RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      검색결과 좁혀 보기

      선택해제

      오늘 본 자료

      • 오늘 본 자료가 없습니다.
      더보기
      • 무료
      • 기관 내 무료
      • 유료
      • KCI등재

        로지스틱 회귀모형을 이용한 수관화확산확률식의 개발

        유계선 ( Gye Sun Ryu ),이병두 ( Byung Doo Lee ),원명수 ( Myoung Soo Won ),김경하 ( Kyong Ha Kim ) 한국지리정보학회 2014 한국지리정보학회지 Vol.17 No.1

        수관화는 대형산불의 주된 확산유형으로 빠른 확산속도와 높은 산불강도의 특성을 보이며 많은 피해를 입힌다. 이 연구에서는 수관화 피해를 사전에 예측하기 위해서 수관전소 피해를 입은 지역의 지형·임상·기상 특성을 분석하여 수관화확산확률식을 개발하였다. 영덕·울진·고령·예천에서 일어난 4개의 산불피해지를 대상으로 하였으며, 총 18개의 공간 변수를 구축한 뒤 기타연소지에 대한 수관전소지의 비를 이용하여 각 변수별 구간 가중치를 구하고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 변수와의 상관계수를 산출하였다. 그 결과, 수관화확산확률은 임상이 침엽수림일 때, 250m 이상에서 고도가 높아질수록, 기복이 심할수록, 사면향은 남서 또는 남동사면일 경우, 능선일수록, 일사량이 많아질수록 높게 나타났다. 고도와 경사가 낮은 곳에서는 교란현상이 많이 나타나 일정한 패턴을 보이지 않았다. 이 확률식을 통해 수관화 위험지를 사전에 분석할 수 있고, 산불방지 숲가꾸기 지역 선정 및 진화 우선 지역 선정 등에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다. Crown fire, the main propagation type of large forest fire, has caused extreme damage with the fast spread rate and the high flame intensity. In this paper, we developed the probability equation to predict the crown fires using the spatial features of topography, fuel and weather in damaged area by crown fire. Eighteen variables were collected and then classified by burn severity utilizing geographic information system and remote sensing. Crown fire ratio and logistic regression model were used to select related variables and to estimate the weights for the classes of each variables. As a results, elevation, forest type, elevation relief ratio, folded aspect, plan curvature and solar insolation were related to the crown fire propagation. The crown fire propagation probability equation may can be applied to the priority setting of fuel treatment and suppression resources allocation for forest fire.

      • KCI등재

        가시권 분석을 이용한 산불감시 우선지역 선정 방안

        이병두 ( Byung Doo Lee ),유계선 ( Gye Sun Ryu ),김선영 ( Sun Young Kim ),김경하 ( Kyong Ha Kim ),이명보 ( Myung Boa Lee ) 한국지리정보학회 2011 한국지리정보학회지 Vol.14 No.3

        산불 감시 시설의 탐지확률을 높이고, 감시 자원의 운영 효율성을 높이기 위해서는 어디를 감시해야 하는가에 대한 사전 분석이 요구된다. 본 연구에서는 산불 감시 우선지역을 기존 감시 시설의 가시권과 해당 지역의 산불발생 확률 분석 결과를 이용하여 선정하는 방안을 제시하였다. 즉 발생 확률이 높으면서, 가시성이 떨어지는 곳을 우선 감시 지역으로 정의하고, 퍼지함수를 이용한 변환과 가중치 부여에 의한 중첩분석을 통해 산불감시 우선지도를 생성하였다. 봉화지역을 대상으로 분석한 결과, 감시 우선 지역은 산지가 많은 북부 지역보다는 인구가 많은 중남부 지역에 많이 분포하였다. 개발된 산불감시 우선지역 분석 체계는 한정된 감시 자원의 적정 배치 위치를 선정하는데 기여할 수 있을 것으로 예상된다. In this study, the algorithm for priority area of forest fire surveillance was developed to enhance the effectiveness of fire detection. The high priority surveillance area for forest fire detection was defined as the area with not only low value of viewshed analysis of the lookouts and detection cameras but also high fire occurrence probability. To build the priority map, fuzzy function and map algebra were used. The analysis results of Bonghwa-gun, Gyeongbuk Province, showed that the surveillance priority of central and southern area is higher than north area. This algorithm could be used in the allocation of fire prevention resources and selection of suitable point for new fire detection system.

      • KCI등재

        로지스틱 회귀모형을 이용한 산불발생확률모형 개발

        이병두 ( Byung Doo Lee ),유계선 ( Gye Sun Ryu ),김선영 ( Seon Young Kim ),김경하 ( Kyong Ha Kim ) 한국산림과학회 2012 한국산림과학회지 Vol.101 No.1

        To achieve the forest fire management goals such as early detection and quick suppression, fire resources should be allocated at high probability area where forest fires occur. The objective of this study was to develop and validate models to estimate spatially distributed probabilities of occurrence of forest fire. The models were builded by exploring relationships between fire ignition location and forest, terrain and anthropogenic factors using logistic regression. Distance to forest, cemetery, fire history, forest type, elevation, slope were chosen as the significant factors to the model. The model constructed had a good fit and classification accuracy of the model was 63%. This model and map can support the allocation optimization of forest fire resources and increase effectiveness in fire prevention and planning.

      연관 검색어 추천

      이 검색어로 많이 본 자료

      활용도 높은 자료

      해외이동버튼