본 논문은 산불로 인한 산림 손실의 위험을 줄이기 위해 Apache Spark를 이용한 조기 산불 감지 시스템을 제안한다. 기존의 의미론적 센서 네트워크(SSN) 온톨로지와 의미 웹 규칙 언어(SWRL) 기반의 산불 관리 시스템을 확장하여, 대규모 언어 모델(LLM)과 Spark 프레임워크를 통합한 의사결정 지원 시스템(DSS)을 구축하였다. 기상 및 지리 정보를 활용하여 산불 위험 예측을 개선하고, Spark 스트리밍을 이용한 실시간 경보 시스템을 구현하여 다양한 산불 시나리오에 맞춘 경보를 제공한다. 온톨로지 지표, 쿼리 기반 평가, LLM 점수 정확도, F1 점수, 재현율 측정을 통해 시스템의 성능을 검증하였다.
