# 학습 데이터셋 — 119 소방 AI 스튜디오 지식 그래프

AI 학습·평가에 쓰는 공개 데이터셋.
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지식 그래프 입구: https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt

## 연소·실험 측정

### NIST Fire Calorimetry Database (FCD)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-nist-fire-calorimetry-db
- 원문 주소: https://www.nist.gov/el/fcd
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-bca1e0554919fa88cae9.txt
- 요약: 50 kW~20,000 kW 칼로리미터 화재 실험의 열방출률·연소생성물 등 측정 시계열입니다. 전체 실험 수와 용량은 확인하지 못했습니다.
- 소방 활용: 가구·차량·실물 가연물의 열방출률 곡선이라 화재 성장 예측·시뮬레이션 모델의 검증 데이터로 씁니다.
- 한국어 이름: 화재 칼로리미터 실험 데이터베이스
- 제공: NIST Engineering Laboratory, National Fire Research Laboratory
- 출처: 해외 · NIST
- 형태: 표 · 센서
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — NIST 데이터 라이선스
- 접근: 바로 받기 — 웹에서 실험별로 조회합니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 미확인
- 기간·구축: 미확인
- 미확인 항목: 규모
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act

### Battery Failure Databank
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-nrel-battery-failure-databank
- 원문 주소: https://www.nlr.gov/transportation/battery-failure
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-954c3f66912008b2d94b.txt
- 요약: 상용 리튬이온 셀(18650·21700·D-cell)에 못 관통·가열·내부 단락을 가한 수백 건의 남용 시험 결과입니다. 열폭주 때 셀 몸체와 양·음극 분출물로 나뉜 발열량, 시험 전후 질량과 분출 질량을 표로 담고, 대부분의 시험에 고속 X선 영상이 연결돼 있습니다.
- 소방 활용: 셀 종류·유발 방식별 발열량과 분출 질량이 시험마다 정리돼 있어, 배터리 열폭주 위험을 셀 단위로 비교하는 예측 모델의 학습·검증 자료로 씁니다.
- 한국어 이름: 리튬이온 배터리 열폭주 시험 데이터뱅크
- 제공: NLR(National Laboratory of the Rockies, 옛 NREL) · NASA 존슨우주센터
- 출처: 해외 · 기타 공식 배포처
- 형태: 표 · 센서 · 영상
- 이용 조건: 이용 조건 미확인
- 접근: 바로 받기 — 페이지의 DOWNLOAD 링크로 엑셀 파일을 받습니다('Spreadsheet last updated February 2024').
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 미확인
- 기간·구축: 미확인
- 미확인 항목: 규모 · 이용 조건
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 전기차·배터리 화재 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-ev-battery-fire

### 2020 UL 9540A Installation-Level Test Experimental Data
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-fsri-ul9540a-ess-2020
- 원문 주소: https://github.com/ulfsri/fsri-lib-ess-demo-2020
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-2d4a15a7af4961c9670d.txt
- 요약: 옥외 컨테이너형 리튬이온 에너지저장장치(ESS) 모형에서 랙 하나를 열폭주시키고 열과 화학물질 방출을 여러 센서로 잰 실험 데이터입니다. 2019년판 UL 9540A 시험법에 따랐고, 셀 수준 실험과 무진압·청정소화약제(Novec 1230)·물 진압 실험이 들어 있습니다.
- 소방 활용: 같은 설비에서 무진압·청정소화약제·물 진압을 비교한 시계열이라, ESS 화재의 가스 감지 시점과 진압 방식별 열폭주 확산 차이를 분석하는 모델의 검증 자료로 씁니다.
- 한국어 이름: 컨테이너형 리튬이온 ESS 열폭주·진압 실험 데이터
- 제공: UL Research Institutes 화재안전연구소(FSRI) · UL Solutions
- 출처: 해외 · GitHub
- 형태: 표 · 센서
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — MIT License
- 접근: 바로 받기 — GitHub 저장소와 Zenodo(DOI 10.5281/zenodo.7003380)에서 받습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 실험 4회(셀 수준 1 + 컨테이너 3) · CSV 7개 · Zenodo zip 8,221,907바이트
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 전기차·배터리 화재 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-ev-battery-fire

### 2018 Compartment Fire Experimental Data
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-fsri-compartment-fires-2018
- 원문 주소: https://github.com/ulfsri/fsri-compartments-2018
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-7009a5b2eee0205ca4ed.txt
- 요약: 가로·세로 3.7 m, 천장 2.4 m 구획실에서 가스 버너(100~500 kW)와 천 소파·의자를 태운 120회 실험의 시계열입니다. 문 개폐와 연료 위치를 바꿔 가며 가스 온도·산소 농도·압력·열유속·출입구 기류 속도를 쟀습니다.
- 소방 활용: 문 개폐·연료 위치·연료 종류를 바꾼 반복 실험이라, 구획실 화재의 온도·산소 변화를 예측하는 모델을 학습하고 화재조사에서 쓰는 화재 역학 분석 방법을 검증하는 데 씁니다.
- 한국어 이름: 구획실 화재 실험 120회 측정 데이터
- 제공: UL Research Institutes 화재안전연구소(FSRI)
- 출처: 해외 · GitHub
- 형태: 표 · 센서
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — MIT License
- 접근: 바로 받기 — GitHub 저장소와 Zenodo(DOI 10.5281/zenodo.6376302, v2.0)에서 받습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 실험 120회(실험마다 시계열 CSV + 사건 CSV)
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act

### "BRAFA" - Brandauswirkungen von Fahrzeugen mit alternativen Fahrzeugantrieben, Teil 1
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-brafa-ev-tunnel-fire-tests
- 원문 주소: https://repository.tugraz.at/records/ysgwn-3a318
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-5f2f443407ccd4a4d2e8.txt
- 요약: 오스트리아 연구사업 BRAFA가 시험 터널에서 배터리 전기차와 내연기관차를 태운 5회 화재 실험의 측정 데이터입니다. 터널 단면 여러 지점의 공기 온도, 유입 공기 속도, 엔탈피 흐름으로 계산한 열방출률이 들어 있습니다.
- 소방 활용: 전기차와 내연기관차 화재를 같은 터널에서 잰 열방출률·온도 자료라, 터널·지하 주차장 전기차 화재 시뮬레이션과 대응 계획 모델의 검증 데이터로 씁니다.
- 한국어 이름: 전기차·내연기관차 터널 화재 실험 측정 데이터(BRAFA)
- 제공: 그라츠공과대학교 · 레오벤대학교 · ILF Consulting Engineers · 오스트리아 연방소방협회
- 출처: 해외 · 기타 공식 배포처
- 형태: 표 · 센서
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Attribution 4.0 International
- 접근: 바로 받기 — 레코드와 파일 모두 공개(status open)입니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음 — Data in Brief 논문 윤리 항목에 "The data does not involve human subjects"라고 적혀 있습니다.
- 규모: 화재 실험 5회 · Messdaten.zip 445,820바이트 + Messaufbau.pdf 310,694바이트
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 전기차·배터리 화재 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-ev-battery-fire

## 위성·지리공간

### EFFIS Burnt Areas
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-effis-fire-data
- 원문 주소: https://forest-fire.emergency.copernicus.eu/applications/data-and-services
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-d6581ae0923cf94c092a.txt
- 요약: MODIS(250 m)·Sentinel-2(20 m) 위성영상으로 그린 유럽 산불 연소 면적 경계입니다. 약 30 ha 규모의 연소 흔적을 매핑하며, 2018년부터는 Sentinel-2로 더 작은 연소 면적도 담습니다.
- 소방 활용: 유럽 산불 연소 면적 폴리곤이라 위성영상 산불 피해지 분할 모델의 정답 레이어로 씁니다.
- 한국어 이름: 유럽 산불 연소 면적
- 제공: EFFIS, Copernicus Emergency Management Service
- 출처: 해외 · Copernicus
- 형태: 지리공간
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Attribution 4.0 International
- 접근: 바로 받기 — WFS로 Shapefile·SpatiaLite를 바로 내려받습니다(최근 1일·7일·30일·화재 시즌 레이어).
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 미확인
- 기간·구축: 2003년부터 매핑, Sentinel-2는 2018년부터, 매일 갱신
- 미확인 항목: 규모
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 정답 기준 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-ground-truth
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire

### SeasFire Cube: A Global Dataset for Seasonal Fire Modeling in the Earth System
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-seasfire-cube
- 원문 주소: https://zenodo.org/records/13834057
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-954ea8456d73bb9e30b7.txt
- 요약: 전 지구 0.25° 격자에 기상·식생·사회경제·연소 면적·FRP·배출 변수 54개를 담은 데이터큐브(v0.4)입니다.
- 소방 활용: 기상·식생 변수와 연소 면적이 같은 격자에 있어 계절 단위 산불 위험 예측 모델의 학습·비교 실험에 씁니다.
- 한국어 이름: 계절 산불 모델링용 전 지구 데이터큐브
- 제공: SeasFire 연구진
- 출처: 해외 · Zenodo
- 형태: 지리공간
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0
- 접근: 바로 받기
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 43.9 GB · 54개 변수
- 기간·구축: 2001–2021, 8일 간격
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 시군구 산불위험 예보 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-risk
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← AI 기반 산불·연무 확산 감시·예측 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-kfs-wildfire-spread-ai

### FIRMS (Fire Information for Resource Management System)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-nasa-firms-active-fire
- 원문 주소: https://www.earthdata.nasa.gov/data/tools/firms
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-f7d60f3af278cd61322a.txt
- 요약: MODIS(1 km)·VIIRS(375 m) 위성 활성 화점을 전 지구 관측 후 3시간 안에 제공합니다. 최근 7일 자료는 shapefile·KML·텍스트로, 그보다 오래된 자료는 .shp·.csv·.json으로 받습니다. 전체 규모는 페이지에서 확정하지 못했습니다.
- 소방 활용: 위성 화점 좌표라 국내 산불·대형 화재 탐지 모델이 낸 위치를 위성 관측과 맞대는 검증 자료로 씁니다.
- 한국어 이름: 위성 활성 화점 정보
- 제공: NASA LANCE
- 출처: 해외 · NASA
- 형태: 지리공간
- 이용 조건: 자체 조건 — NASA 데이터 정책
- 접근: 로그인 후 — Active Fire Data 페이지가 최근 24·48시간·7일 파일과 함께 Earthdata 로그인 등록을 안내하고, 7일보다 오래된 자료(Archive Download)는 Earthdata 로그인 또는 이메일 코드 인증 뒤 받습니다. API는 MAP_KEY를 씁니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 미확인
- 기간·구축: MODIS C6.1 2000년 11월(Terra)·2002년 7월(Aqua)부터, VIIRS 375 m(S-NPP) 2012-01-20부터 현재까지
- MCP로 찾기: Earthdata MCP(조회 도구로 확인)
- 미확인 항목: 규모
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### Mesogeos: A multi-purpose dataset for data-driven wildfire modeling in the Mediterranean
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-mesogeos
- 원문 주소: https://github.com/Orion-AI-Lab/mesogeos
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-ec970c5509f824cf1525.txt
- 요약: 지중해 지역의 산불 발화·확산 관련 변수를 하루·1 km 격자로 쌓은 데이터큐브와, 여기서 뽑은 기계학습 과제용 데이터(산불 위험 예보, 최종 연소 면적 예측)입니다. NeurIPS 2023 데이터셋·벤치마크 트랙에 채택됐습니다.
- 소방 활용: 기상·지형·식생 변수와 산불 발생이 같은 격자에 있어 다음 날 산불 위험 예보 모델을 만들고, 공개 리더보드의 같은 데이터 분할로 방법을 비교하는 데 씁니다.
- 한국어 이름: 지중해 산불 모델링 데이터큐브
- 제공: 아테네 국립천문대 Orion Lab · 발렌시아대학교 영상·신호처리 그룹
- 출처: 해외 · GitHub
- 형태: 지리공간
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Attribution v4
- 접근: 바로 받기 — README가 안내하는 공개 Google Drive 폴더로 받습니다(OVH S3 배포는 중단).
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 미확인
- 기간·구축: 2006-04-01~2022-09-29(README 표기)
- 미확인 항목: 규모
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 벤치마크 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-benchmark
  - 관련 공공 데이터: 시군구 산불위험 예보 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-risk
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire

### Wildfires - CEMS
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-links-wildfires-cems
- 원문 주소: https://huggingface.co/datasets/links-ads/wildfires-cems
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-9db1529f4f6a1c3dbae3.txt
- 요약: Copernicus 긴급관리서비스(CEMS) 산불 활성화 지역의 Sentinel-2 영상에 연소 면적 경계, 피해 등급, 토지피복, 구름 마스크를 맞춘 분할용 데이터입니다. 유럽 지역 위주입니다.
- 소방 활용: 위성영상에서 산불 연소 면적과 피해 등급을 자동으로 그리는 분할 모델의 학습 데이터로 쓰고, 대형 산불 뒤 피해 범위를 빠르게 그려 보는 실험에 씁니다.
- 한국어 이름: 유럽 산불 연소 면적 분할 데이터(Copernicus EMS 기반)
- 제공: LINKS Foundation(이탈리아)
- 출처: 해외 · Hugging Face
- 형태: 이미지 · 지리공간
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC-BY-4.0
- 접근: 바로 받기 — 게이트 없음(Hub API gated: false). 분할 압축된 tar 파일을 합쳐 풉니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 미확인
- 기간·구축: 미확인
- MCP로 찾기: Hugging Face MCP Server(조회 도구로 확인)
- 미확인 항목: 규모
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire