• 방재&안전
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• 제5권1호
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• pp.38-46
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• 2015

최근 들어 전국의 곳곳에서 화재가 발생하여 귀중한 인명과 재산을 잃는 대형 참사(慘事)로 이어지고 있다. 화재가 발생했을 때에 초기진화(初期鎭火) 및 인명(人命)의 대피시간(待避時間)인 소위 골든타임은 대략 5분정도이다. 또한 화재사고를 직접체험하게 되면 패닉(panic)현상을 초래하여 우왕좌왕, 혼란의 블랙홀(Black hole)에 함몰(陷沒)되게 마련이다. 의정부 아파트 화재에서처럼 대부분의 골목길은 많은 차량들이 주차되어 소방차 긴급출동에 장애가 되고 있는 실정이다. 보편적으로 화재발생 시 소방대는 5분 내에 출동을 목표로 훈련을 한다. 하지만 화재현장에서 소방대에 화재신고가 신속히 이루지지 못하는 지체시간(遲滯時間)을 감안하면 소방대가 현장에 도착하여 진압작업을 개시하는 시점에는 이미 골든타임을 벗어나 화재가 확산되어 있는 상황인 것이다. 그러므로 골든타임을 감안(勘案)하여 소방대의 출동이전에 자체적으로 초기진압을 할 수 있는 방재시스템을 구축(構築)하여야 하는 것이다. 이에 소방대의 도착이전의 골든타임 이내에 자체적으로 조기진압 및 피난을 할 수 있어야 할 것이며, 다만 출동한 소방대는 인접한 건물이나, 주유소 등으로의 연소 확산(延燒 擴散)을 방지하는 역할로 개념(槪念)을 정리할 필요가 있는 것이다. 소방관련 법령 및 화재안전기준 등은 수시로 개정 발전 되어 오늘날에 이르렀다, 하지만 아직까지도 불합리하고 모순된 규정 등이 곳곳에 산재해 있다. 이에 틀에 박힌 고정관념에서 벗어나 보다 논리적이고 합리적이며 현장여건에 부합하는 선진화된 소방제도를 구축하여 화재참사로부터 국민의 생명과 재산보호는 물론 그 손실을 최소화하기 위한 선진화된 소방관련 제도로 정착시켜야 할 것이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.127-134
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• 2012

본 연구에서는 진주시지역의 소방서(5개 119안전센터, 1개 119지역대)를 대상으로 GIS의 네트워크 분석을 이용하여 진주시에 위치한 소방서의 화재진압출동시간별 서비스현황을 분석하였다. 그 결과 진주시 전체 소방서비스면적 중 출동시간 5분 이내 비율은 15.9%, 8분 이내 비율 34.7%, 20분 이내 비율 94%로 나타났으며, 20분 이상인 지역도 6%에 이른 것으로 분석되었다. 특히, 시외곽지역(진성, 지수, 사봉, 일반성, 이반성면 일대)의 소방서비스 접근 취약성을 해결하기 위하여 일반성면에 119지역대가 증설되어 운영되고 있지만 접근성은 여전히 낮은 수준에 머무르고 있다. 또한 천전 119안전센터의 경우 국가산업단지와 일반산업단지가 대규모로 조성되고 있으나 해당 지역의 소방서비스 수준을 분석해 보면 도달시간이 8분 이상 20분 이내지역이 넓게 존재하고 있었다. 이상의 진주시 소방서비스권역을 화재진압출동시간으로 분석한 결과 지방중소도시에서 도농통합에 의해 행정구역이 통합되어 관할지역이 크게 확장된 것에 비하여 소방서비스수준은 도농통합이전의 상태를 크게 벗어나지 못하고 있어서 이에 대한 개선대책이 필요하다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.121-126
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• 2020

이 연구는 화재진압 및 구조·구급현장에서 응급환자 대응을 위한 골든타임 확보를 위한 해결방안을 제시하는데 목적이 있다. 골든타임은 법제적, 사회적 공감 뿐 아니라 시스템 구축을 위한 정책적 방안이 필요하며, 선행연구들을 통해 긴급차량 우선교통신호시스템 도입의 필요성과 적용가능성은 끊임없이 언급되어왔다. 이에 본 연구는 2017년 4월 3일부터 2017년 4월 28일까지 26일간 일개 도시에서 시행된 긴급차량 우선교통신호시스템 시범 운영사례를 분석하였다. 119신고 접수는 총 58건으로 그 중 우선교통신호시스템이 반영된 화재출동이 16건, 구급출동이 11건이었다. 출동시간은 화재출동이 평균 3 min 50 s, 구급출동은 평균 3 min 50 s로 단축되었다. 차량정체에 따른 불편신고 접수는 총 4건이었으며, 전년도 동기간 대비 6건의 교통사고가 총 1건으로 줄었다. 본 연구결과 시범 운영기간동안 도출된 문제점과 개선사항을 보완하면 골든타임 확보를 위한 긴급차량 우선교통신호시스템이 효과적으로 운영될 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.222-224
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• 2022

우리나라는 매년 2천껀이상의 화재와 매년 2천명 이상의 인명피해가 발생하고 있다. 본 연구는 AI드론이 소방차가 화재현장에 도착하기 전에 실시간 영상 이미지판독 YOLO5를 사용하여 차량이나 입간판등을 판단하여 119소방차의 집입을 원활히 할 수 있도록 조치를 취한다. 화재현장을 촬영하여 현장상황을 송출하고 연기의 성분을 분석하여 화재유형을 판단하여 화재진압시 시간을 단축 시킬 수 있다. 이로 인해 골든타임을 지켜 인명피해를 최소화 할 수 있을것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.452-459
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• 2018

기존의 화재 관련 소방로봇들은 원격조종기로 제어되어 화재현장에서 화재 상황을 감시하거나 화재를 진압하는데 사용되고 있다. 그러나 이러한 방식은 화재 발생 후 골든타임 안에 로봇을 준비하고 투입하는데 많은 시간이 소요되어 소방로봇으로서의 역할을 충분히 다하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 자율 주행 화재감시로봇을 활용하면 화재수신기와 연동하여 화재 신호 발생 시 출동한 로봇이 화재 현장의 동영상을 촬영하여 방재 담당자에게 영상을 전달함으로써 실제로 화재가 발생했는지 또는 오보인지를 확인 할 수 있도록 정확하고 빠른 판단 기회를 제공하고 동시에 화재를 초기 진압함으로써 대형 사고로 확산되는 것을 방지할 수가 있다. 본 논문에서는 자율이동 화재감시로봇의 구성과 이 로봇이 화재수신기와 연동하는데 필요한 통신 프로토콜을 제안한다. 실시간으로 다수의 화재감시로봇을 제어할 수 있는 통신 프로토콜을 설계하며 화재수신기와의 통신을 무선 Wi-Fi를 이용하여 이더넷 네트워크의 인터페이스 역할을 수행하도록 계층적 네트워크로 구성한다. 설계하는 화재감시로봇과 화재수신기간의 무선통신을 구현하고 필드시험을 통하여 동작의 유효성을 확인한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.44-51
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• 2021

일반적으로 골든 타임은 인명 구조나 화재 진압 등의 사고 초기대응에 있어서 가장 중요한 시간을 의미한다. 골든 타임은 재난 상황별로 다르지만 화재나 구급에 있어서는 5분을 목표로 하고 있다. 하지만 실제 현장의 경우 구급차의 평균 출동 시간은 9분, 평균 이송 시간은 17.6분으로 골든 타임과 비교하여 상당히 큰 지연시간이 존재한다. 이러한 지연시간에는 다양한 원인이 존재하지만 가장 큰 원인은 교통체증이다. 해당 문제를 해결하기 위해 정부에서는 긴급 자동차 양보의무법 제정, 사고 발생률이 가장 높은 장소에 구급차 우선 배치 등을 골든 타임을 확보하고 있지만, 교통량이 빠른 속도로 증가하는 출퇴근 상황에서는 해결책이 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 신호등에 사운드 센서를 설치하여 수집된 소리 데이터를 활용한 딥러닝 기반 긴급차량 우선 신호 시스템을 제안하고 긴급차량의 주파수 대역을 추출하고 거리에 따라 다르게 나타나는 진폭 신호를 분류하는 실험을 진행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.556-559
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• 2020

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 최단 경로 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권4호
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• pp.117-122
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• 2021

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.