본 연구는 수치적 접근방법을 통해 스프링클러 분무가 화재공간내부 유동특성에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 화재유동 및 분무유동장 해석을 위해 적용된 수치해석모델은 FDS 5.5.3이며 격자독립성시험을 통해 최적 격자를 선정하였다. 수치해석 모델의 타당성을 검증하기 위해 Magnone 등이 수행한 실험결과와 비교 분석을 수행하였으며 FDS 모델에 의해 계산된 화재공간 내부의 온도분포는 실험결과와 비교적 잘 일치하였으나 스프링클러 분사유량이 증가함에 따라 오차는 증가하는 경향을 보였다. 또한 이전 연구와 같이, FDS 계산결과는 스프링클러 분무에 의해 화재실 출입구를 통한 연소생성물의 유출질량유량이 감소하는 것으로 나타났다. 본 연구는 스프링클러 분무가 포함된 화재유동장에 대한 모델의 타당성을 확보하고 스프링클러 시스템의 최적화에 기여할 수 있다.
연구목적:현재 국내 소방시설설계의 경우 낮은 설계단가와 업체 간 과열 경쟁으로 고급 인력에 대한 확보가 어려워 건축물의 화재안전성능을 향상시키는데 한계가 있다. 이에 이러한 문제를 해소하고 선도적인 소방엔지니어링 기술을 확보하기 위해 AI 기반 소방설계솔루션을 연구하였다. 연구방법: 기존 소방설계에 많이 사용되는 AutoCAD를 통해 기본 설계 및 실시 설계에 필요한 절차를 프로세스화 하고 YOLO v4 객체 인식 딥러닝 모델을 통해 AI기술을 활용하였다. 연구결과:소방시설에 대한 설계프로세스를 통해 설비의 결정과 도면 설계 자동화를 진행하였다. 또한 문 및 기둥에 대한 이미지를 학습시켜 인공지능이 해당 부분을 인식하여 경계구역 선정, 배관 및 소방시설을 설치하는 기능을 구현하였다. 결론:인공지능 기술을 기반으로 건축물 화재방호 설비에 대한 기본 및 실시 설계 도면 작성 시 인적 및 물적 자원을 저감시킬 수 있을 것으로 확인되었으며 선행적인 기술 개발을 통해 인공지능 기반 소방설계에 기술력을 확보하였다.
본 연구는 도시철도 터널내 화재시 구조체의 내화성능을 평가하기 위한 기준을 제시하고자 실시하였다. 현재 국내 도심의 지하철 터널 구간은 135km로써 그 규모가 세계 4위이며 대도시들의 도시철도 터널건설의 증가와 그 연장이 길어짐에 따라 터널 내 화재사고가 갈수록 높아지고 있는 상황이다. 하지만 국내에는 도시철도 터널 화재에 대한 내화성능평가에 기본적으로 적용되는 시간-온도 곡선이 없다. 따라서 본 연구에서는 국내 도시철도 터널의 통행량, 차량 종류 등을 고려한 열방출율을 기초로 외국에서 제시된 시간-온도 곡선을 검토하였으며 국내 실정에 맞는 설계화재 모델을 제시하였다. 또한 제시된 설계화재모델에 대해 수치해석을 통하여 화재시 도시철도 터널 구조체의 온도분포를 산정하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.260-267
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2021
In this paper, we intend to use a new mixed model of YoloV5 and DeepSort. For fire detection, we want to increase the accuracy by automatically extracting the characteristics of the flame in the image from the training data and using it. In addition, the high false alarm rate, which is a problem of fire detection, is to be solved by using this new mixed model. To confirm the results of this paper, we tested indoors and outdoors, respectively. Looking at the indoor test results, the accuracy of YoloV5 was 75% at 253Frame and 77% at 527Frame, and the YoloV5+DeepSort model showed the same accuracy at 75% at 253 frames and 77% at 527 frames. However, it was confirmed that the smoke and fire detection errors that appeared in YoloV5 disappeared. In addition, as a result of outdoor testing, the YoloV5 model had an accuracy of 75% in detecting fire, but an error in detecting a human face as smoke appeared. However, as a result of applying the YoloV5+DeepSort model, it appeared the same as YoloV5 with an accuracy of 75%, but it was confirmed that the false positive phenomenon disappeared.
본 연구에서는 CFAST를 이용하여 구획실 가스연료 화재실험에 대한 디자인 화재곡선(Design fire curves, DF)의 예측성능을 평가하였다. 평가된 디자인 화재곡선은 이전의 연구에서 제안된 2-stage DF, Ingason이 제안한 Quadratic DF와 Exponential DF이며, 예측성능 평가를 위해 각 디자인 화재곡선을 CFAST의 입력조건으로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션결과와 실험결과의 비교를 통해 구획실 내부의 공간평균온도와 $O_2$, $CO_2$ 농도에 대해 전반적으로 2-stage DF > Quadratic DF > Exponential DF 순으로 실험결과를 합리적으로 예측하는 것을 확인하였다. CFAST 시뮬레이션 결과를 통해서도 실험에서 보이는 구획실 내 개구부측과 내측에서의 온도와 $O_2$ 및 $CO_2$ 농도 차이를 예측할 수 없음을 명확히 확인하였다. 또한 CFAST는 구획실 가스연료 화재의 CO 농도와 하층부의 공간평균온도에 대한 예측에 한계가 있음을 확인하였다.
한국화재소방학회 1997년도 International Symposium on Fire Science and Technology
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pp.353-360
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1997
The modeling on fire safety assessment for a tall and narrow atrium is carried out using a reduced and full scale atrium models based on the performances of flow behavior in and near comer fire and smoke ventilation system. The comer (or wall) effects on the flame behavior considering air entrainment into a flame was evaluated theoretically and experimentally. Temperature, upward velocity, inlet air velocity, and pressure difference between the atrium space and atmosphere were measured systematically in a reduced scale model. The performance of the modeling to estimate temperature rise and natural air ventilation volume was verified based on the experimental results. Smoke filling rate from a model fire source set at the center of a tall and narrow atrium is fastest in the other cases in which fire source set in or near a corner. This suggested that the centering of the fire source is acceptable as the fire source position to assess the fire safety design for a tall and narrow atrium.
본 연구에서는 화재 시뮬레이션에 사용하기 위해 제안된 기존의 디자인 화재곡선을 일부 수정한 디자인 화재곡선을 제안하였다. ISO 9705 구획실 내 형성된 헵탄과 옥탄 풀화재를 대상으로 기존에 제안된 1-stage 디자인 화재곡선과 수정된 2-stage 디자인 화재곡선을 입력조건으로 적용하여 FDS와 CFAST를 이용한 시뮬레이션을 수행하고 실험결과와 비교하였다. FDS와 CFAST 시뮬레이션 결과에서 온도와 $O_2$, $CO_2$ 농도에 대해서 전체적으로 2-stage 디자인 화재곡선이 1-stage 디자인 화재곡선보다 잘 예측하였으며, 특히 화재 초기 성장단계에서 온도에 대한 예측은 2-stage 디자인 화재곡선의 결과가 더 합리적임을 확인하였다. 구획실 내 온도변화에 대한 FDS와 CFAST 시뮬레이션 결과는 상층부에 대해서는 비교적 합리적으로 예측하였고 두 계산결과에 차이가 크지 않았지만 하층부에 대해서는 두 계산 모두 너무 낮게 예측하였으며 두 계산결과에도 차이가 크게 나타나는 것을 알 수 있었다.
국내 PBD에서 화재시뮬레이션을 이용한 안전성 평가의 신뢰성을 개선시키기 위하여, 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도가 고려된 ASET의 평가방법에 대한 검토가 수행되었다. 이를 위해 영화관 및 오피스텔이 검토 대상으로 선정되었다. 주요 결과는 다음과 같다. 인명안전기준에 제시된 주요 물리량에 가장 큰 영향을 미치는 열발생률의 불확실도를 고려할 때, 온도, CO 및 가시도의 상당한 변화가 발생됨을 확인하였다. 또한 수치모델의 불확실도를 반영한 편향인자를 고려할 때, 온도 및 CO는 큰 변화가 없으나 FDS의 낮은 연기농도 예측성능으로 인하여 가시도는 크게 증가됨을 알 수 있었다. 마지막으로 국내 PBD에서 ASET이 대부분 가시도에 의해 결정되는 원인이 논의되었으며, 정확한 ASET 평가를 위해 화재시뮬레이션의 입력변수 및 수치모델의 불확실도 적용 방안이 제안되었다.
A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.
이 연구에서는 국제적으로 관심이 집중되고 있는 FSA를 선박의 화재 안전 분야에 도입하기 위한 준비과정으로 화재안전도의 가장 중요한 지표인 사망확률의 근거가 되는 피난계산을 실습선의 모의훈련에 의해 계산하여 피난시간의 계산 및 성능기준 화재의 안전설계를 검토하였다. 그 결과 승선인원과 대피 통로의 폭과는 일정한 상관관계가 있으며 최적의 폭을 산정할 수 있음을 보였다. 그러나 선박 내부의 좁은 통로와 선박의 종류에 따른 특수한 구조를 고려할 때 일괄적인 적용은 어렵다. 또한 대피시간을 모의실험에 의해 추정하고 유출계수를 구한 결과 공용실의 유출계수와 비교하여 기관실의 인명위험성이 약 4배이상 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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