강화 학습 및 환경 데이터를 이용한 산불 확산 예측

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 기후로 인한 극심한 더위로 인해 대규모 산불이 증가하여 신속한 확산 예측의 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 바람, 식생, 경사도, 습기 관련 지표를 사용하여 2022년 울진 지역의 산불 전파를 모델링하기 위해 심층 Q-네트워크(DQN)를 적용한다. 시뮬레이션 결과, 평형 수분 함량과 풍향에 더 큰 가중치를 부여하면 약 0.72의 자카드 지수를 얻는다.
이는 실제 연소 면적과 밀접하게 일치한다. 습도, 연료 유형, 지형 복잡성과 같은 제한된 환경 세부 사항으로 인해 일부 지역의 과대/미흡 추정이 발생한다. 연구 결과는 강화 학습이 동적인 화재-환경 상호작용을 포착하고 산불 확산 예측을 위한 유효한 도구로 활용될 수 있음을 보인다. 향후 연구에서는 정확도를 향상시키기 위해 고해상도 환경 데이터를 통합할 수 있다.