다층적 통계·머신러닝 분석을 통한 산불진화 헬리콥터 사고 요인에 관한 연구
A Study on the Accident factors of Wildfire Suppression Helicopters through Multilevel Statistical and Machine Learning Analysis
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초록
본 연구는 산불진화 헬리콥터의 사고 요인을 체계적으로 규명하고, 이를 바탕으로 예측력이 높은 분석모형을 제시하는 것을 목적으로 수행되었다. 최근 기후변화와 이상기상 현상은 전 세계적으로 산불의 발생 빈도와 규모를 크게 증가시키고 있으며, 한반도 역시 봄․가을 건조기에 대형 산불이 빈발하는 특성을 지닌다. 이에 따라 산불 진화를 위한 항공자원의 수요가 지속적으로 확대되고 있으며, 특히 기동성이 뛰어난 헬리콥터는 초기 대응과 확산 차단에 핵심적인 역할을 담당한다. 그러나 산불진화 임무는 일반 항공운항과 달리 저고도 운항, 복잡한 산악지형, 강풍과 난류, 연기에 의한 시계 제한, 물 투하 과정에서의 조종 부담 증가 등 복합적 위험 요인이 중첩되어 있어 사고 위험이 매우 높은 분야이다. 이러한 특수성과 고위험성에도 불구하고 기존 연구들은 사고 통계의 한계, 표본 부족, 방법론적 제약으로 인해 사고 요인을 종합적으로 규명하고 예측 가능한 모형을 제시하는 데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 2001~2025년 국내 산불진화 헬리콥터 운항 및 사고 데이터를 체계적으로 수집하여 분석에 활용하였다. 분석에서는 사고 여부를 종속변수로 설정하고, 독립변수로는 비행단계별 비율(순항․착륙), 조종과실비율, 산불발생시간, 기종별 사고현황을 구성하였다. 추가적으로 연령 및 비행시간 변수는 초기 모델에 포함되었으나 다중공선성 문제가 확인되어 최종 분석에서는 제외하였다. 데이터 결측치는 다중대치(MICE) 기법을 적용하여 20회 반복 보정을 실시함으로써 편향을 최소화하고 신뢰성을 확보하였다. 실증분석 결과, 비행단계별 사고는 이륙 2건, 순항 6건, 착륙 11건으로 나타났다. 이를 바탕으로 산출된 평균 단위 비율은 순항 0.167, 착륙 0.091로 확인되었는데, 이는 소표본 상황에서 비행단계별 상대적 위험도를 비교할 수 있는 대안적 지표로 활용될 수 있음을 보여준다. 회귀분석 결과, 조종과실비율과 순항비율은 사고 발생에 유의한 양(+)의 영향을 미쳤다. 즉, 조종사의 인적 오류가 빈번히 발생하거나 순항 단계의 비중이 클수록 사고 발생 확률이 높아지는 경향을 보였다. 랜덤포레스트 분석 결과 역시 동일하게 조종과실비율과 순항비율이 핵심 요인으로 도출되어, 전통적 통계기법과 머신러닝 기법 간 결과의 일관성이 확인되었다. 반면 착륙비율은 사고 건수가 많음에도 불구하고 통계적 유의성이 확보되지 않았다. 이는 착륙 단계에서 조종사가 절차를 철저히 준수하고 집중력을 강화하는 경향이 있어 위험이 일정 부분 완화되었을 가능성을 시사한다. 제시된 모형의 성능 검증 결과는 매우 우수하였다. ROC-AUC 값은 1.000으로 사고 발생 여부를 완벽히 구분하였으며, Hosmer-Lemeshow 적합도 검정 결과 p =0.82로 모형의 적합성이 확인되었다. 또한 Brier score=0.021로 나타나 예측 오류가 매우 낮은 수준임을 보여주었으며, 순열검정과 부트스트랩을 통해 반복 추출 상황에서도 일관된 예측력이 유지됨이 입증되었다. 이러한 결과는 산불진화 헬리콥터 사고 예방을 위해 몇 가지 중요한 시사점을 제공한다. 첫째, 조종사 인적 오류는 여전히 가장 중요한 사고 요인으로 확인되었으며, 이를 줄이기 위한 체계적인 오류 관리 프로그램이 필요하다. 둘째, 순항 단계는 장시간 비행으로 인한 피로 누적, 집중력 저하, 상황인식 감소가 복합적으로 작용하여 사고 위험을 높이는 것으로 나타났다. 따라서 장시간 순항에 대한 실시간 모니터링 체계 구축과 피로 관리 시스템 도입이 시급하다. 셋째, 착륙 단계에서 유의성이 확보되지 않은 것은 단순히 위험이 낮다는 의미가 아니라, 집중 강화와 절차 준수가 사고 위험을 억제하고 있음을 보여준다. 이는 긍정적 행동 특성을 교육훈련 과정에서 적극 강화하는 것이 효과적일 수 있다. 학문적 기여로는 전통적 통계기법과 머신러닝 기법을 융합하여 기존 연구의 한계를 극복하였다는 점이 있다. 특히 소표본과 공선성 문제를 동시에 고려하면서도 높은 예측력을 갖춘 모형을 제시함으로써 향후 항공안전 연구의 방법론적 확장 가능성을 확인하였다. 실무적으로는 조종사 오류 관리 체계 강화, 순항 단계 위험 모니터링, 기종별 맞춤형 안전지침 마련 등 현장에서 직접 적용 가능한 시사점을 제공한다. 또한 산불진화 현장에서 실시간 데이터를 활용한 위험예측 체계를 마련한다면, 조종사 피로와 인적 오류를 사전에 관리하여 사고 위험을 효과적으로 감소시킬 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 국제 항공안전 데이터와의 비교분석을 통해 본 연구 결과의 일반화 가능성을 검토할 필요가 있다. 더 나아가 기후변화, 임무 특성, 조종사 심리․생리적 상태를 통합적으로 반영하는 빅데이터 기반 예측모형을 고도화하여 보다 정교한 안전관리 전략을 개발할 수 있을 것이다. 특히 인공지능과 시뮬레이션 기술을 접목해 다양한 위험 시나리오를 가상 환경에서 학습․훈련한다면, 실제 상황 대응 능력을 획기적으로 높일 수 있을 것으로 기대된다. 결론적으로, 본 연구는 산불진화 헬리콥터 사고 요인을 다각도로 규명하고, 전통적 통계와 머신러닝을 결합한 예측모형을 제시함으로써 학문적․실무적 측면에서 중요한 의의를 지닌다. 이러한 연구 결과는 항공 안전관리 현장과 정책 수립에 기여할 뿐 아니라, 기후위기 시대 항공안전 확보를 위한 핵심 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
This study was conducted with the primary objective of systematically identifying the causal factors of wildfire suppression helicopter accidents and developing an analytical model with strong predictive capacity. In recent years, climate change and increasingly frequent extreme weather phenomena have significantly raised both the frequency and severity of wildfires worldwide. The Korean Peninsula, with its seasonal dry periods in spring and autumn, has also experienced repeated occurrences of large-scale wildfires. Consequently, the demand for helicopter deployment in wildfire suppression operations has grown rapidly. Helicopters play a particularly crucial role in the early stages of fire response and in containing fire spread due to their mobility and operational flexibility. Nevertheless, wildfire suppression missions differ greatly from routine aviation operations. These missions involve inherently hazardous conditions such as low-altitude maneuvering, operations in complex mountainous terrain, exposure to strong winds and turbulence, limited visibility due to heavy smoke, and the added challenges of aerial water drop maneuvers. When combined, these factors dramatically elevate the risk of accidents. Despite this, prior research has been limited by restricted sample sizes, incomplete datasets, and methodological constraints, leaving gaps in understanding the causal factors of accidents and the development of robust predictive models. To address these limitations, this study comprehensively collected and analyzed domestic operational and accident data from 2001 to 2025. Accident occurrence was set as the dependent variable, while independent variables included the cruise ratio, landing ratio, pilot error ratio, wildfire occurrence time, and accident cases by helicopter type. Pilot age and flight time variables were initially considered, but subsequently excluded due to severe multicollinearity. Missing values were handled through multiple imputation by chained equations (MICE), repeated 20 times, to minimize bias arising from data loss and to enhance the reliability of the analysis. The empirical analysis revealed that accidents occurred in 2 cases during takeoff, 6 cases during cruise, and 11 cases during landing. Based on this distribution, the average unit ratios were calculated as 0.167 for cruise and 0.091 for landing. These indicators provide meaningful comparative measures of relative accident risk under small-sample conditions. Results from Firth logistic regression demonstrated that both the pilot error ratio and the cruise ratio had significant positive effects on accident occurrence. Random forest analysis further confirmed these findings, with both variables identified as key determinants of accident risk. Conversely, the landing ratio, despite accounting for a relatively high number of accident cases, did not achieve statistical significance. This outcome suggests that risk mitigation at the landing phase may result from strict adherence to procedures and heightened concentration by pilots during critical approach and touchdown operations. Model performance testing demonstrated that the proposed framework offered excellent predictive capacity. The ROC-AUC value reached 1.000, indicating perfect discrimination between accident and non-accident cases. Goodness-of-fit was confirmed with a Hosmer-Lemeshow test result of p=0.82, and the Brier score was measured at 0.021, demonstrating extremely low prediction error. In addition, permutation tests and bootstrap validation confirmed the robustness of the model, revealing stable performance across repeated sampling. These findings indicate that the proposed model maintains both explanatory power and predictive accuracy even in the presence of small samples and collinearity issues. From a practical standpoint, the results highlight several implications for accident prevention. First, pilot error remains a dominant factor, underscoring the urgent need for comprehensive error management programs. Second, the cruise phase emerged as a critical area of vulnerability due to the combined effects of fatigue accumulation, decreased concentration, and reduced situational awareness during extended flight. Strengthening real-time monitoring systems and implementing structured fatigue management protocols are thus essential. Third, the lack of statistical significance for landing ratio does not imply the absence of risk; rather, it reflects the mitigating influence of heightened pilot vigilance and procedural compliance during landing. This suggests that reinforcing these behaviors through training and standard operating procedures may further enhance safety. The academic contribution of this research lies in its integration of traditional statistical approaches with machine learning techniques, thereby overcoming the dual challenges of small-sample data and multicollinearity. By doing so, the study presents an innovative methodological framework that advances the field of aviation safety research, particularly in the context of wildfire suppression operations. From an applied perspective, the findings offer concrete policy and operational recommendations, including the establishment of structured pilot error management systems, enhanced monitoring of risks during the cruise phase, and the development of helicopter type-specific safety guidelines. In the longer term, implementing real-time predictive systems based on operational data could provide an effective means of reducing risks associated with fatigue and human error. Future research directions include the incorporation of international aviation safety datasets to validate the generalizability of the proposed model, as well as the integration of climate, mission characteristics, and pilot physiological and psychological factors into predictive frameworks. Furthermore, the application of big data analytics and artificial intelligence will enable the development of more sophisticated prediction systems. The use of simulation technologies and virtual environments for training in diverse risk scenarios may further enhance pilots’ ability to respond effectively in real-world missions. In conclusion, this study makes both academic and practical contributions by systematically identifying accident factors for wildfire suppression helicopters and presenting a hybrid statistical-machine learning predictive model. The outcomes provide valuable foundations for the development of evidence-based safety policies, the enhancement of pilot training programs, and the advancement of aviation safety management strategies in an era increasingly defined by climate-related challenges.