A lot of manpower and budgets are being used to prevent fires, and only a small portion of the data generated during this process is used for disaster prevention activities. This study develops a prediction model of fire occurrence probability based on data mining in order to more actively use these data for disaster prevention activities. For this purpose, variables for predicting fire occurrence probability of various buildings were selected and data of construction administrative system, national fire information system, and Korea Fire Insurance Association were collected and integrated data set was constructed. After appropriate data cleansing and preprocessing, various data mining methodologies such as artificial neural network, decision trees, SVM, and Naive Bayesian were used to develop a prediction model of the fire occurrence probability of buildings. The most accurate model among the derived models is Linear SVM model which shows 68.42% as experimental data and 63.54% as verification data and it is the best model to predict fire occurrence probability of buildings. As this study develops the prediction model which uses only the set values of the specific ranges, future studies may explore more opportunites to use various setting values not shown in this study.
이 논문에서는 공간적 통계기법에 근거한 예측적 공간 데이터 마이닝 방법을 제안하고, 산불위험지역을 예측하는데 적용하였다. 제안된 방법은 조건부 확률과 우도비를 이용한 방법으로 과거 산불발생지역에 대해 산불과 관련된 공간데이터 집합들 사이의 정량적 관계에 의존적인 예측 모델이다. 두 가지 방법을 이용하여 산불위험지역 예측도를 만들고, 각 모델의 예측력을 평가하기 위해 산불위험율(FHR : Forest Fire Hazard Rate)과 예측률곡선(PRC : Prediction Rate Curve)을 이용하였다. 제안된 두 가지 예측모델의 예측력 비교분석 결과, 우도비 방법이 조건부 확률 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다. 이 논문에서 제안된 산불위험지역 예측모델을 이용하여 작성된 산불위험지역 예측도는 산불예방과 산불감시장비 및 인력의 효율적인, 배치 등 산불관리의 효율성을 높이는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
이 논문에서는 화재와 관련된 전투 시스템의 취약성 및 생존성을 분석하기 위하여 전투 시스템의 순간 화재를 예측하고 관련 정보를 시각화해주는 프로그램의 개발 및 시험에 관한 내용을 다룬다. 화재의 특성에 관한 선행 연구를 기반으로 FTA 기법을 적용하여 치명 부품의 순간 화재 확률 트리를 도출하였다. 개발한 프로그램에서는 도출된 순간 화재 확률 트리를 이용하여 전투 시스템의 순간 화재 발생 확률을 계산한다. 또한 개발한 프로그램은 전투 시스템 모델에서의 치명 부품 위치, 관통 유/무, 순간 화재 확률 트리, 온도 분포를 비롯하여 외부 위협, 내장재, 연료의 물성 테이블과 같은 관련 정보를 표시해 주는 기능을 가진다.
우리나라는 산불을 효율적으로 방지하기 위하여 기상, 지형, 임상을 중심으로 산불발생위험을 판정할 수 있는 알고리즘 및 관련인자의 DB구축을 통한 웹기반 산불위험예보시스템을 개발하여 활용 중에 있다. 그러나 우리나라의 경우, 자연적으로 산불이 발생하는 미국, 캐나다와 달리 인위적인 산불이 대부분을 차지하고 있어 우리나라에 적합한 지형 및 연료인자와 산불발생에 관한 기초연구가 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 실용화하고 있는 산불위험예보시스템의 알고리즘 개선을 위한 기초연구로서 산불발생지역에 대한 GIS를 이용한 공간분석과 로지스틱 분석을 이용하여 산불발생위험지역을 구분할 수 있는 산불발생확률모형을 개발하였다.
Background: Spontaneous combustion of coal is one of the factors which causes direct or indirect gas and dust explosion, mine fire, the release of toxic gases, loss of reserve, and loss of miners' life. To avoid these incidents, the prediction of spontaneous combustion is essential. The safety of miner's in the mining field can be assured if the prediction of a coal fire is carried out at an early stage. Method: Adularya Underground Coal Mine which is fully mechanized with longwall mining method was selected as a case study area. The data collected for 2017, by sensors from ten gas monitoring stations were used for the simulation and prediction of a coal fire. In this study, the fuzzy logic model is used because of the uncertainties, nonlinearity, and imprecise variables in the data. For coal fire prediction, CO, O2, N2, and temperature were used as input variables whereas fire intensity was considered as the output variable.The simulation of the model is carried out using the Mamdani inference system and run by the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB. Results: The results showed that the fuzzy logic system is more reliable in predicting fire intensity with respect to uncertainties and nonlinearities of the data. It also indicates that the 1409 and 610/2B gas station points have a greater chance of causing spontaneous combustion and therefore require a precautional measure. Conclusion: The fuzzy logic model shows higher probability in predicting fire intensity with the simultaneous application of many variables compared with Graham's index.
본 연구에서는 1995년부터 2006년까지 12년간 발생한 3,593건의 가스사고사례를 수집하여 데이터베이스를 구축하였으며, 이를 근거로 LPG 기화기사고의 발생건수를 형태 및 원인별로 분석하였다. 분석결과를 살펴보면 사고의 형태로는 파열, 누출, 폭발, 화재 순으로 발생하는 것으로 나타났으며, 기화기 가스사고 중 세부원인을 분석한 결과 가장 많이 발생한 원인으로는 액유출방지장치의 결함에 의한 것으로 분석되었다. 또한 Poisson분석법을 적용하여 향후 5년 이내에 LPG 기화기와 관련된 화재, 폭발, 누출, 파열에 대한 가장 가능성이 높은 발생확률을 예측하였다. 그 결과 사고의 발생횟수가 3번 이하로 발생하는 항목으로는 LPG-Vaporizer-Fire으로 나타났으며, 5번 이하는 LPG-Vaporizer -Products Faults-Check Floater, 10번 이하는 LPG-Vaporizer-Products Faults로 분석되었다. 향후 본 연구에서 구축한 국내사고 Database를 매년 지속적으로 보완 개정을 하면 국내 가스사고 예측에 대한 보다 신뢰성 있는 정보를 제공해 줄 수 있어 효과적인 가스안전관리 대책수립에 기여할 것으로 기대된다.
Most of train fires which occur in usual cases do not grow up significantly on a large scale enough to bring about casualties and harmful damages. However, the consequence of some train fire accidents can be devastating disaster so that it would be even recorded in history in unusual cases. Accordingly, such a probability of fire disaster cannot be ignored in aspect of the railway safety assesment. A scale of injury and damage is very difficult to predict and analyze. Because it is depend on various factors, i.e. fire load, burning period, facilities, environment condition, and so on. Thus, a prediction of fire load could be understood as a one methodology to estimate railway safety assesment. The summation method which is one of them is used to evaluate the overall fire load by assuming that sum of heat release rate per unit area or mass of each composite material equals the total. However, since the train fire is classified into a compartment fire in under-ventilation condition. The summation method do not estimate a fire load completely. In this journal, Various methods to predict fire load are introduced and evaluated. Especially the fire simulation tool FDS(Fire Dynamics Simulator)which is based on the CFD(Computational Fluid Dynamics) is introduced, too. Through the FDS simulation, numerical analyses for the fire load and flame spread are performed. Then, these results of the simulation are validated through the comparison study with the experimental data. Then, limitations and approximations including in simulation process are discussed. The future direction of research is proposed.
Gun fire solution computed in ballistic computing unit (BCU) needs to evaluated before applying in real fire. In this paper, ballistic performance analysis method is studied for reasonable prediction or hit probability with ballistics error presentation on hitting plane. Also Gun fire solution using interacting multiple model (IMM) algorithm is analyzed through proposed method.
철도터널의 방재시설 계획 시 터널의 안전성을 정량적 위험도 평가에 의해서 정량화하여 방재시설의 적정성 여부를 판단하도록 하고 있다. 이에 본 연구에서는 터널화재에 대한 정량적 위험도 평가 시 결과에 크게 영향을 미치는 화재열차의 터널 내 정차확률을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해서 열차의 주행저항계수를 고려하여 타력운전거리를 계산하기 위한 모델을 개발하였으며, 타력운전특성과 비상제동거리를 고려하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법에 의해 터널연장 및 경사도, 초기주행속도를 변수로 하여 화재열차가 터널에 정차할 확률을 예측하였다. 타력운전거리의 예측을 위한 운동방정식은 KTX II의 주행저항계수를 반영하여 분석하였다. KTX II 열차의 경우, 타력운전거리는 상향경사의 터널에서는 경사도가 증가할수록 감소하나 하향경사구간에서는 정지하지 않고 계속하여 주행이 가능하다. 화재열차의 터널 내 정차확률은 열차의 주행속도가 증가할수록, 경사도가 낮을수록 감소하며, 고속열차(주행속도 250 km/h 이상)는 인적오류를 고려하지 않는 경우, 경사도 0.5% 이하의 터널에서는 화재 시 열차가 터널에 정차할 확률은 0%이고, 경사도가 증가하고 터널연장이 증가하면 정차확률은 급격하게 증가하는 것으로 나타났다.
캐나다의 산불 위험등급 시스템의 구성요소인 미세연료수분지수는 지상의 미세 연료의 건조 여부의 예측을 통해 산불의 발화위험성을 지시하는 지수로써, 강수량의 감소와 온도의 상승, 풍속의 상승, 그리고 대기 중의 습도 감소로 인한 미세연료의 발화위험성의 상승을 표시하는 지수이다. 본 연구에서는 5년간의 강원도 지역에서의 기상 자료를 분석하고, 이를 이용하여 미세연료수분지수를 산출하여, 그 연중 분포와 적용성을 검토하였다. 분석 결과, 강원도 지역의 기후 조건은 봄철과 가을철 산불 조심강조기간에 아주 적은 강수량과 낮은 습도를 보여주고 있으며, 지난 5년간의 발생한 산불 중 75%가 산불 조심 강조기간에 발생하였으며, 그 중 90%가 봄철 산불조심기간에 집중되어 있었다. 또한, 봄철 산불조심 강조기간을 대상으로 순기 평균 산불연료지수에 대한 로지스틱 분석 결과 약 63%의 판별율을 나타내었다. 하지만, 모형의 정확도 향상을 위한 기상 자료의 보다 정확한 지역간 분류가 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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