KR20200046682A - 산불 통합진화자원 배치 방법 및 장치 - Google Patents

산불 통합진화자원 배치 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20200046682A
KR20200046682A KR1020180128191A KR20180128191A KR20200046682A KR 20200046682 A KR20200046682 A KR 20200046682A KR 1020180128191 A KR1020180128191 A KR 1020180128191A KR 20180128191 A KR20180128191 A KR 20180128191A KR 20200046682 A KR20200046682 A KR 20200046682A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
forest fire
aviation
resource
resources
forest
Prior art date
Application number
KR1020180128191A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102126557B1 (ko
Inventor
이병두
권춘근
김성용
이요한
안희영
Original Assignee
대한민국(산림청 국립산림과학원장)
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 대한민국(산림청 국립산림과학원장) filed Critical 대한민국(산림청 국립산림과학원장)
Priority to KR1020180128191A priority Critical patent/KR102126557B1/ko
Publication of KR20200046682A publication Critical patent/KR20200046682A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102126557B1 publication Critical patent/KR102126557B1/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
    • 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"
    • G06Q10/043Optimisation of two dimensional placement, e.g. cutting of clothes or wood

Landscapes

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

Abstract

본 실시예들은 다양한 산불 상황에서 초동 진화를 가장 효율적으로 수행할 수 있도록 산불 진화 헬기를 배치하기 위한 최적화 모델을 생성하여 주어진 산불 상황에서 헬기 배치에 따른 초동 진화가 실패할 수 있는 산불의 기대 건수를 최소화하는 산불 진화 자원 배치 방법 및 장치를 제공한다.

Description

산불 통합진화자원 배치 방법 및 장치 {Method and Apparatus for Deploying Integrated Firefighting Resource of Forest Fire}
본 발명이 속하는 기술 분야는 산불 진화를 위한 공중 및 육상 자원을 배치하고 운영하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
산불이 발생하면, 산불의 규모와 세기에 비례하여 산불로 인한 손실과 진화 비용은 기하급수적으로 증가하기 때문에, 산불이 대형화되기 전에 조기에 산불을 진화하는 것이 중요하다.
우리나라는 산림 지역의 특성상 험준한 산악 지역이 많고 차량 접근이 어려운 좁은 길이 많다. 산림으로 접근할 수 있는 임도가 제한적이다. 산불진화 헬기가 산불 진화에 있어서 가장 중요한 자원이므로 최적 운영 대수를 산정하고 운영 방안 개선이 필요하다.
산불 진화에 필요한 장비인 헬기는 산림청, 소방관서, 지자체의 운용헬기를 포함한다. 산림청 항공본부는 전국의 항공 관리소에 헬기를 보유한다. 소방관서는 광역시와 도에 소방 헬기를 나눠서 보유한다. 소방관서가 보유한 헬기는 인명 구조, 환지 이송 등의 다양한 업무를 수행하며, 지역별 배치 현황을 보면 소방관서의 헬기는 산불 발생지에 신속한 지원이 제한된다.
특히 주어진 예산 제약 하에서 다발성 산불시 초기 산불진화에 최적화된 진화자원 배치가 필요하다.
한국등록특허공보 제10-1210658호 (2012.12.04.)
본 발명의 실시예들은 다양한 산불 상황에서 초동 진화를 가장 효율적으로 수행할 수 있도록 산불 진화 헬기를 배치하기 위한 최적화 모델을 생성하여 주어진 산불 상황에서 헬기 배치에 따른 초동 진화가 실패할 수 있는 산불의 기대 건수를 최소화하는 데 발명의 주된 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.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 컴퓨팅 디바이스에 의한 산불 진화 자원 배치 방법에 있어서, 산불 발생 일시 및 산불 발생 영역이 모델링된 산불 발생 시나리오를 통하여 또는 사용자 인터페이스를 통하여 산불 발생 지점을 입력받는 단계, 항공 자원이 배치된 항공 관리소의 위치와 상기 산불 발생 지점까지의 이동 거리 및 이동 시간에 관한 데이터를 기초로 비용과 손실을 최소화하는 자원 배치 모델을 생성하는 단계, 및 상기 자원 배치 모델을 이용하여 상기 항공 자원의 배치 위치와 투입될 항공 자원의 수를 산출하고 상기 항공 자원의 상황을 출력하는 단계를 포함하는 산불 진화 자원 배치 방법을 제공한다.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 산불 발생 일시 및 산불 발생 영역이 모델링된 산불 발생 시나리오를 통하여 또는 사용자 인터페이스를 통하여 산불 발생 지점을 입력받는 산불 발생 지점 입력부, 항공 자원이 배치된 항공 관리소의 위치와 상기 산불 발생 지점까지의 이동 거리 및 이동 시간에 관한 데이터를 기초로 비용과 손실을 최소화하는 자원 배치 모델을 생성하는 자원 배치 모델 생성부, 및 상기 자원 배치 모델을 이용하여 상기 항공 자원의 배치 위치와 투입될 항공 자원의 수를 산출하고 상기 항공 자원의 배치 상황을 출력하는 자원 배치 상황 출력부를 포함하는 산불 진화 자원 배치 장치를 제공한다.
본 실시예의 또 다른 측면에 의하면, 프로세서에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 비일시적(Non-Transitory) 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령어들이 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 경우에, 산불 발생 일시 및 산불 발생 영역이 모델링된 산불 발생 시나리오를 통하여 또는 사용자 인터페이스를 통하여 산불 발생 지점을 입력받는 단계, 항공 자원이 배치된 항공 관리소의 위치와 상기 산불 발생 지점까지의 이동 거리 및 이동 시간에 관한 데이터를 기초로 비용과 손실을 최소화하는 자원 배치 모델을 생성하는 단계, 및 상기 자원 배치 모델을 이용하여 상기 항공 자원의 배치 위치와 투입될 항공 자원의 수를 산출하고 상기 항공 자원의 상황을 출력하는 단계를 포함한 동작들을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예들에 의하면, 다양한 산불 상황에서 초동 진화를 가장 효율적으로 수행할 수 있도록 산불 진화 헬기를 배치하기 위한 최적화 모델을 생성하여 주어진 산불 상황에서 헬기 배치에 따른 초동 진화가 실패할 수 있는 산불의 기대 건수를 최소화할 수 있는 효과가 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 진화 자원 배치 장치를 예시한 블록도이다.
도 2는 가용 진화 헬기의 수와 초기 대응을 받지 못한 산불의 수의 관계를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 산불 진화 자원 배치 방법을 예시한 흐름도이다.
이하, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하고, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다.
항공 진화 장비들은 고가이고 운용 비용이 많이 들기 때문에, 본 실시예들은 최소의 비용으로 최대의 진화 효과를 낼 수 있도록 항공 진화 장비를 배치하기 위한 최적화 모델을 생성한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 산불 진화 자원 배치 장치를 예시한 블록도이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 산불 진화 자원 배치 장치(100)는 산불 발생 지점 입력부(110), 자원 배치 모델 생성부(120), 및 자원 배치 상황 출력부(130)를 포함한다. 산불 진화 자원 배치 장치(100)는 도 1에서 예시적으로 도시한 다양한 구성요소들 중에서 일부 구성요소를 생략하거나 다른 구성요소를 추가로 포함할 수 있다.
산불 진화 자원 배치 장치(100)는 주어진 산불 일에 초동 진화를 가장 효율적으로 수행할 수 있도록 산불 진화 헬기를 배치하기 위한 최적화 모델을 구현한다. 최적화 모델은 주어진 산불 발생 확률에서 초동 진화가 실패할 수 있는 산불의 기대 건수를 최소화하는 목적 함수를 갖는다.
산불 발생 지점 입력부(110)는 산불 발생 일시 및 산불 발생 영역이 모델링된 산불 발생 시나리오를 통하여 산불 발생 지점을 입력받거나 사용자 인터페이스를 통하여 산불 발생 지점을 입력받을 수 있다.
먼저 시나리오 모델은 매년 산불 건수 분포, 매일 산불 발생 시간의 분포, 하루 동안 한 건 이상의 산불이 발생하는 빈도, 지역별/시기별 산불의 분포에 대한 확률 모델을 포함한다. 산불 시나리오는 산불 발생일에 관한 제1 분포도, 다중 발생 산불에 관한 제2 분포도, 산불의 발생 시간에 관한 제3 분포도를 조합하여, 하루 산불 발생 수, 상기 산불 발생 영역, 및 산불 세기를 모델링한 시나리오이다.
산불 발생 시나리오는 연중 발생하는 각 산불 발생일에 대한 베르누이 분포로부터 추출된 값을 통해 산불이 발생했는지 또는 발생하지 않았는지 나타내는 제1 분포도를 사용한다. 계절별로 하루 중 하나 이상의 다중 산불 발생에 대한 분포 형태는 기하확률분포로 표현된다.
산불 발생 시나리오는 만약 하루에 한 건 이상의 산불이 발생한다면, 이산 확률 분포를 이용하여 다중 발생한 산불을 임의로 추출하여 하루에 발생한 산불을 나타내는 제2 분포도를 사용한다.
산불 발생 시나리오는 각각의 산불의 발생 시간을 결정하기 위해 포아송 확률 분포로부터 임의로 독립적인 추출에 의해 산불 발생 시간을 나타내는 제3 분포도를 사용한다. 한국의 경우는 산불 발생 시간이 오후 2-3시인 특정 시간에 높게 편중하여 발생하므로 포아송 분포가 적합하다.
산불 발생 지점 입력부(110)는 산불 발생 확률이 높은 기간과 낮은 기간을 계절별로 구분하고 산불 발생 확률이 높은 기간과 낮은 기간을 지역별로 구분하여 산불 발생 시나리오에 계절 및 지역 특성을 적용한다.
산불 발생 지점 입력부(110)는 사용자 인터페이스에 의해 풍속, 습도, 및 건조일수를 포함하는 산불 위험 인자를 입력받고, 사용자 인터페이스에 의해 지도 상에 표시된 광역지자체 및 시군구를 입력받아 산불 발생 지점을 설정할 수 있다.
자원 배치 모델 생성부(120)는 항공 자원이 배치된 항공 관리소의 위치와 산불 발생 지점까지의 이동 거리 및 이동 시간에 관한 데이터를 기초로 비용과 손실을 최소화하는 자원 배치 모델을 생성한다.
자원 배치 모델 생성부(120)는 자원 배치 모델(표준 대응 모델)에서 중요한 두 개의 단계별 주요 변수를 설정한다. 하나는 산불 발생 이전에 각 산불 항공 관리소에 배치된 헬기의 수이고, 다른 하나는 각 항공 관리소에서 산불 발생일에 각 산불에 실제 대응하게 되는 헬기의 수이다.
자원 배치 모델의 목적 함수는 연간 산불 진화 자원 운용비용과 산불로 인한 피해를 최소화하는 것이다.
자원 배치 모델의 주요 지표에 대한 집합을 정의하면 다음과 같다.
i,I는 산불 진화 자원 종류이고, j,J는 각 산림 항공 관리소와 전체 집합이고, k,K는 각 산불 발생 위치와 전체 집합이고, s,S는 각 산불 시나리오와 전체 집합을 의미한다.
자원 배치 모델의 주요 계수를 정의하면 다음과 같다.
ci는 연간 헬기 운용비용이고, ek는 산불 발생시 적절한 초기 대응이 이뤄지지 않았을 때 예상 손실이고, ps는 산불 시나리오 s의 발생확률이고, rsk는 s 산불 일 동안 k 위치에 필요한 헬기 수이고, B는 연간 예산 제약이고, Cj는 j 항공 관리소의 최대 헬기 보유 능력이고, Tk는 최대 표준 대응 시간이고, Nik는 각 산불 진화 자원이 표준 대응 시간 이내에 산불 지점까지 도달 가능한 관리소의 집합을 의미한다.
자원 배치 모델의 결정 변수를 정의하면 다음과 같다.
yi는 산불 진화 자원 관리소 개폐 여부이고, xij는 j 관리소에 배치된 i 진화 자원의 수량이고, dijks는 j 관리소에 배치된 i 진화 자원이 s 산불 발생일에 k 산불 발화 지점에 배치되는 수량이고, zks는 s 산불 일에 k 산불에 대하여 표준 초기 대응의 성공여부를 의미한다.
표준 대응 모델의 목적 함수는 수학식 1과 같이 표현된다.
Figure pat00001
수학식 1은 자원 투입 비용과 산불로 발생하는 기대 손실을 최소화한다.
기대 손실은 시나리오 발생 확률에 시나리오별 산불이 발생하였을 때 초동 조치를 받지 못한 지역에서 발생하는 손실을 곱한 값을 의미한다.
자원 배치 모델 생성부(120)는 자원 배치 모델이 (i) 예산에 관한 제1 제약사항, (ii) 각 항공 관리소에 배치된 항공 자원의 수가 각 항공 관리소의 규모에 따라 제한되는 제2 제약사항, (iii) 산불 발생 지점에 배치되는 항공 자원의 수가 해당하는 항공 관리소의 보유 항공 자원에 따라 제한되는 제3 제약사항, (iv) 산불 발생 지점을 진화하는데 필요한 항공 자원의 수가 초기 대응 시간 내에 도달 가능한 항공 관리소의 집합에 따라 제한되는 제4 제약사항을 만족하도록 자원 배치 모델을 최적화한다.
자원 배치 모델의 제약사항은 수학식 2 내지 수학식 7과 같이 표현된다.
Figure pat00002
수학식 2는 예산 제약을 나타낸다.
Figure pat00003
수학식 3은 각 항공 관리소(또는 산불 관리소)에 배치되는 진화 자원의 숫자가 항공 관리소의 규모에 따라 일정 수를 넘지 못하는 것을 나타낸다.
예를 들어 실제적으로 하나의 항공 관리소에 10 대의 헬리콥터를 배치하는 것은 현재 관리소의 규모보다 더 큰 규모로의 확장을 요구하므로, 단기적으로 10 대를 배치하는 것은 불가능하다. 산불 진화 장비의 최적 할당 문제는 항공 관리소의 규모에 의해서 제약을 갖는다.
Figure pat00004
수학식 4는 항공 관리소에서 산불 지점까지 배치되는 대수가 반드시 항공 관리소의 진화 자원 보유 대수보다 작거나 동일해야 한다.
Figure pat00005
수학식 5는 배치된 진화 자원의 수가 지역별 수요를 충족하는지 여부를 나타낸다. 지역별 수요를 충족하게 되면 z는 1의 값을 갖고, 충족하지 못하면 0의 값을 갖는다. 즉, z는 이진수이며, 수학식 6과 같이 표현된다.
Figure pat00006
지자체의 임차헬기를 고려하면 산림 헬기 배치 및 운영 전략에 영향을 준다. 지자체 헬기는 일반적으로 해당 지역의 산불 진화에만 투입되기 때문에 그 지역의 임차 헬기 대수를 고려하여 최적 모델을 변형한다.
각 산불 발생 지점에 필요한 초동 배치 헬기 대수는 산림항공본부에서 파견되는 헬기의 대수와 지자체의 임차헬기의 합으로 구해진다. 가용한 총 헬기의 대수가 지역에 필요한 헬기 대수보다 많으면 초동 진화용 헬기가 골든 시간내에 적절하게 배치된 것으로 판단할 수 있다. 수학식 6의 조건을 수학식 7과 같이 변경하여 최적 결과값을 도출할 수 있다.
Figure pat00007
여기서 liks는 지자체의 임차헬기 대수를 나타낸다.
하루에 동시 다발적으로 여러 건의 산불이 발생하였을 때, 제한된 산불 진화 자원으로 위험 지역을 보호하기 위해서는 진화 장비를 출동시키는 순서에 우선순위(가중치)를 부여할 필요가 있다. 자원 배치 모델 생성부(120)는 산불 발생 지점에 인구 밀집 지역, 생태 보전 지역, 목재 가치, 및 공익 가치를 기준으로 지역별 가중치를 부여한다.
자원 배치 모델 생성부(120)는 인명 피해가 예산되는 지역인 인구 밀집 지역을 제일 먼저 진화하도록 설정한다. 자원 배치 모델 생성부(120)는 생태적으로 민감한 멸종 위기 종 서식지, 수원 오염 예상되는 지역, 토양 침식이나 이로 인한 재해가 예상되는 지역에 가중치를 설정한다. 자원 배치 모델 생성부(120)는 목재 유형에 따라 산불 발생으로 인한 목재 손실의 경제적 가치를 기준으로 목재 가치를 산출한다. 자원 배치 모델 생성부(120)는 국민의 사회적 간접비용으로 지역별 휴양지, 주택가격 등을 기준으로 공익 가치를 산출한다.
자원 배치 상황 출력부(130)는 자원 배치 모델을 이용하여 항공 자원의 배치 위치와 투입될 항공 자원의 수를 산출하고 항공 자원의 배치 상황을 출력한다.
자원 배치 상황 출력부(130)는 민감도를 분석한 결과를 출력할 수 있다. 자원 배치 상황 출력부(130)는 제한된 예산을 증감시켜 추가 헬기를 운용하건 우선적으로 감소시킬 관리소를 선정할 수 있다.
자원 배치 상황 출력부(130)는 예산이 감소되면 인접 관리소에서 함께 초기 대응할 수 있으며, 인접 지역의 헬기의 감소 부분을 만회해주고 상대적인 산불 진화 역량에 대한 감소 정도가 적은 관리소를 추출한다.
자원 배치 상황 출력부(130)는 장기적으로 예산이 증가할 때, 항공 관리소당 최적 진화용 헬기 보유량을 고려해야 한다. 최적 배치의 결과 값이 항공 관리소의 최대 헬기 보유 및 운용 능력에 의해 제약을 받기 때문이다.
도 2는 가용 진화 헬기의 수와 초기 대응을 받지 못한 산불의 수의 거래 곡선을 나타낸 도면이다.
최적화 모델을 통해 도출한 초기 진화를 받지 못하는 산불의 수는 산불 진화용 헬기의 수가 증대됨에 따라 감소한다. 초기 진화할 수 있는 가용 헬기가 늘어남에 따라 산불이 초기 진화를 최초 30분 이내에 받지 못하는데 대한 확률이 감소하기 때문이다.
시나리오별 산림청 헬기의 초기 대응 능력 평가 및 적정대수는 표 1과 같다.
Figure pat00008
적정 수준의 산불 헬기 수의 결정은 하루 동안 골든 시간 내에 헬기가 산불 발생 지역에 도착하지 못하는 산불의 건수가 0.5건 이하로 유지시킨다.
산불 기간 동안 90%의 가동률을 적용하면, 10% 추가적인 산불 대수가 필요하다. 다만 지자체 임차 헬기가 30% 산불의 경우에 단독 진화한다. 즉, 실제 산림 헬기 필요 대수는 적정 수준*1.1(가동률)*0.7(산림항공헬기)를 적용한다.
산불 진화 자원 배치 장치에 포함된 구성요소들이 도 1에서는 분리되어 도시되어 있으나, 복수의 구성요소들은 상호 결합되어 적어도 하나의 모듈로 구현될 수 있다. 구성요소들은 장치 내부의 소프트웨어적인 모듈 또는 하드웨어적인 모듈을 연결하는 통신 경로에 연결되어 상호 간에 유기적으로 동작한다. 이러한 구성요소들은 하나 이상의 통신 버스 또는 신호선을 이용하여 통신한다.
산불 진화 자원 배치 장치는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합에 의해 로직회로 내에서 구현될 수 있고, 범용 또는 특정 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수도 있다. 장치는 고정배선형(Hardwired) 기기, 필드 프로그램 가능한 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array, FPGA), 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC) 등을 이용하여 구현될 수 있다. 또한, 장치는 하나 이상의 프로세서 및 컨트롤러를 포함한 시스템온칩(System on Chip, SoC)으로 구현될 수 있다.
산불 진화 자원 배치 장치는 하드웨어적 요소가 마련된 컴퓨팅 디바이스에 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합하는 형태로 탑재될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스는 각종 기기 또는 유무선 통신망과 통신을 수행하기 위한 통신 모뎀 등의 통신장치, 프로그램을 실행하기 위한 데이터를 저장하는 메모리, 프로그램을 실행하여 연산 및 명령하기 위한 마이크로프로세서 등을 전부 또는 일부 포함한 다양한 장치를 의미할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 산불 진화 자원 배치 방법을 예시한 흐름도이다.
산불 진화 자원 배치 방법은 컴퓨팅 디바이스에 의하여 수행될 수 있으며, 산불 진화 자원 배치 장치가 수행하는 동작에 관한 상세한 설명과 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
단계 S310에서, 컴퓨팅 디바이스는 산불 발생 일시 및 산불 발생 영역이 모델링된 산불 발생 시나리오를 통하여 또는 사용자 인터페이스를 통하여 산불 발생 지점을 입력받는다.
산불 발생 시나리오는 (i) 연중 발생하는 각 산불 발생일에 대한 베르누이 분포로부터 추출된 값을 통해 산불이 발생했는지 또는 발생하지 않았는지 나타내는 제1 분포도, (ii) 이산 확률 분포를 이용하여 다중 발생한 산불을 임의로 추출하여 하루에 발생한 산불을 나타내는 제2 분포도, 및 (iii) 포아송 확률 분포로부터 임의로 독립적인 추출에 의해 산불 발생 시간을 나타내는 제3 분포도를 조합하여, 하루 산불 발생 수, 상기 산불 발생 영역, 및 산불 세기를 모델링한 시나리오이다. 산불 발생 시나리오는 산불 발생 확률이 높은 기간과 낮은 기간을 계절별로 구분하고, 산불 발생 확률이 높은 기간과 낮은 기간을 지역별로 구분하여 계절 및 지역 특성을 적용한다.
산불 발생 지점은 풍속, 습도, 및 건조일수를 포함하는 산불 위험 인자를 입력받고 사용자 인터페이스에 의해 지도 상에 표시된 광역지자체 및 시군구를 입력받을 수 있다.
단계 S320에서, 컴퓨팅 디바이스는 항공 자원이 배치된 항공 관리소의 위치와 상기 산불 발생 지점까지의 이동 거리 및 이동 시간에 관한 데이터를 기초로 비용과 손실을 최소화하는 자원 배치 모델을 생성한다.
자원 배치 모델은 자원 투입 비용과 산불로 발생하는 기대 손실을 최소화하며, 기대 손실은 상기 산불 발생 시나리오의 확률에 시나리오별 산불이 발생하였을 때 초동 조치를 받지 못한 영역에서 발생하는 손실을 곱한 값이다.
자원 배치 모델은 (i) 예산에 관한 제1 제약사항, (ii) 각 항공 관리소에 배치된 항공 자원의 수가 상기 각 항공 관리소의 규모에 따라 제한되는 제2 제약사항, (iii) 상기 산불 발생 지점에 배치되는 항공 자원의 수가 해당하는 항공 관리소의 보유 항공 자원에 따라 제한되는 제3 제약사항, (iv) 상기 산불 발생 지점을 진화하는데 필요한 항공 자원의 수가 초기 대응 시간 내에 도달 가능한 항공 관리소의 집합에 따라 제한되는 제4 제약사항을 만족한다. 산불 발생 지점은 인구 밀집 지역, 생태 보전 지역, 목재 가치, 및 공익 가치를 기준으로 가중치가 부여된다.
단계 S330에서, 컴퓨팅 디바이스는 자원 배치 모델을 이용하여 항공 자원의 배치 위치와 투입될 항공 자원의 수를 산출하고 항공 자원의 상황을 출력한다. 항공 자원의 상황을 출력하는 단계(S330)는 예산을 증감시켜 인접하는 항공 관리소 간에 산불 진화 역량에 대한 증감 정도를 추출하거나, 항공 관리소에서 보유할 항공 자원의 수를 조절할 수 있다.
도 3에서는 각각의 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나 이는 예시적으로 설명한 것에 불과하고, 이 분야의 기술자라면 본 발명의 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 3에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 또는 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하거나 다른 과정을 추가하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.
본 실시예들에 따른 동작은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 실행을 위해 프로세서에 명령어를 제공하는 데 참여한 임의의 매체를 나타낸다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, 자기 매체, 광기록 매체, 메모리 등이 있을 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드, 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.
본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 산불 진화 자원 배치 장치
110: 산불 발생 지점 입력부
120: 자원 배치 모델 생성부
130: 자원 배치 상황 출력부

Claims (17)

  1. 컴퓨팅 디바이스에 의한 산불 진화 자원 배치 방법에 있어서,
    산불 발생 일시 및 산불 발생 영역이 모델링된 산불 발생 시나리오를 통하여 또는 사용자 인터페이스를 통하여 산불 발생 지점을 입력받는 단계;
    항공 자원이 배치된 항공 관리소의 위치와 상기 산불 발생 지점까지의 이동 거리 및 이동 시간에 관한 데이터를 기초로 비용과 손실을 최소화하는 자원 배치 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 자원 배치 모델을 이용하여 상기 항공 자원의 배치 위치와 투입될 항공 자원의 수를 산출하고 상기 항공 자원의 상황을 출력하는 단계
    를 포함하는 산불 진화 자원 배치 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 산불 발생 시나리오는 (i) 연중 발생하는 각 산불 발생일에 대한 베르누이 분포로부터 추출된 값을 통해 산불이 발생했는지 또는 발생하지 않았는지 나타내는 제1 분포도, (ii) 이산 확률 분포를 이용하여 다중 발생한 산불을 임의로 추출하여 하루에 발생한 산불을 나타내는 제2 분포도, 및 (iii) 포아송 확률 분포로부터 임의로 독립적인 추출에 의해 산불 발생 시간을 나타내는 제3 분포도를 조합하여, 하루 산불 발생 수, 상기 산불 발생 영역, 및 산불 세기를 모델링한 시나리오인 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 산불 발생 시나리오는 산불 발생 확률이 높은 기간과 낮은 기간을 계절별로 구분하고, 상기 산불 발생 확률이 높은 기간과 낮은 기간을 지역별로 구분하여 계절 및 지역 특성을 적용한 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 산불 발생 지점은 풍속, 습도, 및 건조일수를 포함하는 산불 위험 인자를 입력받고 상기 사용자 인터페이스에 의해 지도 상에 표시된 광역지자체 및 시군구를 입력받는 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 자원 배치 모델은 자원 투입 비용과 산불로 발생하는 기대 손실을 최소화하며, 상기 기대 손실은 상기 산불 발생 시나리오의 확률에 시나리오별 산불이 발생하였을 때 초동 조치를 받지 못한 영역에서 발생하는 손실을 곱한 값인 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 자원 배치 모델은 (i) 예산에 관한 제1 제약사항, (ii) 각 항공 관리소에 배치된 항공 자원의 수가 상기 각 항공 관리소의 규모에 따라 제한되는 제2 제약사항, (iii) 상기 산불 발생 지점에 배치되는 항공 자원의 수가 해당하는 항공 관리소의 보유 항공 자원에 따라 제한되는 제3 제약사항, (iv) 상기 산불 발생 지점을 진화하는데 필요한 항공 자원의 수가 초기 대응 시간 내에 도달 가능한 항공 관리소의 집합에 따라 제한되는 제4 제약사항을 만족하는 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 산불 발생 지점은 인구 밀집 지역, 생태 보전 지역, 목재 가치, 및 공익 가치를 기준으로 가중치가 부여된 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 항공 자원의 상황을 출력하는 단계는,
    상기 예산을 증감시켜 인접하는 항공 관리소 간에 산불 진화 역량에 대한 증감 정도를 추출하거나, 상기 항공 관리소에서 보유할 항공 자원의 수를 조절하는 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 방법.
  9. 산불 발생 일시 및 산불 발생 영역이 모델링된 산불 발생 시나리오를 통하여 또는 사용자 인터페이스를 통하여 산불 발생 지점을 입력받는 산불 발생 지점 입력부;
    항공 자원이 배치된 항공 관리소의 위치와 상기 산불 발생 지점까지의 이동 거리 및 이동 시간에 관한 데이터를 기초로 비용과 손실을 최소화하는 자원 배치 모델을 생성하는 자원 배치 모델 생성부; 및
    상기 자원 배치 모델을 이용하여 상기 항공 자원의 배치 위치와 투입될 항공 자원의 수를 산출하고 상기 항공 자원의 배치 상황을 출력하는 자원 배치 상황 출력부
    를 포함하는 산불 진화 자원 배치 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 산불 발생 시나리오는 (i) 연중 발생하는 각 산불 발생일에 대한 베르누이 분포로부터 추출된 값을 통해 산불이 발생했는지 또는 발생하지 않았는지 나타내는 제1 분포도, (ii) 이산 확률 분포를 이용하여 다중 발생한 산불을 임의로 추출하여 하루에 발생한 산불을 나타내는 제2 분포도, 및 (iii) 포아송 확률 분포로부터 임의로 독립적인 추출에 의해 산불 발생 시간을 나타내는 제3 분포도를 조합하여, 하루 산불 발생 수, 상기 산불 발생 영역, 및 산불 세기를 모델링한 시나리오인 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 산불 발생 시나리오는 산불 발생 확률이 높은 기간과 낮은 기간을 계절별로 구분하고, 상기 산불 발생 확률이 높은 기간과 낮은 기간을 지역별로 구분하여 계절 및 지역 특성을 적용한 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 산불 발생 지점은 풍속, 습도, 및 건조일수를 포함하는 산불 위험 인자를 입력받고 상기 사용자 인터페이스에 의해 지도 상에 표시된 광역지자체 및 시군구를 입력받는 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 자원 배치 모델은 자원 투입 비용과 산불로 발생하는 기대 손실을 최소화하며, 상기 기대 손실은 상기 산불 발생 시나리오의 확률에 시나리오별 산불이 발생하였을 때 초동 조치를 받지 못한 영역에서 발생하는 손실을 곱한 값인 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 자원 배치 모델은 (i) 예산에 관한 제1 제약사항, (ii) 각 항공 관리소에 배치된 항공 자원의 수가 상기 각 항공 관리소의 규모에 따라 제한되는 제2 제약사항, (iii) 상기 산불 발생 지점에 배치되는 항공 자원의 수가 해당하는 항공 관리소의 보유 항공 자원에 따라 제한되는 제3 제약사항, (iv) 상기 산불 발생 지점을 진화하는데 필요한 항공 자원의 수가 초기 대응 시간 내에 도달 가능한 항공 관리소의 집합에 따라 제한되는 제4 제약사항을 만족하는 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 산불 발생 지점은 인구 밀집 지역, 생태 보전 지역, 목재 가치, 및 공익 가치를 기준으로 가중치가 부여된 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 장치.
  16. 제14항에 있어서,
    상기 자원 배치 상황 출력부는,
    상기 예산을 증감시켜 인접하는 항공 관리소 간에 산불 진화 역량에 대한 증감 정도를 추출하거나, 상기 항공 관리소에서 보유할 항공 자원의 수를 조절하는 것을 특징으로 산불 진화 자원 배치 장치.
  17. 프로세서에 의해 실행 가능한 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 비일시적(Non-Transitory) 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령어들이 컴퓨팅 디바이스의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 경우에,
    산불 발생 일시 및 산불 발생 영역이 모델링된 산불 발생 시나리오를 통하여 또는 사용자 인터페이스를 통하여 산불 발생 지점을 입력받는 단계;
    항공 자원이 배치된 항공 관리소의 위치와 상기 산불 발생 지점까지의 이동 거리 및 이동 시간에 관한 데이터를 기초로 비용과 손실을 최소화하는 자원 배치 모델을 생성하는 단계; 및
    상기 자원 배치 모델을 이용하여 상기 항공 자원의 배치 위치와 투입될 항공 자원의 수를 산출하고 상기 항공 자원의 상황을 출력하는 단계
    를 포함한 동작들을 수행하는 컴퓨터 프로그램.
KR1020180128191A 2018-10-25 2018-10-25 산불 통합진화자원 배치 방법 및 장치 KR102126557B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180128191A KR102126557B1 (ko) 2018-10-25 2018-10-25 산불 통합진화자원 배치 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180128191A KR102126557B1 (ko) 2018-10-25 2018-10-25 산불 통합진화자원 배치 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200046682A true KR20200046682A (ko) 2020-05-07
KR102126557B1 KR102126557B1 (ko) 2020-06-25

Family

ID=70733592

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180128191A KR102126557B1 (ko) 2018-10-25 2018-10-25 산불 통합진화자원 배치 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102126557B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114153156A (zh) * 2021-12-09 2022-03-08 北京航空航天大学 面向森林草原防灭火的直升机野外加油调度仿真系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005141334A (ja) * 2003-11-04 2005-06-02 Toshiba Solutions Corp 災害リスク評価システム、災害リスク評価サービス提供システム、災害リスク評価方法、災害リスク評価支援方法及び災害リスク評価サービス提供方法
KR20090122581A (ko) * 2008-05-26 2009-12-01 신현성 산불진압 시뮬레이션 시스템
KR101210658B1 (ko) 2011-12-30 2012-12-31 대한민국 산불 방지 통합 시스템, 산불 방지 장치 및 산불 방지 통합 서버
KR20170001964A (ko) * 2015-06-29 2017-01-06 이우성 수해조절용 수해조절기계의 분배투입장치
KR101881222B1 (ko) * 2016-11-17 2018-08-17 호서대학교 산학협력단 도시 화재 시뮬레이션 장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005141334A (ja) * 2003-11-04 2005-06-02 Toshiba Solutions Corp 災害リスク評価システム、災害リスク評価サービス提供システム、災害リスク評価方法、災害リスク評価支援方法及び災害リスク評価サービス提供方法
KR20090122581A (ko) * 2008-05-26 2009-12-01 신현성 산불진압 시뮬레이션 시스템
KR101210658B1 (ko) 2011-12-30 2012-12-31 대한민국 산불 방지 통합 시스템, 산불 방지 장치 및 산불 방지 통합 서버
KR20170001964A (ko) * 2015-06-29 2017-01-06 이우성 수해조절용 수해조절기계의 분배투입장치
KR101881222B1 (ko) * 2016-11-17 2018-08-17 호서대학교 산학협력단 도시 화재 시뮬레이션 장치

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
비특허문헌* *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114153156A (zh) * 2021-12-09 2022-03-08 北京航空航天大学 面向森林草原防灭火的直升机野外加油调度仿真系统
CN114153156B (zh) * 2021-12-09 2023-11-28 北京航空航天大学 面向森林草原防灭火的直升机野外加油调度仿真系统

Also Published As

Publication number Publication date
KR102126557B1 (ko) 2020-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7917380B2 (en) System and method for strategic budgeting of initial response for managing wildfires
Bonazountas et al. A decision support system for managing forest fire casualties
Liberatore et al. Uncertainty in humanitarian logistics for disaster management. A review
Sakellariou et al. Review of state-of-the-art decision support systems (DSSs) for prevention and suppression of forest fires
Häring et al. Towards a generic resilience management, quantification and development process: general definitions, requirements, methods, techniques and measures, and case studies
Calkin et al. A real-time risk assessment tool supporting wildland fire decisionmaking
Arif et al. Role of machine learning algorithms in forest fire management: A literature review
Martell Forest fire management
Thompson et al. A polygon-based modeling approach to assess exposure of resources and assets to wildfire
Podur et al. A simulation model of the growth and suppression of large forest fires in Ontario
Szeto et al. Link-based multi-class hazmat routing-scheduling problem: A multiple demon approach
Bashiri et al. A two stage stochastic programming for asset protection routing and a solution algorithm based on the Progressive Hedging algorithm
Chan et al. Fighting wildfires under uncertainty: A sequential resource allocation approach
KR102126557B1 (ko) 산불 통합진화자원 배치 방법 및 장치
Sadasivuni et al. Wildfire risk prediction in southeastern Mississippi using population interaction
Wei et al. Designing seasonal initial attack resource deployment and dispatch rules using a two-stage stochastic programming procedure
Fiorucci et al. Natural risk assessment and decision planning for disaster mitigation
Martin-Fernández et al. Optimization of the resources management in fighting wildfires
US20150134298A1 (en) System and method for generating forest fire airtanker operations data
de Brito Junior et al. Stochastic optimization applied to the prepositioning of disaster relief supply decisions in Brazil
Armstrong et al. Estimating the cost of land base changes due to wildfire using shadow prices
Salehi et al. Using neural networks and a fuzzy inference system to evaluate the risk of wildfires and the pinpointing of firefighting stations in forests on the northern slopes of the Zagros Mountains, Iran (case study: Shimbar national wildlife preserve)
Liberatore et al. Fuel management operations planning in fire management: A bilevel optimisation approach
Shahidi et al. A greedy heuristic algorithm to solve a VRP-based model for planning and coordinating multiple resources in emergency response to bushfires
Chang et al. QuIC-IoT: Model-Driven Short-Term IoT Deployment for Monitoring Physical Phenomena

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right