1. 서 론
산불은 매년 우리 사회가 겪는 가장 큰 자연재난 중 하나이다. 특히, 산불이 발생하는 가장 큰 원인은 입산자 실화로, 이는 주로 산림 방문객의 무단 입산과 이에 따른 실수에서 비롯된다. 산림청 통계자료에 따르면 2020년 기준, 10년 평균 동안 연 1,119 ha의 산불이 발생하였으며, 2020년에는 약 2,919 ha의 산불이 발생하였다.
최근에 연속되는 연중 고온 현상과 낮은 강수량 및 건조 일수의 증가로 산불의 발생 및 2차적 피해가 더욱 커지는 경향을 볼 수 있다. 이러한 현상은 귀농⋅귀촌 인구의 증가 및 산림 휴양객의 증가로 인위적인 산불위험요인이 지속적으로 증가하는 것에서도 비롯된다.
산림 휴양객이 증가 중 하나로 산림 내 자연휴양림의 이용객 수가 늘어나는 현상이 있는데, 이는 최근 발생한 COVID-19과 사회적 거리두기 정책의 영향으로 해석된다(Ha and Shin, 2021). 2020년 대도시 또는 대도시 인근지역에 위치한 국립공원의 경우 탐방객 수가 19.3% 증가하였다. 하지만, 아직 자연휴양림 내에서 산불이 발생하였을 때, 의사결정자가 어느 정도로 방재에 대비해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인이나 대응 시스템은 마련되지 않은 상태이다.
산불의 종류는 Table 1과 같이 크게 네 가지로 구분할 수 있으며, 이는 지표화(Surface fire), 수간화(Stem Fire), 수관화(Crown fire), 지중화(Ground fire)이다(Park and Lee, 2011; Quintiere, 2016). 이 중에서 가장 위험한 형태의 산불은 수관화로 평가받는데, 수관화는 수관에서 수관으로 강한 화세가 퍼져나가는 것으로, 소나무 등의 침엽수림에서 많이 발생한다. 특히, 수관화의 특징 중 하나는 대류현상의 결과로 수십미터의 상승기류가 발생하여 수킬로미터 떨어진 곳까지 산불이 연소하고, 그 피해가 매우 큰 것이다. 즉, 산불이 발생가능한 지역 내에서 명확한 임상의 특성을 구분하고, 기상환경과의 관계, 대류현상 등의 특성을 명확히 규명하는 것이 중요하다(Gu, 2001).
Table 1
Definition of Wildires
산불과 관련된 국내 연구로는 Han and Chae (2022)의 산불조심기간 산림 연료 수분함량과 기상인자의 관계 분석 연구가 있다. 해당 선행연구는 다중회귀분석을 실시하여 연료수분함량과 기상의 상관관계를 분석하였다. Lee et al. (2005)은 행동 특성 분석을 통해, 2005년 발생한 양양 산불의 피해도를 분류한 바 있다. 위의 선행연구들은 산림 내에서 발생한 산불을 모니터링하고, 회귀 분석하는 사건 후속적 연구에 그쳤다. 이를 보완하기 위해 Park et al. (2012)은 전산유체역학(Computational Fluids Dynamics)을 활용하여 산림 바람장 해석을 위한 코드 정비를 시도하였다. Lee and Hur (2010)은 WFDS (Wind Urban Interface Fire Dynamics Simulator)를 사용하여 소규모 대상지의 산불해석을 실시했다. 하지만, 구체적으로 대상지를 선정하고, 산림에서 발생가능한 산불의 확산 경로를 예측 및 도달시간을 분석한 연구는 전무한 상태이다.
Lee et al. (2019)은 다양한 산불영향인자 중 경사조건을 적용하여, 잣나무 낙엽을 대상으로 지표화 연소 확산이 산불행동에 미치는 영향을 비교분석하였다. 최근 기술 동향을 살펴봤을 때, 화재 예방용 산림 드론단을 편성하여 봄과 가을에 운영하고 있다. 열화상 카메라를 장착한 야간산불 신속 대응 및 야간 불법소각 단속을 추진하고 있는 실정이지만, 이 역시 산불이 발생한 후에 모니터링을 하는 시스템으로, 선제적 기술 및 연구의 도입이 필요한 시점이다.
국외 선행연구 중, Ha et al. (2018)는 산불로 인해 확산되는 공기 오염물질의 바람환경 분석을 위해 3차원의 CFD 모델을 개발한 바 있다. 개발된 모델에서는 3차원 지형의 풍속, 풍향 데이터를 활용하여 모델의 신뢰성을 검증하였다. Satoh et al. (2009)의 선행연구에서는 산지에서 시작된 불이 도시화재로 연결되는 사례를 CFD로 분석하였다. 국외의 산불 예측 및 확산과 관련된 연구 역시 미진한 상태로, 특정 지역의 산불의 발화 가능성을 예측하고 이에 대한 확산 경로 및 도달시간을 분석하는 것이 필요하다.
이에 본 연구에서는 3차원 CFD 프로그램인 Simcenter STAR-CCM+를 활용하여 치악산 자연휴양림에서 발생될 수 있는 화재를 예측하고, 이의 확산 경로를 분석한다. 또한, 연소시 발생하는 연기의 발생과 확산량을 분석한다. CFD 모의 및 분석 정보를 3차원으로 표출함으로써 의사결정자가 정책 및 산불 방재 계획에 사용 가능한 데이터를 양산하는 것을 본 연구의 목표로 한다.
2. 연구방법 및 내용
2.1 연구 대상지역 선정
본 연구의 대상지는 강원도 원주 치악산에 위치한 자연휴양림으로, 그 전체 크기는 약 860,000 m2이다. 이중 캠핑 및 취사 시설은 330,000 m2이다. 특히 대상지로 설정된 지역은 청소년수련원, 숲 체험장 등의 건물을 보유하고 있으며, 산림 이용객의 수가 높아 대규모 화재 시에는 그 피해 규모가 매우 클 것으로 예상된다.
본 연구에서는 자연휴양림에 제1 캠핑장을 기점으로 16 km2 (4 km × 4 km)의 도메인을 생성하고, 제1 캠핑장에서 발화가 시작되는 것을 모델링 하였다. 제 1 캠핑장은 치악산 휴양림 내에서 이용객의 규모가 가장 많은 곳으로, 화재 발생 시에 피해 규모가 클 것으로 예상된다. 모델링을 위해서 국가공간정보포털에서 해당 지역의 DEM 자료와 건물자료, 교통, 시설, 식생, 수계자료 등을 제공받았다. 제공받은 대상지는 Fig. 1과 같다.
2.2 해석프로그램 선정
본 연구의 목표인 산악지역의 화재, 연소모델 및 연기전파 시뮬레이션을 위해서 Simcenter STAR-CCM+ v2020.3.1. 프로그램을 사용하였다. Simcenter STAR-CCM+는 CAE (Computer-aided Engineering) 프로그램으로 유체와 고체 상태의 문제를 해결하기 위해서 사용된다. 대표적인 해석으로 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)를 사용한다. CFD는 유체 현상을 편미분 방정식으로 표현한 지배 방정식(Governing equations)을 차분화하고 이를 컴퓨터로 계산한다. 이를 통해 유동의 물리적 현상을 이해하고 분석한다(Siemens, 2017; Zastawny and Lardeau, 2020).
CFD에 사용되는 미분 방정식의 차분법으로는 유한차분법(Finite Difference Method, FDM), 유한요소법(Finite Element Method, FEM), 유한체적법(Finite Volume Method, FVM) 등이 있는데, Simcenter STAR-CCM+에서는 유한체적법을 사용하고 있다. 유한체적법은 각 격자요소에 대해 적분형 지배 방정식을 차분화하여 그 근사 값을 사용하는데, 복잡한 형상과 불연속면의 유동에 적합하다. 하지만, 구조해석 등의 비균일 격자를 활용하는 경우에는 응용하기 어렵다는 단점을 가진다(Peiró and Sherwin, 2005).
2.3 모델 제작
DEM, 건물, 교통, 시설, 식생, 수계자료 들의 3D 모델 제작을 위해서 Rhino 7.0 프로그램을 사용하고, Simcenter STAR-CCM+ 내의 Surface Cleanup 작업을 수행하였다. Surface Cleanup을 통해서 제작한 형상의 문제점을 파악하였고, 약 7,600개의 셀에 대해서 보정작업을 실시하였다.
해당 지역의 대상지와 Boundary를 설정하고, Automated Mesh 기능을 활용하여 유한체적법 기반의 CFD 해석을 위한 격자를 생성하였다. 격자는 산지 지형과 건물에 대해서 생성하며, 격자의 크기 설정은 Table 2와 같다. 건물의 격자 크기는 총 4가지의 격자 독립성 시험(Grid Independence Test)를 기반으로 결정되었으며, 기본을 1 m로 하되, 작은 형상에 대해서는 정교하게 구현하기 위해 0.1 m로 묘사하였다. 산지 전체 도메인의 격자는 최대 100 m, 최소 5 m로 설정하여 격자를 생성하였으며, 약 600만 개의 격자가 생성되었다. 생성된 격자의 모습은 Fig. 2와 같다. 본 연구에서 사용한 격자의 크기는 U.S. Forest Service 소속 Wagenbrenner et al. (2019)의 선행연구에서 설정한 20 m보다 조밀한 단위의 격자를 설정하여 더 정밀한 해석이 가능하다. 본 연구의 격자는 설정한 HRR 조건에 적합한 격자의 크기로, 대공간에 대한 격자 크기는 Kim and Kang (2022)를 참고하였으며, 지형과 빌딩에 대한 크기는 Wagenbrenner et al. (2019)의 선행연구와 비교 검증한 값이다.
Table 2
Size of the Mesh Used in CFD Model
물리 모델은 하기와 같이 총 15개의 설정값이 사용되었다.
Three Dimensional
Gradients
Implicit Unsteady
Multi-Component Gas
Non-Reacting: Multi-Component Gas
Segregated Flow
Constant Density
Turbulent
RANS Realizable K-epsilon Turbulence
Exact Wall Distance
Two-Layer All y+ Wall Treatment
Segregated Fluid Temperature
Gravity
Passive Scalar
Cell Quality Remediation
본 연구의 모델에서 특이점은 크게 두 가지인데, 일반적으로 CFD 해석에 사용하는 Steady 해석이 아닌 Implicit Unsteady Function을 사용한 점과 Passive Scalar라는 Field Function을 생성하여 사용한 점이다. 첫째로 Implicit Unsteady Function을 사용한 이유는 화염이 시간에 따라 전파되는 것을 계산하기 위한 것으로, 시간의 흐름을 계산하는 함수가 사용되었다. 두 번째 Passive Scalar Function은 화재에 의해 발생하는 오염물질의 확산을 계산하기 위한 것으로, 해석 영역 내부로 유입되는 유체의 변화를 계산한다. 상대습도 해석을 위해서는 Multi-component Gas 물리 모델을 설정하였다. 모델에 지배적으로 사용되는 물리 모델은 RANS Realizable K-epsilon Turbulence로 일반적인 난류 유동에서 가장 많이 사용되는 해석 방법이다. 사용된 κ-ε난류 모델의 수송방정식은 Eqs. (1) 및 (2)와 같다.
Eqs. (1)과 (2)에서 μi는 속도벡터를 뜻하며, Eij 는 변형률의 구성요소를 뜻하며, 난류점성 μ t = ρ C μ k 2 ∈
2.4 초기조건 설정
Implicit Unsteady 해석에서 초기조건의 값이란 t = 0인 시점에서 온도, 습도, 풍향, 풍속 등의 조건이다. 초기 온도설정은 40 ℃, 습도는 40% 풍속은 2 m/s, 풍향은 동풍으로 설정하였다. 한 지점에서 유동장이 발달할 수 있도록 10분간 화재가 발생하지 않도록 하고, 해석 시간은 1시간으로 설정되었다. Iteration 작업은 5회마다 2초가 기록되어, 총 9,000회의 작업이 반복되었다. 절대습도와 달리 상대습도는 계산되는 값으로, 수증기의 분압과 포화 수증기 압으로 정의되며 포화 수증기압은 Arden Buck 실험식에 의한 온도의 함수이다. 상대습도와 포화 수증기압, 수증기 분압은 Eqs. (3), (4), (5)와 같이 표기된다(Kim and Kang, 2022).
Eq. (3)에서 Ps 는 포화 수증기의 압 P 는 수증기의 분압으로 정의된다.
Eq. (5)에서 Mw 는 물의 분자 질량 Ma 는 공기의 분자 질량이며며, H 는 절대습도이다.
산불의 뚜렷한 확산 경로를 알기 위해, 바람의 방향은 산지 상부로 향하는 서쪽으로 설정하여 모델이 해석되었다. 설정된 초기조건 값은 Table 3과 같다.
Table 3
Initial Condition of the Model
| Parameter | Value |
|---|---|
| Species Mass Fraction | 0.983993, 0.016997 |
| Static Temperature | 40 °C |
| Relative Humidity | 40% |
| Velocity | [-2.0, 0.0, 0.0] m/s |
발화지점 남서쪽에 위치한 하천을 묘사하기 위해서, 물의 온도를 20 ℃로 설정하고, 물이 증발하여 주변에 습도를 높이는 과정을 구현하였다. 하천에 사용된 경계조건의 값은 Table 4와 같다.
2.5 화재 시나리오
치악산 자연휴양림 1 캠프장에 위치한 건물이 발화를 시작하는 것을 가정하여, 어느 방향으로 몇 분 후에 산불이 도달하는지를 살펴보았다. 모니터링 포인트는 발화지점에서 동쪽으로 반경 500 m 지점을 1번으로 설정하고, 22.5° 간격마다 총 16개의 지점을 설정하였으며, 이는 Fig. 3과 같다. 본 연구는 DEM이 고려된 연구이기 때문에, 모니터링 포인트의 지면과 일치되는 Z축의 좌표의 값을 설정하여, 지정된 각도만큼 떨어진 포인트를 자동으로 생성하는 자바스크립트 코드를 사용하였다.
화재 시나리오를 실제 상태와 유사하게 모델링하기 위해서는 화염원에서 발생하는 열 방출량인 HRR (Heat Release Rate) 값과 화재가 번져서 옮겨나갈 때 발화온도를 설정할 필요가 있다. 선행연구를 참고하여 HRR의 값은 가문비(Spruce)의 열 방출량인 13,000 W/m2을 설정하였으며, 낙엽의 발화온도는 285 ℃로 설정하였다(Yeom et al., 2013). 연소 중 발생하는 오염물질(Soot)의 값을 모사하기 위해서 HRR에 대한 함수값을 지정하였다. 발화지점에서 불씨가 전파되어 발생하는 화재에서 생성되는 연기에 대한 필드 함수를 구성하였으며, 선행연구의 결과에 따라서 181 ℃로 설정하고 해석을 수행하였다(Rezaei et al., 2020). 발화시 생성되는 연기와 확산되는 연기의 양을 동시에 파악하기 위해서 Molecular Diffusivity 기능을 사용하였고, 각 지점마다 0.01 ppm 이상이 되는 시각에 대해서 분석했다. 2022년 경북 울진에서 발생한 산불에서 발생한 SO2의 농도는 0.005 ppm, NO2의 농도는 0.028 ppm으로, 산불이 발화시 발생하는 연기의 평균 농도 값은 0.01 ppm 이상이다. 산에서 흘러 내려오는 계곡을 모델로 묘사하였으며, 수면의 온도는 20 ℃로 설정하였다.
3. 연구결과
STAR-CCM+를 활용한 산불 및 연기의 전파결과 Fig. 4와 같이 볼 수 있다. 산불과 연기는 설정한 풍향을 따라 확산하는 모습을 볼 수 있다. 또한, 인화점에서 발생하는 연기의 확산 속도가 산불의 확산 속도보다 더 빠르게 퍼짐을 알 수 있다. 풍향을 완전한 동풍으로 설정하였음에도 불구하고, 산불과 연기의 확산 경로가 북서쪽으로 확산되는 양상을 확인할 수 있었다. 입자가 이동하는 경로를 확인할 수 있는 Molecular Diffusivity 기능을 확인했을 때, 북서 측에 위치한 경사를 따라 풍향의 연돌현상(Stack Effect)이 발생하였다. 연돌현상으로 인해 생성되는 빠른 속도의 공기층을 따라, 화재와 연기의 확산이 나타났다.
3.1 산불의 확산 분석
모니터링 포인트별로 산불의 확산시간을 살펴봤을 때, 산불의 도달시간이 가장 빠른 것은 Point 9, 다음으로는 Point 10, Point 6, Point 8 순으로 나타났다. 각 지점별 발화 시간과 온도 분포를 나타낸 그래프는 Fig. 5(a)와 같다. Point 9에서의 발화 시작 시각은 32분 20초이며, 화재가 옮겨 붙인 이후에 중앙 온도 값이 1,200 ℃ 이상까지 빠르게 올라가며 지속적으로 1,200 ℃ 이상의 값을 보였다.
이외의 다른 지점의 주요 값으로 Point 10에서는 36분 02초 이후에 화재가 발생하였고, Point 6의 경우, 45분 46초, Point 8은 53분 00초에 발화하는 모습을 볼 수 있었다. Point 7의 경우, 46분 04초에 온도가 189 ℃까지 상승하는 모습을 볼 수 있었으나, 산불의 전파 온도인 285 ℃에는 미치지 못했다. 두 번째 발화지점인 Point 10은 첫 번째 발화지점인 Point 9에서 이동하여 발생한 화재로, 약 100 m의 지점을 이동하는데 4분의 시간만이 소요되었다. 세 번째 발화지점인 Point 6은 Point 10의 발화 후 9분 만에 발화하는 모습을 볼 수 있었는데, Point 6에서 발생한 산불은 Point 9에서 거동한 것이 아니라, 연돌효과에서 기인한 것임을 알 수 있다. Point 9에서 인접한 Point 8에 먼저 산불이 옮겨붙지 않고, 지형을 통해 생성되는 대류현상이 연소의 전파에 영향을 준 것으로 분석된다. 반면 다른 지점들에서는 1시간 이내의 산불 확산은 일어나지 않는 것으로 분석됐다.
3.2 연기의 전파 분석
모니터링 포인트별로 연기의 도달시간은 산불의 도달시간과 유사한 분포를 보였지만, 일부 상이점이 밝혀졌다. 연기의 전파시간이 가장 빠른 지점은 Point 9으로 산불의 확산과 동일한 지점으로 분석됐다. 다음은 Point 10, Point 7, Point 6, Point 8 순으로 나타났다. 각 지점별 연기의 전파시간을 나타낸 그래프는 Fig. 5(b)와 같다. 연기의 확산이 나타난 모든 지점에서는 0.01 ppm 이상의 수치가 상승하였다. Point 9에서의 연기는 발화 시작 시각 보다 약 4초 정도 빨리 확산하는 모습을 볼 수 있었다. 이는 주변부에서 연소할 때 생성된 연기가 바람의 흐름을 따라 도달한 것과 발화점보다 인화점이 더 낮게 설정된 결과이다. 51분 58초에는 Point 9지점에서 연기의 최대량이 발생하였으며, 0.0303 ppm으로 나타났다.
Point 10지점에서 연기 발생 시간 역시 산불의 확산 시각보다 4초 빠른 35분 58초로 나타났다. 다음으로 연기가 전파된 지점은 Point 7으로, 산불이 발화되지 않는 지점이다. 이는 Point 7에서 온도가 181 ℃ 이상으로 상승해서 발생하는 연기로, 약 0.0158 ppm 값을 보였다. 시간의 변화에 따라서 산불의 발화 시각보다 연기의 발생 및 전파 시각이 더 빨라지는 경향을 보였다. Point 6지점에서는 45분 34초 이후에 0.01 ppm 이상의 값을 보였으며, 이는 발화보다 12초 빠르게 도달한 시각이다. Point 8에서의 연기 발생 및 전파 시각은 45분 54초로, 화재의 도달 시각보다 4분 6초 빠르게 연기가 도달함을 알 수 있다. 산불의 확산 분석과 연기의 전파 분석을 통해 시각의 변화에 따라 연기의 확산이 산불의 확산보다 빠르게 전파됨을 알 수 있었다. 연기의 확산 역시, 지형을 통해 생성되는 대류현상으로 확산하는 경향을 살펴볼 수 있었다. 위에서 언급한 Point 9, 10, 7, 6, 8 다섯 지점을 제외하면, 나머지 지점에서 연소로 인한 연기의 확산 및 전파는 관찰되지 않았다.
4. 토 의
본 연구에서는 풍향과 풍속뿐만 아니라, 지형으로 인한 압력차와 연돌효과가 산불의 확산에 영향을 준다는 것을 밝혔다. 즉, 산불 발생 시 기상학적인 요소뿐만 아니라, 지형과 해당 대상지가 가지고 있는 특징을 사전에 분석하여야 할 필요성이 있다.
이를 위해 본 연구에서 수행한 FVM 기반의 CFD 해석 등 산불의 확산 경로를 예측할 수 있는 시뮬레이션 연구가 더욱 활발히 진행되어야 한다. 또한, 다양한 케이스 분석을 통해서 기상학적 요소뿐만 아니라, 산불의 확산과 피해에 영향을 미치는 다양한 요인들에 대해서 분석하고 이를 물리적 이론으로 설명하는 것 역시, 후속되는 방재 연구에서 밝혀야 할 부분이다.
산불확산에 영향을 미치는 요인들 간의 물리적 이론을 개념으로 정립하였을 때, 시민 및 의사결정자의 연구활용도는 더욱 높아질 것으로 판단된다. 특히, 산불의 확산을 늦출 수 있는 대응 시설에 대한 설치 가이드라인 설계에 기여할 수 있다.
5. 결 론
본 연구는 강원도 원주 치악산에 위치한 자연휴양림을 대상으로 발생 가능한 화재의 확산 경로와 연소 시 발생하는 연기의 양을 추정하기 위해 수행되었다. 산불은 낙엽의 발화온도인 285 ℃가 초과하는 시점을 참고하여 화재 발생 및 확산 모델을 제작하였으며, 연소 중 발생하는 연기는 0.01 ppm 이상의 값이 모니터링 되는 시점을 분석하였다. 산불을 예측하기 위해서 유한체적법 기반의 전산유체역학 해석을 수행하였으며, 산불의 확산경로를 분석하기 위해 발화지점으로부터 500 m 반경에 16개 지점에서 온도/연기의 변화를 분석했다. 이를 통해 다음과 같은 세 가지의 결론을 도출하였다.
1) 산불 및 연기의 확산 방향은 풍향의 절대적 영향을 받지만, 산지 지형으로 기인하는 연돌효과로 인한 확산이 이루어진다. 이를 통해, 단순 환경데이터만을 통한 확산 경로 예측에 대한 불확실성을 확인할 수 있었다. 기존보다 정확한 산불의 확산 경로와 대응시스템 마련을 위해서는 전산유체역학 등 정밀화된 분석이 동반되어야 한다. 산불 및 연기의 전파는 Point 6, 7, 8, 9, 10 지점에서 변화하는 양상을 볼 수 있었으며, 나머지 모니터링 지점에서는 산불과 연기의 전파로 인한 온도 및 대기질 변화는 발견되지 않았다.
2) 관측 지점 중 최초 산불의 확산지점인 Point 9까지 산불이 확산되는데 소요되는 시간은 약 22분 20초였으며, 해석이 시작된 후 32분 20초의 지점이다. 발화 이후에는 평균 1,200 ℃ 이상의 높은 온도 분포를 보였으며, 이는 일반적으로 알려진 산불의 내부온도와 유사한 값을 가진다. 최초의 산불 확산지점인 Point 9에서 두 번째 확산지점인 Point 10으로 전파되었으며, 약 100 m정도 떨어져 있었으며, 전파까지 4의 시간이 소모됐다.
3) 연기의 전파에 있어서는 산불의 확산과 상이한 부분을 보였는데, Point 7에서 비교적 빠른 시각(45:00)에 0.0158 ppm의 연기가 발생하였다. 이는 불이 완전히 연소하는 발화점(Ignition Point)과, 가연성 증기를 발생시키는 인화점(Flash Point)가 다르기 때문에 나타나는 결과이다. 산불 발화 초기에는 연기의 전파시간과 산불의 확산 시간이 유사했던 반면, 시간변화에 따라 연기의 확산이 더 빠르게 전파하는 모습을 볼 수 있었다. Point 8에서 연기가 일어나는 인화 시각은 산불이 연소하기 시작하는 발화 시각에 비해서 약 4분 6초정도 더 빨랐다. 산불에 대한 초기 매뉴얼 대응시, 산불뿐만 아니라 연기로 인해 발생되는 유해물질에 대한 대책도 함께 마련되어야 한다.
본 연구에서는 기존에는 분석되지 않았던, 산불의 거동특성을 대규모 해석공간에 적용하고 그 확산경로를 제시했다는데 의의가 있다. 하지만, 제한된 케이스의 온도, 습도, 풍향, 풍속 등 한정된 환경 조건만으로 결과를 분석했다는 한계점을 가진다. 추후 연구에서는 개발된 모델을 토대로, 다양한 환경 조건을 시나리오로 구성하여 수치해석에 기반한 의사결정 매뉴얼을 제시해야할 것으로 판단한다. 특히, 후속 연구에서는 산불확산에 있어서 큰 영향을 미치는 풍속을 변화하여 산불의 확산 예측 경로를 비교한 분석이 수행되어야 한다.
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