본 논문에서는 스프링클러설비가 설치된 대상물에서의 화재발생 시 인명피해 발생통계를 통하여 화재안전기준 요소의 성능을 분석하고 국내 화재안전기준 요소와 미국의 NFPA 13의 기준과의 비교를 통하여 성능을 분석함으로써 합리적이고 공학적인 화재안전기준 제정으로 인명 및 재산피해를 감소시킬 수 있는 개선방안에 대하여 연구하였다. 미국의 경우 스프링클러설비가 설치된 경우가 설치되지 않은 경우에 비하여 화재 당 사망률이 83 % 정도 낮았으나 국내의 경우 280 % 정도로 미국의 경우보다 3.37 배 높았다. 이와 같은 소화성능의 결여는 일률적인 용도분류, 화재하중을 고려하지 않은 수원의 양, 살수밀도를 고려하지 않은 기준개수 및 수평거리에 따른 스프링클러설비의 설치가 그 원인으로 분석되었다.
본 연구는 우리나라 고층 공동주택의 화재에 대한 안전성을 강조하고, 화재 발생시의 인명피해와 재산 피해를 감소시키기 위해서 개구특성에 따른 화재시 열·연기 유동에 관한 연구를 통하여 계획적 측면의 화재 안전성 방향을 제시하고자 하였다. 열유동해석 프로그램을 구축하고 그것을 이용해서 공동주택의 개실과 단위주호 그리고 단위주도을 대상으로 수치해석과 실험해석을 병행하였다. 그 결과, 고층 공동주택의 개실에서 개구의 개폐유형이 화재의 열 및 연기유동에 영향을 끼치므로 평면계획시 개구유형에 따른 별도의 방화대책을 강화해야 하며, 두 번째, 고층 공동주택의 단위주호에 있어서 평면유형에 따라서, 열과 연기의 전파시간에 차이가 있음을 수치해석을 통해서 그 결과를 유도했으며, 세 번째, 단위주동을 대상으로 했을 때, 개구 개폐유형에 따라 열 및 연기유동의 수치해석과 모형실험을 통해서 화재성상에 차이가 있음을 알 수 있었다.
화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.
Fire characteristics can be analyzed more realistically by using more accurate properties related to the fire dynamics and one way to acquire these fire properties is to use one of the inverse property estimation techniques. In this study two optimization algorithms which are frequently applied for the inverse heat transfer problems are selected to demonstrate the procedure of obtaining pyrolysis properties of charring material with relatively simple thermal decomposition. Thermal decomposition is occurred at the surface of the charring material heated by receiving the radiative energy from external heat sources and in this process the heat transfer through the charring material is simplified by an unsteady 1-dimensional problem. The basic genetic algorithm(GA) and repulsive particle swarm optimization(RPSO) algorithm are used to find the eight properties of a charring material; thermal conductivity(virgin, char), specific heat(virgin, char), char density, heat of pyrolysis, pre-exponential factor and activation energy by using the surface temperature and mass loss rate history data which are obtained from the calculated experiments. Results show that the RPSO algorithm has better performance in estimating the eight pyrolysis properties than the basic GA for problems considered in this study.
한국화재소방학회 1997년도 International Symposium on Fire Science and Technology
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pp.138-145
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1997
Models of upward flame spread have been attempted in the past, but in the current work an emphasis has been placed on developing a practical model that will be useful across a broad range of materials. Some of the important aspects of the model we: the addition of external radiation to simulate a wall that is a part of an enclosure fire and has flaming walls radiating to it, the use of a correlation for flame heat feedback distribution to the sample surface based on data available in the literature, and the use of an experimentally measured mass loss rate for the sample material, In this paper, the development of the numerical model is presented along with predictions of flame spread for three materials: hardboard, a relatively homogeneous wood-based material; plywood, which is made of laminated wood bonded by adhesives; and a composite material made of fiberglass matrix embedded in epoxy. Predictions are compared with measured data at several levels of external radiation for each material. For the materials tested, the model correctly predicts trends and does a reasonable job predicting flame heights. The need for thermal property data for practical materials, which would be appropriate for flame spread models, is indicated by this work.
우리나라의 도시화율은 점점 높아지고 있으며 이에 따라 도시인구 증가와 더불어 다양한 도시시설물들이 급속도로 도시에 집중되고 있는 실정이다. 이에 따라 다양한 재해로 인한 피해가 발생되고 있고 사회재난 중 화재는 교통사고와 더불어 도시에서 가장 많은 피해를 입히고 있다. 2015년 우리나라의 화재발생은 44,432건이 발생하여 253명의 사망자와 4,300억원의 재산피해가 발생하여 다양한 피해 저감 노력에도 불구하고 감소되는 추세를 보이고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 국가화재정보시스템과 진주소방서를 통하여 2007년부터 2014년까지 발생한 진주시 화재자료를 수집하였으며 행정자치부의 시설물 현황 DB를 통해 진주시의 화재와 시설물의 군집성을 분석하고 화재위험도를 산출하였다. 그 결과 미국소방기술사회(SEPE:Society of Fire Protection Engineers) 기준에 따른 화재발생빈도에 대한 위험 등급을 4단계로 구분한 경우 가장 높은 A등급으로 업무시설, 위락시설, 자동차시설이 분류되었으며, 그 다음으로 U등급은 단독주택, 공동주택, 교육시설, 판매시설, 숙박시설, 집합시설, 의료시설, 산업시설, 생활서비스시설, EU등급은 기타주택이고, 마지막으로 가장 낮은 BEU등급은 위험물제조시설로 나타났다. 또한 인명피해를 기준으로 한 경우 가장 위험도가 높은 시설물은 위험물제조시설이었고 재산피해를 기준으로 한 경우는 집합시설과 산업시설이 가장 위험도가 높게 나타났다. 이상과 같이 도시에서 발생된 화재를 시설물별로 구분하여 발생빈도, 인명피해, 재산피해에 대해 위험등급을 산정하여 제시함으로서 도시공간에 분포한 시설물에 대한 화재저감대책을 수립하는데 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 단신호 On/Off 회로방식의 단신호감지기와 다신호 화재감지기가 서로 호환성을 갖도록 하는 화재감지기베이스에 관한 연구이다. 다기능화된 베이스회로의 기능은 기존 화재경보설비와 도난방지설비에 화재신호를 동시에 전송하는 기능을 가지고 있으며 신뢰성도 확인되었다. 또한 HA, OA설비와도 접속호환성이 있으며 기존 화재감지기의 부착이 확실하고 취급, 점검이 용이하도록 하였다. 연구결과, 다기능형 화재감지기 베이스회로의 기능은 소방관련 기준에서 정하는 요구조건에 적합한 결과를 가지고 있으며 하나의 화재감지기에서 2개의 화재신호를 출력할 수 있는 성능이 검증되었다. 또한, 화재신호를 입력신호로 하는 도난방지설비 등 다른 설비와 연동하여 화재 시 조기경보시스템을 구축하여 인명피해 및 재산피해의 최소화에 기여할 수 있다.
16층 이상 고층아파트는 국가에서도 특수건물(Specific Buildings)로 지정하여 정기적인 화재안전점검과 보험가입을 의무화하는 등 특별관리를 하고 있다. 이 같은 배경에는 정부가 그동안에 고층아파트가 사고사례 경험상 화재위험에 매우 취약하다는 것을 인식하고 있으며, 아파트화재 사고건수, 아파트화재 피해액, 주택화재보험 손해율 등이 이 같은 인식을 뒷받침하고 있다. 본 연구에서는 고층아파트 화재위험에 대한 화재통계 분석, 아파트화재 보험의 가입 현황 및 고층아파트의 위험성 검토 등에 대하여 고찰하였다. 연구결과는 고층아파트 화재위험을 효율적으로 관리하기 위하여 이웃 세대로의 연소 확대위험 경감 방안마련, 피난 안전성 확보, 스프링클러 등 소방시설의 신뢰성 유지, 실질적 전부손해의 보상이 가능한 전부보험 가입, 화재대물배상책임보험 및 풍수재위험특약 가입 등을 주요 내용으로 하는 고층아파트의 종합적인 위험관리방안이 필요한 것으로 나타났다.
휴대용 전자기기의 시장이 성장함에 따라서 Lithium Ion Battery(LIB)의 수요 또한 증가하고 있다. LIB는 다른 2차 전지에 비해 높은 효율성을 보이지만 열 폭주(Thermal runaway)로 인한 폭발/화재의 위험성이 있다. 특히나 대용량 LIB cell을 탑재한 Electric Vehicle(EV)의 경우 화재로 발생하는 대량의 독성 가스로 인한 위험성 또한 존재한다. 따라서 사고 피해를 최소화하기 위한 EV 화재로 발생하는 독성 가스의 위험성 분석이 필요하다. 이 연구에서는 EV의 화재로 발생하는 독성 가스의 유동을 전산유체역학(Computational Fluid Dynamic; CFD)을 이용하여 해석하였다. 문헌 조사 결과와 국내 EV 자료를 기반으로 시나리오를 설정하여 시나리오 발생 경과시간에 따른 독성 가스의 확산을 수치 해석하여 위험성에 대하여 분석 하였다. 이 연구는 EV 화재로 인한 독성 가스의 위험성을 분석하여 사고 발생에 의한 인명, 재산피해를 최소화하는데 의의를 가진다.
관광호텔은 숙박과 음식점, 운동, 휴양 등의 부대시설을 함께 갖춘 불특정 이용객과 투숙객 이 많은 복합시설로서 화재발생에 따른 인명피해와 재산손실에 매우 취약한 위험이 상존하는 시설이다. 본 연구에서는 관광호텔의 화재발생 현황에 대한 2001년부터 2010년까지 10 년간의 화재통계분석과 대형 호텔화재사례 15건을 분석하였다. 화재발생 장소는 호텔 객실 (33.2%)과 음식점 주방(11.8%)가 주요 발생장소이며 주요 화재원인인 전기화재(40.8%), 담배화재(14.5%), 용접 등 화기작업(9.2%) 등으로 나타났다. 또한 화재사례연구에서는 방화구획설치 및 관리 불량, 가연내장재 사용 등이 연구기간 동안 반복적으로 모든 사례에서 나타나서 주요 화재위험으로 분석되었다. 관광호텔은 이러한 화재위험의 특성에 따라 적합한 방화위험관리의 개발과 현장 운영이 필요하다. 예방점검, 사용자 교육 및 훈련, 투숙객의 화재예방안내 등의 적극적 예방관리가 필요하다. 또한 화재의 연소확대를 차단하기 위한 방화구획의 관리, 스프링클러 등의 자동소화설비를 설치가 필요하며, 가연성 물질의 사용 을 자제하여야 하고, 투숙객 피난 안전에 대한 신속한 조치, 비상절차 등과 관련된 비상대응규정의 운용이 매우 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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