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1. 서 론 

기후변화의 영향으로 전세계적으로 산불의 빈도, 강도 및 규모가 지속적으로 증가하고 있다(1-10). 기온, 강수패턴 변화, 가뭄 심화 등이 복합적으로 작용하여 산불에 취약한 조건이 확대되고 있으며, 지난 40년간 전 세계 평균 산불 시즌 기간이 약 20% 증가하였다(1-3). 한국에서도 대형 산불이 지속적으로 발생하고 있다. 산림청의 10년간 연평균 산불발생 현황(11)에 따르면 1970～2010년대까지 연평균 산불 피해 면적이 대체로 1,000～4,000 ha 수준에 머물렀으나, 2020년대(2020～2025) 23,116 ha로 급격히 증가하였다.

이러한 산불 피해의 확대는 단순한 산림 손실을 넘어 인명피해와 직결되는 대피체계의 실효성 문제를 야기하고 있다. 산불은 주로 거주지에서 멀리 떨어진 곳에서 발생하였기 때문에 많은 사상자를 낸 경우가 드물었지만(12), 최근 비극적 사건(예: 2018년 그리스 산불: 91명 사망, 2023년 칠레 산불: 137명 사망, 2025년 한국 산불: 28명 사망)들로 인해 산불피해자들의 안전문제를 개선해야 할 필요성이 부각되고 있다(13). 우리나라에서는 산불 발생 시 재난안전문자를 통해 주민들에게 대피장소를 안내하고 있으며, 대피장소는 주민의 생명과 안전을 보호하기 위한 핵심적인 대응 수단으로 활용되고 있다. 그러나 실제 산불 대응 과정에서는 산불 확산 상황과 대피 안내정보가 불일치한 사례도 보고되고 있다. 언론보도에 따르면 2025년 3월 22～31일까지 발생한 의성발 경북 산불 당시(피해면적 약 99,289 ha)(14) 산불 확산 상황을 충분히 반영하지 못한 대피 안내가 이루어졌다는 지적이 제기 되었다(15). 재난안전문자를 통해 특정지역으로 대피를 안내하였으나, 해당 지역으로 산불이 빠르게 확산되면서 주민들이 다른 지역으로 대피해야 하는 상황이 발생했던 것이다. 이렇듯 지금까지의 대피장소 선정은 산불의 확산 특성보다 행정 구역이나 시설 접근성 등 정적인 지표에 의존해 온 측면이 크다. 이러한 문제는 전세계적으로 산불 대응에서 공통적으로 나타는 구조적 문제이다. Kalogeropoulos 등(16)은 2018년 그리스 마티(Mati) 산불을 분석하여, 산불 탐지 시점에서 이미 안전한 대피 가능성이 38%에 불과하였으며, 실제 대피가 시작된 시점에서는 안전 대피 확률이 사실상 0에 가까웠음을 정량적으로 규명하였다. 또한 Steer 등(17)은 시뮬레이션을 통해 대피장소의 위치가 산불 확산 경로를 고려하지 않고 지정될 경우, 대피장소가 오히려 차량을 화재 방향으로 집중시켜 피해 노출을 증가시킬 수 있음을 실증하였다. 따라서 산불의 시공간적 확산 양상을 객관적으로 증명하고, 지정된 대피장소의 안전성을 검증할 필요가 있다.

이에 본 연구는 NASA fire information for resource management system (FIRMS)의 위성 기반 산불 탐지 데이터와 재난 문자 발송 기록을 시공간적으로 결합하여, 2025년 의성지역 산불에서 시공간적으로 안전한 장소가 적절하게 대피장소로 지정되었는지 정량적으로 평가하고자 하였다. 이를 위해 첫째, NASA FIRMS 위성 산불 탐지 데이터를 활용하여 2025년 의성 산불 대피장소별 산불 근접도를 시간대별로 분석하였다. 둘째, 재난 문자 발송 시점을 기준으로 대피장소 선정 당시의 공간적 안전성(지정의 적절성)을 다중 기준으로 평가함으로써 현행 대피장소 지정의 문제점을 실증적으로 규명하고자 하였다.

2. 분석방법

2.1 연구대상지 및 활용데이터

본 연구는 2025년 3월에 발생한 경북 산불 범위 중 산불이 시작된 경상북도 의성군(Figure 1)을 대상으로 수행하였다.

Figure 1

The extent of the areas affected by the March 2025 Gyeongbuk wildfires and the study area.

분석을 위한 재난안전문자(emergency alert messages, EAM) 데이터는 재난안전정보공유플랫폼(www.safetydata.go.kr)에서 수집하였다. 의성군이 산불의 영향범위 내에 있었던 2025년 3월 22일부터 25일까지 의성군에 발송된 67건의 재난안전문자를 분석하여 대피안내를 위한 62건의 문자를 추출하였다. 그 중 불확실한 장소를 제외한 60건의 대피문자를 분석 자료로 활용하였으며, 이로부터 총 33개소의 고유 대피장소를 식별하였다. 이를 바탕으로 대피장소의 위치를 지오코딩(geocoding)하여 point DB화 후 활용하였다.

본 연구는 산불과정에서 대피장소 지정의 적절성에 대해 시공간적 분석을 하기 위해 위성 기반 산불 탐지 데이터를 활용하고자 하였다. 이를 위해 NASA FIRMS에서 제공하는 데이터를 활용하였으며, 대한민국 전역을 대상으로 2025년 3월 21일부터 4월 1일까지 ‘MODIS Collection 6.1’과 ‘Suomi NPP VIIRS Collection 2’의 포인트 기반 아카이브 데이터를 요청 및 다운로드하였다. 취득된 전체 데이터셋은 총 3,903 포인트로 ‘MODIS Collection 6.1’ 769개와 ‘Suomi NPP VIIRS Collection 2’ 3,134개로 구성된다.

산불피해지역의 공간적 범위는 differenced normalized burn ratio (dNBR) 기반으로 도출하였다. Landsat 영상으로부터 산출된 dNBR 래스터에 미국 지질조사국(united states geological survey, USGS) 산불 피해 분류 기준을 적용하여 dNBR 값이 0.1 이상인 지역을 산불 피해지로 추출하였다. 이진화된 래스터에서 발생한 salt and pepper error를 최소화하기 위해 Majority Filter 기법을 적용하였으며, 이후 raster to polygon을 수행하여 벡터 기반 폴리곤을 생성하였다. 분산된 개별 폴리곤은 Minimum Boundary Geometry를 활용하여 단일 연구영역으로 통합하였다. 또한 위성 탐지 정확도의 불확실성을 보완하고, 연구영역 경계 부근의 인접 탐지 스팟이 제외되는 것을 최소화하기 위해 2,000 m 버퍼 적용하여 최종 산불 피해 영향권으로 설정하였다. 이 버퍼는 연구 대상영역을 설정하기 위한 전처리 단계에서 적용된 것으로, 대피장소와 산불 스팟 간 최근접 거리를 산출하는 핵심분석에는 직접적인 영향을 미치지 않는다. 이렇게 도출된 산불 피해 영향권 내에서 탐지된 포인트는 총 2,924개소로, 이를 본 연구의 분석 대상으로 활용하였다.

위성 산불 탐지 데이터의 관측 시각은 협정세계시(UTC) 기준으로 기록되는 반면, 재난안전문자의 발송 시각은 한국표준시(KST, UTC + 9) 기준으로 기록된다. 두 데이터 간 시간 기준의 불일치를 해소하고 시공간적 결합의 정확성을 확보하기 위해, 재난안전문자의 발송 시각을 UTC로 변환하여 분석에 활용하였다.

본 연구에서는 산불의 확산과 대피장소의 안전성을 동적으로 평가하기 위해 누적 분석을 활용하였다. 각 분석 시점(재난문자 발송 전, 발송 후 1 h, 2 h, 3 h, 5 h, 10 h)에 활용되는 산불 스팟은 해당 시점 이전에 탐지된 모든 스팟의 누적으로 정의된다. 특정 시간 구간에 해당하는 스팟만을 분리하여 분석하는 시간 슬라이스 방식이 아니라, 데이터 시작 시점부터 평가시점까지 누적된 탐지 결과 전체를 반영하여 분석을 수행하였다. 산불진행 과정에서 안내된 대피장소가 산불 확산 경로상에 위치하는지 평가하기 위해서는 특정 시간대에 새로 탐지된 스팟만이 아니라, 누적된 전체 산불 영역을 기준으로 대피장소와의 공간적 관계를 파악하는 것이 타당하다고 판단하였다. 또한 MODIS 및 VIIRS는 일 4～7회 한반도 상공을 통과하며 관측 주기 사이 공백이 발생한다. 슬라이스 방식을 채택할 경우 이러한 관측 공백 구간이 빈 시간대로 처리되어 분석의 연속성이 단절될 수 있다. 그러나 누적방식은 이러한 한계를 보완하면서 시간경과에 따라 산불 영역이 확장되고 대피장소와 산불간 거리가 점진적으로 감소하는 양상을 연속적으로 추적할 수 있다는 장점이 있다.

본 연구에서는 산불과정에서 대피장소의 공간적 안전성(지정의 적절성)에 대해 시공간적 분석을 하기 위해 산불 스팟 기반의 산불 영향 영역을 생성하였다. 위성데이터는 센서의 특성에 따른 공간 해상도를 가지며 본 연구에서는 각 산불 스팟 포인트에 센서의 공간 해상도에 기반한 버퍼를 적용하여 산불 영향 영역 폴리곤을 생성하였다. MODIS 스팟의 경우 1,000 m 반경의 버퍼를, VIIRS 스팟의 경우 375 m 반경의 버퍼를 적용하였다. 이는 각 탐지 포인트가 해당 픽셀의 중심 좌표를 나타내고, 실제 열 이상(화재)은 해당 픽셀 전체 범위 내에 존재할 수 있다는 데이터 특성을 반영한 것으로, 픽셀 크기를 실제 화재 영향 반경과 동일시한 것이 아니라 탐지 위치의 공간적 불확실성을 고려하여 산불 영향 영역을 표현하기 위한 것이다(18). 또한 고정 거리 기준으로 산불 스팟에서 500 m 이내 및 1 km 이내에 대피장소가 존재하는지를 추가로 판단하였다. 이 기준은 대피장소의 산불 노출 가능성을 비교하기 위한 다중 평가 기준으로 활용하였다.

2.2 분석단계

산불 대피장소의 시공간적 안전성 분석을 위한 분석단계는 Figure 2와 같다.

Figure 2

Analysis procedure of this study.

Step 1은 데이터 수집 단계로 분석에 필요한 세 가지 입력 데이터를 수집하는 단계이다. 본 연구에서는 NASA FIRMS의 위성 산불 탐지 데이터(MODIS, VIIRS), 재난안전문자 기반 대피장소 데이터, Landsat 기반 dNBR 데이터를 구축하였다.

Step 2는 데이터 전처리 단계로 수집된 데이터를 분석에 적합한 형태로 가공하는 단계이다. dNBR 데이터는 USGS 분류 기준(dNBR ≥ 0.1)에 따라 산불 피해지를 추출하고, Majority Filter 적용 및 Minimum Bounding Geometry와 2 km 버퍼를 통해 산불 피해 영향권을 설정하였다. 이후 NASA FIRMS 및 대피장소 데이터를 산불 피해 영향권으로 Clip하고, 위성 관측 시각(UTC)과 재난문자 발송 시각(KST)을 동일 기준(UTC)으로 변환하였다.

Step 3은 거리 및 노출 분석 단계로 전처리된 데이터를 바탕으로 대피장소별 산불 근접도를 분석하였다. 재난문자 발송 전과 발송 후(1 h, 2 h, 3 h, 5 h, 10 h)의 6개 시점에서 최근접 거리를 산출하였다(Figure 3(a)). 또한 (A) 위성데이터 해상도 기반 버퍼 영역 이내, (B) 산불 스팟 반경 500 m 이내, (C) 산불 스팟 반경 1 km 이내의 세 가지 기준으로 산불 영향 여부를 판정하였다(Figure 3(b)).

Figure 3

Schematic diagram of nearest distance calculation (a) and wildfire impact area (b).

3. 결 과

Figure 4는 2025년 3월 의성발 경북 산불의 확산 과정과 대피장소의 공간적 분포를 보여준다. NASA FIRMS 위성 산불 탐지 데이터를 기반으로 2025년 3월 21일 21:00부터 2025년 3월 26일 09:00까지를 12 h 단위로 산불 스팟의 누적 분포를 표현하였으며, 재난안전문자를 통해 지정된 의성군 내 대피장소의 위치를 함께 표시하였다. 상당수의 대피장소가 산불 확산 경로 주변과 영향 범위 내에 위치함을 확인할 수 있다.

Figure 4

The cumulative hourly spread of the March 2025 Gyeongbuk wildfire and the locations of evacuation sites in Uiseong-gun.

본 연구에서는 재난문자 발송 시점을 기준으로 대피장소와 산불 스팟 간 최근접 거리의 변화를 분석하기 위해 총 6개 시점(문자 발송 전, 발송 후 1 h, 2 h, 3 h, 5 h, 10 h)에서 산불 스팟과의 최근접 거리를 산정하였다.

Table 1에서 보는 바와 같이 문자 발송 전 시점의 산불 스팟 평균 최근접 거리는 2,692.77 m (표준편차 2,969.81 m)였으며, 문자 발송 후 10 h에는 2,166.42 m (표준편차 2,943.53 m)로 약 19.5% 감소하였다. 이는 시간이 경과함에 따라 산불이 전반적으로 대피장소 방향으로 지속 확산되었음을 의미한다. 최소 거리는 문자 발송 이전 268.7 m에서 발송 이후 2 h 시점부터 73.6 m까지 감소하여 일부 대피장소에서 산불 스팟이 매우 근접하게 접근한 사례가 존재함을 보여준다. 표준편차가 평균을 상회하는 높은 편차는 대피장소 간 위험 수준의 이질성이 매우 크다는 것을 의미하며, 일부 대피장소는 산불로부터 충분한 거리를 유지한 반면 상당수의 대피장소가 고위험 상태에 노출되었음을 시사한다. 이러한 결과는 현행 대피장소 선정 과정에서 산불 확산 경로에 대한 검토가 충분히 이루어지지 않았을 가능성을 제기한다.

Table 1

Statistical Summary of Nearest Distances Between Evacuation Site and Wildfire Spot (Unit: m)

세 가지 판단 기준(A: 센서 해상도 기반 버퍼, B: 반경 500 m, C: 반경 1 km)에 대해 각각 대피장소가 최초 영향권에 진입한 시점을 집계한 결과는 Table 2와 같다. Table 2를 살펴보면, 세 기준 모두에서 문자 발송 전 이미 영향범위(375 m～1 km) 내에 상당수의 대피장소가 포함되는 것을 확인할 수 있다. 센서 해상도 기반 버퍼 영역 기준(A)은 전체 24건 중 13건(54.2%), 1 km 이내 기준(C)에서는 전체 32건 중 17건(53.1%)이 재난문자 발송 전 이미 산불 영향권 내에 위치하고 있었다. 이는 현행 대피장소 지정체계에서 산불의 확산방향 및 위치가 충분히 반영되지 못하고 있음을 시사한다. 발송 후 시간대별 분포를 살펴보면, 발송 후 5～10 h 구간에서 영향범위 내에 포함되는 경향이 관찰되었다. 특히 10 h 구간에 집중된 것은 산불이 대피 문자 발송 후에도 수 시간에 걸쳐 지속적으로 대피장소 방향으로 확산되었음을 나타낸다. 이는 안전을 위해 지정된 대피장소가 시간이 흐름에 따라 오히려 산불의 영향범위에 포함되거나 진행 방향 내 고립되는 상황이 발생할 수 있음을 보여준다. 이러한 결과는 산불의 정적인 위치(권역 내 후보 대피장소의 위치) 관계뿐만 아니라 산불의 동적인 확산 경로를 예측하여 반영하는 시스템 구축이 시급함을 시사한다.

Table 2

Frequency of Time It Took for Evacuation Shelters to Fall Within the Affected Area After EAM was Sent

Table 3은 전체 기록 중 대표 사례를 선정하여 시간대별 산불 최근접 거리 및 기준별 최초 영향 시점을 정리한 것이다. 대표 사례는 각 위험 등급에서 거리 변화 폭이 크거나 재난문자 발송 전 이미 영향범위 내에 포함되었던 사례를 중심으로 선정하였다. 문자 발송 전 이미 산불 영향권에 진입한 사례(# of EAM 12, 26 등)에서 재난문자 발송 전 최근접 거리가 268.7～343.1 m에 불과하였다. EAM 1의 경우 재난문자 발송 전 관측공백으로 위성데이터가 없었으나, 발송 후 1 h 이내 701.3 m, 발송 후 2 h 이내에는 73.6 m까지 산불 스팟이 접근하여 모든 기준에서 2 h 이내 영향권에 진입하였다. EAM 35와 EAM 42는 동일한 대피장소로 안내하는 재난안전문자이며, 발송시간의 차이가 존재한다. 이 대피장소의 경우 재난안전문자 발송 전 2,474.3 m에서 발송 후 시간경과에 따라 355.7 m로 최근접거리가 급감하는 곳이다. 이러한 결과는 산불 대피장소 선정 시 단순히 발송 직후 최단 거리나 단기 확산경로만을 고려하는 것이 얼마나 위험할 수 있음을 시사한다. 즉 대피장소의 안전성은 장기적인 산불 확산을 고려하여 선정되어야 한다. EAM 13처럼 10 h 경과까지 산불의 영향범위 내에 포함되지 않는 경우도 있지만, 이는 총 33개소의 대피장소 중 20개소(60.6%)에 불과하였다.

Table 3

Nearest Distance to Cumulative Wildfire Hotspots Before and After Sending EAM, and First Impact Time by Threshold

4. 결 론

본 연구는 NASA FIRMS 위성 기반 산불 탐지 데이터와 재난문자 발송 기록을 결합하여 2025년 3월 의성발 경북 산불 당시 지정된 대피장소의 산불 노출 가능성을 시공간적으로 분석하였다. 분석 결과 일부 대피장소는 재난문자 발송 이전 단계에서 이미 산불 영향 범위에 포함된 것으로 나타났으며, 문자 발송 이후에도 산불 확산에 따라 추가적인 대피장소가 영향 범위에 포함되는 사례가 확인되었다. 이러한 결과는 실제 산불 대응 과정에서 대피장소 지정이 산불 확산 상황과 충분히 연계되지 않을 경우 대피장소 자체가 잠재적인 위험 지역이 될 수 있음을 보여준다. 또한 본 연구의 결과는 현행 대피장소 선정 체계가 산불과 같이 급격히 확산하는 재난 유형에 적합하지 않음을 시사한다. 단순히 시설의 위치나 접근성을 바탕으로 대피장소가 선정될 경우 변화하는 산불 상황에 충분한 안전성을 확보하기 어려울 수 있음을 보여준다.

본 연구의 방법론적 한계는 다음과 같다.

첫째, 산불 스팟의 방향 및 화재 복사에너지(fire radiative power, FRP)가 대피장소에 미치는 영향을 분석에 반영하지 못하였다. 지형, 풍향, 풍속, 연료 조건 등 산불 확산에 영향을 미치는 다양한 요인과 화재 복사 에너지를 함께 고려할 경우 보다 정밀한 평가가 가능하며, 후속 연구에서 보완이 필요하다.

둘째, 본 연구는 특정 시간 구간의 스팟만을 분리하는 슬라이스 방식 대신 누적 방식을 채택하였다. 누적 방식은 위성 관측 공백으로 인한 데이터 누락을 보완하고 산불 영역의 전체 확산 범위를 추적할 수 있다는 장점이 있으나, 이미 소화된 지역의 스팟이 분석에 지속적으로 포함되므로, 대피장소에 대한 위협을 과대평가되는 한계가 있다. 다만 재난 안전 평가의 관점에서 과소평가하는 것보다 과대평가하는 방향이 안전한 접근이라 판단하였다. 이에 따라서, 본 연구의 해석 시 이러한 한계를 고려하여 해석할 필요가 있다.

셋째, MODIS 및 VIIRS 위성의 특성상 일 4～7회의 관측 주기를 가지며, 관측 간 공백이 발생한다. 이로 인해 실제 산불이 대피장소에 도달한 시점은 위성이 탐지한 시점보다 빠를 수 있다.

넷째, 본 연구에서 적용한 500 m 및 1 km 기준은 대피장소의 산불 노출 가능성을 비교하기 위한 다중 평가 기준으로 활용하였다. 그러나 이 거리 기준의 타당성을 보다 엄밀히 검증하기 위해서는 향후 다양한 거리 구간에 대한 민감도 분석이나 실제 산불 대응 지침을 반영한 임계거리 검토가 필요하다.

다섯째, 본 연구에서는 재난안전문자 데이터에서 제공하는 정보만을 바탕으로 대피장소를 추출하였기 때문에 대피장소를 구분할 수 없었다. 그러나 실제 사례에서 대피장소는 긴급대피 및 집결지로써의 대피장소, 1일 이상 단기대피에 활용된 대피장소로 구분된다. 따라서 대피장소의 위계와 역할을 구분한 추가 분석이 필요하다.

본 연구는 위성 기반 산불 탐지 데이터를 활용하여 실제 산불 사례에서 대피장소의 산불 노출 가능성을 정량적으로 평가하였다는 점에서 의의를 가진다. 특히 재난문자 발송 시점과 산불 탐지 정보를 결합하여 대피장소의 안전성을 시공간적으로 분석함으로써 산불 대응 과정에서 발생할 수 있는 대피장소 지정의 잠재적 위험성을 실증적으로 제시하였다. 또한 본 연구에서 활용한 NASA FIRMS 기반 분석 방법론은 향후 타 지역 산불 사례에도 적용 가능한 범용적 평가 체계로서 활용 가능성을 가진다. 연구결과는 산불 대응 정책과 재난 관리 시스템 개선에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

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