2016–2022년 국내 산불 피해대장 중 Sentinel-2 영상에서 육안 식별 가능한 산불. 주요 산지를 따라 경기·강원·경상 및 동해안에 집중 분포한다.
사례 8건(표 4·5)은 논문에 명시된 실제 발생지 좌표. 나머지 점은 논문 그림 1의 분포 경향을 재현한 모식 자료입니다.
동일 지표를 Sentinel-2의 어떤 밴드로 합성하느냐에 따라 산불 피해지의 가시성이 완전히 달라진다. 좌우로 드래그해 두 조합을 비교하세요.
위성영상은 논문이 기술한 분광 반응(피해지 SWIR↑·NIR↓)을 셰이더로 재현한 합성 장면입니다. 색 거동은 실제와 동일한 원리를 따릅니다.
인코더(ResNet-50)가 공간을 접어 특징을 뽑고, 디코더가 다시 펼친다. 스킵 연결이 잃어버린 경계 정보를 되돌려준다.
논문 표 4·5의 8개 사례. 전통적 무감독 분류는 점이지대·수계·전답에서 무너진다.
Weighted BCE는 정밀도를 조금 내주고 재현율을 끌어올려 IoU·F1·Kappa 모두 최고. Focal은 강도 높은 픽셀만 잡아 재현율이 급락한다.
01~04번이 이미 탄 자리를 재는 일이라면, 이건 탈 자리를 미리 짚는 일이다. UNIST 임정호 교수팀의 FWI-Net은 전 지구 산불기상지수(FWI)를 하루 단위로 최대 31일 선행 예측한다.
지구 텍스처를 불러오지 못해 절차적 육지 마스크로 대체했습니다(인터넷 연결 확인).
FWI 장·오차장은 기후대와 가뭄 누적을 흉내 낸 합성 필드로, 실제 ERA5/SEAS5 자료가 아닙니다. 오차 성장 곡선만 보도 수치(첫주 −12.4% · 전체 −6.6%)를 정확히 만족하도록 적합했습니다. 원문: Communications Earth & Environment 온라인 공개, 연합뉴스 보도(2026-07-25).