실시간 산불 확산 예측 및 맞춤형 대피 안내 서비스

산불 대응에서 가장 중요한 것은
“불이 났다는 사실”이 아니라
어디로 번질지, 지금 어디가 위험한지, 그리고 어디로 피해야 하는지를 아는 것입니다.

안전나침반은
산불 발생 감지 → 확산 예측 → 지도 시각화 → 개인 맞춤 대피 경로 안내
를 하나의 실시간 서비스 흐름으로 연결한 프로젝트입니다.

• 📡 실시간 산불 발생 감지
• 🔮 AI 기반 산불 확산 예측
• 🗺️ 지도 기반 위험 지역 시각화
• 🚶 사용자 위치 기반 안전한 대피 경로 안내
• 🔄 상황 변화 시 자동 경로 재계산

즉,

“지금 불이 났다”가 아니라
“곧 여기까지 번질 수 있고, 당신은 이 경로로 대피하는 것이 안전합니다”
를 사용자에게 제공하는 것이 목표입니다.

현재 제공되는 재난 정보 서비스는 다음과 같은 한계를 가지고 있습니다.

• 텍스트 중심의 안내로 직관성이 낮음
• 실시간 산불 확산 예측 정보 부재
• 사용자 위치를 고려하지 않은 일괄적인 대피 권고
• 상황 변화에 따른 즉각적인 정보 갱신 어려움

이로 인해 실제 재난 상황에서는
정보를 이해하고 판단하는 데 시간이 소요되고,
그 결과 대피가 늦어지는 문제가 반복됩니다.

본 프로젝트는 이러한 정보 부족으로 인한 대피 지연 문제를 기술적으로 해결하고자 시작되었습니다.

본 저장소는 서비스 전체를 구성하는 3개의 독립적인 레포지토리로 이루어져 있습니다.

WildFirePrediction/
├── ai/   # 산불 확산 예측 AI 모델 및 추론 서버
├── be/   # 백엔드 서버 (API, DB, 실시간 데이터 스트리밍)
└── fe/   # 프론트엔드 (지도 시각화, 대피 안내 UI)

각 레포지토리는 역할이 명확히 분리되어 있으며,
실제 서비스 운영을 고려한 구조로 설계되었습니다.

• 현재 발생 중인 산불과 예측된 확산 범위를 지도에서 확인
• 위험 지역이 색상 오버레이로 직관적으로 표시됨

• 버튼 한 번으로 대피 모드 진입
• 사용자 현재 위치 기준으로 주변 대피소 자동 탐색

• 산불 확산 예측 결과를 고려한 위험 회피 경로 제공
• 단순 최단 경로가 아닌 “안전한 경로” 중심 안내

• 산불 위치 또는 예측 정보가 갱신되면
• 대피 경로와 위험 지역이 자동으로 업데이트

사용자는 별도의 복잡한 조작 없이
항상 최신의 안전 정보를 제공받습니다.

산림청 산불 데이터
↓
실시간 산불 감지
↓
산불 확산 예측 (AI)
↓
백엔드 서버 처리 및 저장
↓
SSE 기반 실시간 데이터 스트리밍
↓
프론트엔드 지도 시각화 및 대피 안내

• 모든 과정은 실시간 파이프라인으로 연결되어 있습니다.
• 산불 위치 정보가 갱신될 경우, 예측 정확도를 위해 기존 예측은 폐기하고 새로운 예측을 다시 수행합니다.

AI 모델은 산불 확산을 전이 문제로 보고 설계되었습니다.

• 300m × 300m 격자 단위 예측
• 지형, 환경, 기상 정보를 통합한 다채널 입력
• 강화학습 기반 산불 확산 모델
• 과소 예측을 강하게 억제하는 보상 설계

본 프로젝트에서 AI는 목적이 아니라
사용자에게 의미 있는 정보를 제공하기 위한 수단입니다.

• Spring Boot 기반 서버
• AWS EC2 + RDS 환경에서 운영
• AI 예측 결과를 DB에 저장
• SSE(Server-Sent Events) 기반 실시간 데이터 전송

재난 상황에서 불필요한 요청/응답 지연을 줄이기 위해
양방향 통신 방식 대신 단방향 실시간 스트리밍 구조를 채택했습니다.

자세한 사항은 https://github.com/WildFirePrediction/be 참고 !

• 지도 중심 UI 구성
• 실시간 데이터 스트림을 전역 싱글톤 구조로 관리
• 다수의 위험 오버레이 상황에서도 부드러운 렌더링
• 한 번의 조작으로 대피 안내가 시작되는 단순한 사용 흐름

프론트엔드의 핵심 철학은 다음과 같습니다.

“한 번 연결하고, 어디서든 실시간으로 구독한다.”

• ⏱️ 대피 판단 시간 단축
• 🧠 위험 상황 인지 능력 향상
• 📍 사용자 위치 기반 맞춤형 대피 안내
• 🔄 상황 변화에 강한 실시간 대응

• 예측 결과의 불확실성 표현 강화 필요
• 실시간 교통 정보 및 도로 통제 데이터 연동
• 대피소 수용 가능 인원 정보 반영
• 대규모 트래픽 상황을 고려한 고가용성 구조 개선

본 프로젝트는
연구용 데모가 아닌, 실제 재난 상황에서 “쓸 수 있는 서비스”를 목표로 설계되었습니다.

AI, 백엔드, 프론트엔드를 분리하되
각 요소를 하나의 실시간 서비스 흐름으로 연결한 것이
이 프로젝트의 가장 큰 특징입니다.