 확산 예측 단계에서 산불 연무 확산 모델에 입력 인자들을 이용하여 연무 종류별 농도값을 산출한다.
도 3을 참조하면, 데이터 입력부(110)는 상기 산불이 발생한 영역에 해당하는 영급 공간 정보, 영급별 연료량 및 연료 효율 정보 중 적어도 하나를 입력 받는다.
시간당 연무발생량(Q)은 ① 산불연료량(Fuel Loading) 산정 → ② 산불 연료 소비량(Fuel Consumption) 산정 → ③ 연무 발생량(Emission) 산정 단계로 진행되며, 연무 종류는 인체에 직접적인 영향을 미치는 CO, PM10, PM2.5로 선정하는 것이 바람직하다.
구체적으로 산림지리정보시스템(111)에서 침엽수와 활엽수 연소량(113)과 침엽수 연료량(114), 연소 효율(116)을 입력 받으며, 산림 확산 예측 모델(112)을 통해 산불지역(115)정보를 입력 받는다.
산불 연료량 산정부(120)는 상기 영급 공간 정보와 상기 영급별 연료량을 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량을 산정한다.
도 3에서는 산불 지역에 따라 지표층 산불 연료량(121)과 수관층 산불 연료량(122)을 산정한다.
산불 연료 소비량 산정부(130)는 기 구축된 지형 정보와 상기 연료 효율 정보를 이용하여 상기 산불의 행태에 따른 영급별 지표층과 수관층의 시간 당 산불 연료 소비량을 산정한다.
도 3에서는 연소효율 정보와 지표층 산불 연료량(121)과 수관층 산불 연료량(122)을 이용하여 지표층 연료 소비량(131), 수관층 연료 소비량(132)을 각각 산출하고 총 연료 소비량(133)을 계산한다.
연무 발생량 산정부(140)는 연무의 종류에 따른 연무 발생 인자를 상기 산불 연료 소비량에 적용하여 시간당 연무 발생량을 산정한다.
도 3에서는 연무 발생 인자(141)과 총 연료 소비량(133)을 이용하여 CO 발생량(142), PM2.5 발생량(143), PM10 발생량(144)을 산정한다.
연무 확산 조건 산출부(200)는 상기 산불이 발생한 영역의 환경 정보와 상기 연무의 이동 정보를 고려하여 연무가 확산되는 조건인 연무 확산 조건을 산출한다.
연무 확산 조건 산출부(200)는 연무 확산 계수 산출부(210), 이동속도 산출부(220), 산불연무 혼합높이 산출부(230)를 포함한다.
연무 확산 계수 산출부(210)는 상기 연무의 이동 거리와 대기 안정성 지수의 관계를 이용하여 연무 확산 계수를 산출한다.
여기서, 상기 대기 안정성 지수는 운량, 운고 조건에 따른 순방사량지수와 풍속에 따라 산출된다.
이동속도 산출부(220)는 외부로부터 입력 받은 풍속 정보 및 대기 안정성 지수를 이용하여 바람 이동속도를 산출한다.
바람 이동속도는 수학식 2를 통해 산출된다.
Figure 112020025212570-pat00002
여기서, U0 는 풍속계 높이에서의 풍속, Z는 z 방향 연무 높이(수고 정보 + 2m), Z0 는 풍속계가 위치한 높이(기상관측 표준화법에 명시된 지상 10m를 사용), P는 대기 안정성 지수(연무확산계수 산정 과정에서 추출된 Pasquill 대기 안정성 지수를 적용)이다.
도 3에서는 기상 연구 및 예측 모델(211)을 이용하여 연무 확산 계수와 바람 이동 속도(221)를 산출한다.
산불연무 혼합높이 산출부(230)는 상기 수고 정보를 이용하여 산불 연무 혼합높이를 산출한다.
산불연무 혼합높이는 수고 정보 + 2m로 산출된다.
여기서, 상기 연무 확산 조건은, 연무 확산 계수, 바람 이동속도 및 산불 연무 혼합높이로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
여기서, 상기 환경 정보는, 외부로부터 입력 받은 풍속 정보, 수고 정보 및 대기 안정성 지수로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
연무 확산 예측부(300)는 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측한다.
연무 농도 계산부(320)는 구분된 상기 격자 별로 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 상기 산불 연무의 농도를 계산한다.
도 3에서는 산출된 연무 확산 계수, 바람 이동 속도(221), 산불연무 혼합높이(231)를 산불 연무 확산 모델(321)에 적용하여 CO 농도(322), PM2.5 농도(323), PM10 농도(324)를 산정한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연료량 자료 구축도이다.
도 4의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 지표층 연료량 자료 구축도이며, 도 4의 (b)는 수관층 연료량 자료 구축도이다.
산불 연료량 산정부(120)는 상기 영급 공간 정보와 상기 영급별 연료량을 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량을 산정한다.
구체적으로, 산불 연료량(Fuel Loading) 산정에서, 산불 연료량 산정을 위해 FGIS 영급공간자료, 영급별 연료량, 연료효율을 이용하며, FGIS 1:5,000 임상도의 임상별 수종에 따른 영급 공간자료와 국립산림과학원 임상별 수종에 따른 영급별 연료량 자료를 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량 자료를 구축한다.
또한, 산불행태(지표화, 수관화)와 임상 구분에 따른 지표층, 수관층의 연료효율(Combustion efficiency)은 국립산림과학원 연료 효율 연구자료를 활용한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연료 소비량 데이터이다.
산불 연료 소비량 산정부(130)는 기 구축된 지형 정보와 상기 연료 효율 정보를 이용하여 상기 산불의 행태에 따른 영급별 지표층과 수관층의 시간 당 산불 연료 소비량을 산정한다.
구체적으로, 도 5에 나타난 바와 같이 기 구축된 산불 연료량 GIS DB 자료와 연료효율 자료를 이용하여 산불행태에 따른 지표층, 수관층 각각에 대한 수종, 영급별 단위시간 당 산불 연료 소비량 GIS DB 자료를 구축한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연료소비량 자료 구축도이다.
도 6의 (a)는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 지표층 산불 연료소비량 자료 구축도이며, 도 6의 (b)는 수관층 산불 연료소비량 자료 구축도이다.
도 6에 나타난 바와 같이, 상기 도 5에 나타난 구축된 산불 연료 소비량 GIS DB를 바탕으로 산불행태에 따른 지표층, 수관층의 시간 당 총 산불 연료소비량을 계산한다.
이후 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 알고리즘은 계산된 지표층의 산불 연료 소비량(Surface fuel consumption)과 수관층의 산불연료 소비량(crown fuel consumption)의 합산을 통해 시간 당 총 산불 연료 소비량(total fuel consumption)이 연산한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연무 발생 인자 산정 과정을 나타낸 도면이다.
연무 발생량 산정부(140)는 연무의 종류에 따른 연무 발생 인자를 상기 산불 연료 소비량에 적용하여 시간당 연무 발생량을 산정한다.
도 7에 나타난 바와 같이, 연무 발생량(Emission) 산정은 연무 종류별 연무발생인자를 시간 당 총 산불연무소비량에 적용하여 시간 당 CO, PM10, PM2.5의 연무발생량을 산정한다.
총 산불연료 소비량과 연무발생인자(Emission Factor)의 연산이 요구되며, 한국의 산불 연료에 적용 가능한 연무발생인자 자료가 없기 때문에 국립산림과학원의 기존 연소실험에 따른 유해물질 노출자료를 수집하여 별도의 인자를 도출한다.
이후, Carbon Mass Balnace 방법을 통해 국립산림과학원에서 획득한 기존 연소실험에서 획득한 CO의 ppm, PM10, PM2.5의 ㎍/㎥ 단위를 알고리즘 내 적용 단위인 g/kg 으로의 단위로 변환한다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연무 확산 계수 산출 알고리즘을 나타낸 도면이다.
연무 확산 계수 산출부(210)는 상기 연무의 이동 거리와 대기 안정성 지수의 관계를 이용하여 연무 확산 계수를 산출한다.
여기서, 상기 대기 안정성 지수는 운량, 운고 조건에 따른 순방사량지수와 풍속에 따라 산출된다.
도 8에 나타난 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘은 연무확산계수 산출을 위해 연무이동거리와 대기 안정성 지수의 관계성 정보를 담는 Caraway 확산계수 방정식을 사용한다.
Caraway 확산계수 방정식의 입력인자 중 풍속은 기상청의 open API를 사용하며, 운량 정보(11단계), 운고 정보는 기상청 API로 취득이 불가하여 시뮬레이션 소프트웨어에서 입력방식으로 전환한다.
여기서, 대기 안정성 지수는 연무확산정도에 영향을 미치는 대기 조건을 등급화 한 것으로 대기 안정성 지수를 도출하기 위해서는 운량(Cloud Cover), 운고(Ceiling Height) 조건에 따른 순방사량지수(Net Radiation Index; NRI) 지수를 산출하고, 풍속(Surface Wind Speed)과 함께 Pasquill 대기 안정성 지수를 도출해야 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 예측 영역 설정을 설명하기 위한 도면이다.
예측 영역 설정부(310)는 상기 산불이 발생한 영역을 고려하여 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 기 설정된 범위에 따라 격자로 구분한다.
산불의 발생 지역(313)으로부터 산불확산예측 범위(311)를 격자화하여 격자(312)를 연무예측의 기본 단위로 설정한다.
도 9에 나타난 바와 같이, 산불발생영역은 시간 경과에 따라 확산하므로 격자 개수도 지속적 증가하게 된다.
각 지점의 연무확산 결과를 결합하여 시간의 경과에 따라 연무의 확산범위가 지속적으로 달라지는 결과를 산출하고, 격자별 연무확산예측 후 결합한다.
각 격자별 연무확산예측을 수행하며 각 격자의 확산영역(S1, S2)에 포함된 연료량을 개별 계산 후 격자별 연소시간을 개별적으로 계산한다. 산출된 연료량은 시간당 연료량으로 재환산되어 연무확산 모형에 사용되며, 개별적인 확산영역이 산출된다.
각 격자별 날씨, 연료, 지형 등 입력자료를 취득하고 확산범위 내에서 지점별 농도를 계산하며, 이후 산출된 확산결과를 결합한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 통합대기지수를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치는 한국형 산불연무확산 알고리즘에 따라 산불연무확산 농도 및 위험도를 예측해 시각적으로 표현할 수 있는 산불연무확산 시뮬레이션 소프트웨어로써, 산불연무확산 위험도 구분 및 시각화가 가능하다.
한국형 대기질 지수인 통합대기환경지수(Comprehensive Air-quiality Index; CAI)를 사용하여 CO, PM10, PM2.5에 대한 대기질의 상태지수를 위험 수준에 따라 도 10에 나타난 바와 같이 정한다.
통합대기환경지수는 대기오염도 측정치를 국민이 쉽게 알 수 있도록 하고 대기오염으로부터 피해를 예방하기 위한 행동지침을 국민에게 제시하기 위한 대기오염도 표현방식이다.
통합대기환경지수는 개별 오염물질의 통합대기환경지수 점수를 아래 식을 통해 산정하며, 수학식 3으로 구현된다.
Figure 112020025212570-pat00003
여기서, Ip는 대상오염물질의 대기지수점수, Cp는 대상오염물질의 대기 중 농도, BPHI는 대상 오염물질의 오염도 해당 구간에 대한 최고 오염도, BPLO는 대상 오염물질의 오염도 해당 구간에 대한 최저 오염도, IHI는 BPHI에 해당하는 지수 값(구간 최고 지수 값), ILO는 BPLO에 해당하는 지수 값(구간 최저 지수 값)이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 통합대기환경지수를 설명하기 위한 도면이다.
도 11에서 개별 오염물질들의 점수들을 비교하여 가장 높은 점수를 대표되는 값으로 사용한다.
다만, 만약 산출된 각각의 오염물질별 지수점수가 ‘나쁨’이상의 등급이 2개 물질 이상인 경우 통합지수 값에 가산점을 부여한다.
‘나쁨’이상의 등급이 2개인 경우는 가장 높은 점수가 나온 오염물질을 영향 오염물질로 표시하여 해당 오염물질에 50점을 가산하고, 3개 이상인 경우 가장 높은 점수가 나온 오염물질을 영향 오염물질로 표시하고, 해당 오염물질의 점수에 75점을 가산한다.
시각화 시 연무위험도 산정에 필요한 ‘보통’에서 ‘매우 나쁨’까지만 표현한다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 산불 연무 시뮬레이션을 설명하기 위한 도면이다.
도 12의 (a)는 산불 연무 시뮬레이션을 위한 입력창을 나타낸 것이고, 도 12의 (b)는 산불 연무확산 시뮬레이션 결과이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치에서 산불연무확산모델 시뮬레이션 소프트웨어는 국립산림과학원의 산불 현장상황관리 시스템에 탑재하여 산불확산예측 수행 후 산불연무확산 구현한다.
30분 간격으로 발생된 연무의 확산농도를 발생지점으로부터 산출하며, 발생 위치로부터 최대 10km까지 연무농도 범위별 위험도를 묘사한다.
산불 발화영역 선택 시 발화영역에 대한 수종, 영급, 지표 및 수관층에 대한 산불연료소비량을 출력한다.
기상정보(태양고도, 운량, 운고, 풍향, 풍속)를 기입 후 공간 간격, 연무 표현 범위, 오염물질별 산불 행태(수관 및 지표화, 수관화, 지표화)에 대한 시뮬레이션 시간을 선택하면 선택한 오염물질에 대한 산불연무예측 및 위험도를 출력한다.
도 13의 (a) 및 (b)는 또 다른 실시예에 따른 산불 연무확산 시뮬레이션 결과이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 연무 농도 평가 결과이다.
도 14의 (a)는 현장적합성 평가 결과(PM2.5)이고, 도 14의 (b)는 현장적합성 평가 결과(PM10)이다.
연무농도에 대한 현장 적합성 평가 결과, PM2.5, PM10 모두 침엽수 수관화 조건에서는 위험도 범주가 실제 관측치의 위험도 범주와 모두 일치한다.
다만, 침엽수 지표화 조건, 활엽수 지표화 조건에서는 63%의 일치성을 보인다.
도 15 내지 도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 15를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 방법은 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서가 단계 S100에서 산불이 발생한 영역의 산불 연료 소비량을 산정하고, 산정된 상기 산불 연료 소비량으로부터 시간당 연무 발생량을 산출한다.
단계 S200에서 상기 산불이 발생한 영역의 환경 정보와 상기 연무의 이동 정보를 고려하여 연무가 확산되는 조건인 연무 확산 조건을 산출한다.
여기서, 상기 연무 확산 조건은, 연무 확산 계수, 바람 이동속도 및 산불 연무 혼합높이로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
여기서, 상기 환경 정보는, 외부로부터 입력 받은 풍속 정보, 수고 정보 및 대기 안정성 지수로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함한다.
단계 S300에서 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측한다.
도 16을 참조하면, 시간당 연무 발생량을 산출하는 단계(S100)는, 단계 S110에서 상기 산불이 발생한 영역에 해당하는 영급 공간 정보, 영급별 연료량 및 연료 효율 정보 중 적어도 하나를 입력 받는다.
단계 S120에서 상기 영급 공간 정보와 상기 영급별 연료량을 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량을 산정한다.
단계 S130에서 기 구축된 지형 정보와 상기 연료 효율 정보를 이용하여 상기 산불의 행태에 따른 영급별 지표층과 수관층의 시간 당 산불 연료 소비량을 산정한다.
단계 S140에서 연무의 종류에 따른 연무 발생 인자를 상기 산불 연료 소비량에 적용하여 시간당 연무 발생량을 산정한다.
도 17을 참조하면, 연무 확산 조건을 산출하는 단계(S200)는, 단계 S210에서 상기 연무의 이동 거리와 대기 안정성 지수의 관계를 이용하여 연무 확산 계수를 산출한다.
단계 S220에서 외부로부터 입력 받은 풍속 정보 및 상기 대기 안정성 지수를 이용하여 바람 이동속도를 산출한다.
단계 S230에서 상기 수고 정보를 이용하여 산불 연무 혼합높이를 산출한다.
여기서, 상기 대기 안정성 지수는 운량, 운고 조건에 따른 순방사량지수와 풍속에 따라 산출된다.
도 18을 참조하면, 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측하는 단계(S300)는, 단계 S310에서 상기 산불이 발생한 영역을 고려하여 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 기 설정된 범위에 따라 격자로 구분한다.
단계 S320에서 구분된 상기 격자 별로 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 상기 산불 연무의 농도를 계산한다.
단계 S330에서 상기 격자 별 연무 농도에 따른 확산 범위를 산출하고 연무 확산 모형을 이용하여 연무 확산을 시뮬레이션한다.
도 19를 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 방법은 프로세서가 기상자료를 취득하는 단계(S111)에서 시작한다.
단계 S211에서 기상자료를 기반으로 연무 확산 계수를 산출한다.
단계 S311에서 산불 확산 범위를 격자화하여 구분한다.
단계 S321에서 격자 내의 연료량을 산출한다.
단계 S322에서 격자별 연소 시간을 산출한다.
단계 S323에서 시간당 연무 발생량을 산출한다.
단계 S324에서 격자별 연무 확산 범위를 산출한다.
단계 S325에서 산출된 결과를 결합하고, 단계 S326에서 모든 격자가 처리되었는지 확인 후 종료된다.
도 20은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 연무 확산 예측 장치의 영급 변화에 따른 산불 연무 시뮬레이션 결과이다.
도 20의 (a)는 영급변화에 따른 PM2.5 위험도 범위를 나타낸 것이고, 도 20의 (b)는 영급변화에 따른 PM10 위험도 범위를 나타낸 것이다.
또한, 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.
이러한 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상의 설명은 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허 청구 범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 하나 이상의 인스트럭션을 저장하는 메모리;
    상기 메모리에 저장된 하나 이상의 인스트럭션을 실행하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는, 산불이 발생한 영역의 산불 연료 소비량을 산정하고, 산정된 상기 산불 연료 소비량으로부터 시간당 연무 발생량을 산출하는 연무 발생량 산출부; 상기 산불이 발생한 영역의 환경 정보와 상기 연무의 이동 정보를 고려하여 연무가 확산되는 조건인 연무 확산 조건을 산출하는 연무 확산 조건 산출부; 및 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측하는 연무 확산 예측부;를 포함하고,
    상기 연무 확산 예측부는, 상기 산불이 발생한 영역을 고려하여 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 기 설정된 범위에 따라 격자로 구분하는 예측 영역 설정부; 구분된 상기 격자 별로 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 상기 산불 연무의 농도를 계산하는 연무 농도 계산부; 및 상기 격자 별 연무 농도에 따른 확산 범위를 산출하고 연무 확산 모형을 이용하여 연무 확산을 시뮬레이션하는 시뮬레이션부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 연무 확산 조건은,
    연무 확산 계수, 바람 이동속도 및 산불 연무 혼합높이로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 환경 정보는,
    외부로부터 입력 받은 풍속 정보, 수고 정보 및 대기 안정성 지수로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 연무 발생량 산출부는,
    상기 산불이 발생한 영역에 해당하는 영급 공간 정보, 영급별 연료량 및 연료 효율 정보 중 적어도 하나를 입력 받는 데이터 입력부; 및
    상기 영급 공간 정보와 상기 영급별 연료량을 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량을 산정하는 산불 연료량 산정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 연무 발생량 산출부는,
    기 구축된 지형 정보와 상기 연료 효율 정보를 이용하여 상기 산불의 행태에 따른 영급별 지표층과 수관층의 시간 당 산불 연료 소비량을 산정하는 산불 연료 소비량 산정부; 및
    연무의 종류에 따른 연무 발생 인자를 상기 산불 연료 소비량에 적용하여 시간당 연무 발생량을 산정하는 연무 발생량 산정부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 장치.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 연무 확산 조건 산출부는,
    상기 연무의 이동 거리와 대기 안정성 지수의 관계를 이용하여 연무 확산 계수를 산출하는 연무 확산 계수 산출부;를 포함하며,
    상기 대기 안정성 지수는 운량, 운고 조건에 따른 순방사량지수와 풍속에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 연무 확산 조건 산출부는,
    외부로부터 입력 받은 풍속 정보 및 대기 안정성 지수를 이용하여 바람 이동속도를 산출하는 이동속도 산출부; 및
    상기 수고 정보를 이용하여 산불 연무 혼합높이를 산출하는 산불 연무 혼합높이 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 장치.
  8. 삭제
  9. 프로세서가, 산불이 발생한 영역의 산불 연료 소비량을 산정하고, 산정된 상기 산불 연료 소비량으로부터 시간당 연무 발생량을 산출하는 단계; 상기 산불이 발생한 영역의 환경 정보와 상기 연무의 이동 정보를 고려하여 연무가 확산되는 조건인 연무 확산 조건을 산출하는 단계; 및 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측하는 단계;를 포함하고,
    상기 산불 연무의 농도와 확산 범위를 예측하는 단계는, 상기 산불이 발생한 영역을 고려하여 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 설정하고, 상기 연무 확산을 예측하고자 하는 영역을 기 설정된 범위에 따라 격자로 구분하는 단계; 구분된 상기 격자 별로 기 설정된 산불 연무 모델에 상기 연무 발생량과 상기 연무 확산 조건을 이용하여 상기 산불 연무의 농도를 계산하는 단계; 및 상기 격자 별 연무 농도에 따른 확산 범위를 산출하고 연무 확산 모형을 이용하여 연무 확산을 시뮬레이션하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 연무 확산 조건은,
    연무 확산 계수, 바람 이동속도 및 산불 연무 혼합높이로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 환경 정보는,
    외부로부터 입력 받은 풍속 정보, 수고 정보 및 대기 안정성 지수로 이루어진 군으로부터 선택되는 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 시간당 연무 발생량을 산출하는 단계는,
    상기 산불이 발생한 영역에 해당하는 영급 공간 정보, 영급별 연료량 및 연료 효율 정보 중 적어도 하나를 입력 받는 단계;
    상기 영급 공간 정보와 상기 영급별 연료량을 이용하여 임상별 수종에 따른 영급별 지표층과 수관층의 산불 연료량을 산정하는 단계;
    기 구축된 지형 정보와 상기 연료 효율 정보를 이용하여 상기 산불의 행태에 따른 영급별 지표층과 수관층의 시간 당 산불 연료 소비량을 산정하는 단계; 및
    연무의 종류에 따른 연무 발생 인자를 상기 산불 연료 소비량에 적용하여 시간당 연무 발생량을 산정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 연무 확산 조건을 산출하는 단계는,
    상기 연무의 이동 거리와 대기 안정성 지수의 관계를 이용하여 연무 확산 계수를 산출하는 단계;
    외부로부터 입력 받은 풍속 정보 및 상기 대기 안정성 지수를 이용하여 바람 이동속도를 산출하는 단계; 및
    상기 수고 정보를 이용하여 산불 연무 혼합높이를 산출하는 단계;를 포함하며,
    상기 대기 안정성 지수는 운량, 운고 조건에 따른 순방사량지수와 풍속에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 산불 연무 확산 예측 방법.
  14. 삭제
  15. 제9항 내지 제13항 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
KR1020200029515A 2020-03-10 2020-03-10 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법 KR102148369B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200029515A KR102148369B1 (ko) 2020-03-10 2020-03-10 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200029515A KR102148369B1 (ko) 2020-03-10 2020-03-10 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102148369B1 true KR102148369B1 (ko) 2020-08-26

Family

ID=72293423

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200029515A KR102148369B1 (ko) 2020-03-10 2020-03-10 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102148369B1 (ko)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070028813A (ko) * 2005-09-08 2007-03-13 강릉대학교산학협력단 산불 감지 방법 및 시스템
KR20090072235A (ko) * 2007-12-28 2009-07-02 (주)보승지아이에스 산불확산 모델링에 적용되는 경사계산 알고리즘을 이용한경사계산방법
KR100929473B1 (ko) * 2007-07-25 2009-12-02 순천대학교 산학협력단 지피에스를 이용한 지그비 산불 모니터링 시스템
KR20100087567A (ko) * 2009-01-28 2010-08-05 서울대학교산학협력단 산불확산 예측시스템 및 방법
KR101366198B1 (ko) * 2013-01-21 2014-03-13 상지영서대학 산학협력단 가우시안 혼합 모델 및 에이치에스엘 색공간 분석을 이용한 산불 초기 자동 감지 화상 처리 시스템 및 그 방법
KR101463964B1 (ko) * 2014-07-23 2014-11-27 (주)케이웍스 산불 상황 관제 시스템
KR102062500B1 (ko) * 2019-09-09 2020-01-03 윤영복 산불 재해 감시 서버
KR20200000878A (ko) * 2018-06-26 2020-01-06 한국항공우주산업 주식회사 항공기를 이용한 산불 진화 방법

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070028813A (ko) * 2005-09-08 2007-03-13 강릉대학교산학협력단 산불 감지 방법 및 시스템
KR100929473B1 (ko) * 2007-07-25 2009-12-02 순천대학교 산학협력단 지피에스를 이용한 지그비 산불 모니터링 시스템
KR20090072235A (ko) * 2007-12-28 2009-07-02 (주)보승지아이에스 산불확산 모델링에 적용되는 경사계산 알고리즘을 이용한경사계산방법
KR20100087567A (ko) * 2009-01-28 2010-08-05 서울대학교산학협력단 산불확산 예측시스템 및 방법
KR101366198B1 (ko) * 2013-01-21 2014-03-13 상지영서대학 산학협력단 가우시안 혼합 모델 및 에이치에스엘 색공간 분석을 이용한 산불 초기 자동 감지 화상 처리 시스템 및 그 방법
KR101463964B1 (ko) * 2014-07-23 2014-11-27 (주)케이웍스 산불 상황 관제 시스템
KR20200000878A (ko) * 2018-06-26 2020-01-06 한국항공우주산업 주식회사 항공기를 이용한 산불 진화 방법
KR102062500B1 (ko) * 2019-09-09 2020-01-03 윤영복 산불 재해 감시 서버

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sakellariou et al. Review of state-of-the-art decision support systems (DSSs) for prevention and suppression of forest fires
Galmarini et al. Ensemble dispersion forecasting—Part I: concept, approach and indicators
Carvalho et al. Fire weather risk assessment under climate change using a dynamical downscaling approach
Hogrefe et al. Simulating regional-scale ozone climatology over the eastern United States: model evaluation results
Jiang et al. Modelling of wildland-urban interface fire spread with the heterogeneous cellular automata model
Anejionu et al. Contributions of gas flaring to a global air pollution hotspot: Spatial and temporal variations, impacts and alleviation
Monteiro et al. Long-term simulations of photo oxidant pollution over Portugal using the CHIMERE model
Duff et al. Quantifying spatio-temporal differences between fire shapes: Estimating fire travel paths for the improvement of dynamic spread models
Huang et al. Surveillance efficiency evaluation of air quality monitoring networks for air pollution episodes in industrial parks: Pollution detection and source identification
Zhou et al. Combined estimation of fire perimeters and fuel adjustment factors in FARSITE for forecasting wildland fire propagation
Ramirez et al. Stochastic decision trigger modelling to assess the probability of wildland fire impact
Duff et al. Determining the likelihood of asset destruction during wildfires: Modelling house destruction with fire simulator outputs and local-scale landscape properties
Ujjwal et al. A probability-based risk metric for operational wildfire risk management
Hernández-Ceballos et al. UDINEE: evaluation of multiple models with data from the JU2003 puff releases in Oklahoma City. Part II: simulation of puff parameters
KR102148369B1 (ko) 산불 연무 확산 예측 장치 및 방법
Baranovskiy Mathematical simulation of anthropogenic load on forested territories for point source
Lisboa et al. Dispersion of odorous gases in the atmosphere—Part I: Modeling approaches to the phenomenon
Baranovskiy The development of application to software origin pro for informational analysis and forecast of forest fire danger caused by thunderstorm activity
Price et al. The drivers of wildfire enlargement do not exhibit scale thresholds in southeastern Australian forests
Mosadegh et al. Modeling the Regional Effects of Climate Change on Future Urban Ozone Air Quality in Tehran, Iran
Allaire et al. Simulation-based high-resolution fire danger mapping using deep learning
Masoudvaziri et al. Toward probabilistic risk assessment of wildland–urban interface communities for wildfires
Trucchia et al. Experiences and Lessons Learnt in Wildfire Management with PROPAGATOR, an Operational Cellular‐Automata‐Based Wildfire Simulator
Millar et al. Evaluating human exposure to fine particulate matter part II: Modeling
Cechet et al. Fire impact and risk evaluation decision support tool (FIREDST)

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant