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자연적 구분법을 이용한 건축물 용도별 화재위험도 평가

Fire Risk Assessment of Building Use Types Using Natural Breaks (Jenks)

  • 이규민 (한국건설생활환경시험연구원 방재기술센터) ;
  • 임현석 (한국건설생활환경시험연구원 방재기술센터) ;
  • 조재우 (한국건설생활환경시험연구원 방재기술센터) ;
  • 이상권 (한국건설생활환경시험연구원 건설본부) ;
  • 민세홍 (가천대학교 설비.소방공학과) ;
  • 민정기 (한국건설생활환경시험연구원 방재기술센터)
  • Lee, Kyu Min (Fire Protection Technology Center, Korea Conformity Laboratories) ;
  • Lim, Hyeon Seok (Fire Protection Technology Center, Korea Conformity Laboratories) ;
  • Cho, Jae Woo (Fire Protection Technology Center, Korea Conformity Laboratories) ;
  • Lee, Sang Kwon (Construction Division, Korea Conformity Laboratories) ;
  • Min, Se Hong (Fire & Disaster Protection Engineering, Gachon Univ.) ;
  • Min, Jeong Ki (Fire Protection Technology Center, Korea Conformity Laboratories)
  • 투고 : 2019.07.04
  • 심사 : 2019.12.02
  • 발행 : 2019.12.31

초록

본 연구에서는 화재발생 현황 및 용도별 건축물 통계데이터를 활용하여 전국의 용도별 건축물의 화재위험도를 정량적으로 분석하였다. 화재 및 건축물 통계는 최근 10년간(2008~2017) 데이터를 이용하였으며, 「건축법」과 「소방시설 설치유지 및 안전관리에 관한 법률 시행령」을 통해 용도를 분류하여 자연적 구분법(Natural breaks)으로 상대평가를 실시하여 리스크 매트릭스로 나타내었다. 또한, 본 연구에서 도출한 리스크 매트릭스의 적합성을 검증하기 위하여 2018년도 위험도 등급을 지난 10년 데이터와 비교·분석을 진행한 결과, 위락시설에서 위험도가 IV등급에서 II 등급으로 감소한 결과를 제외하고는 대부분의 시설이 유사한 위험도를 나타내고 있어 과거와 현재의 데이터 상관성이 유효한 것을 확인하여 분류방법이 적절한 것으로 판단하였다. 본 연구에서 제안된 자연적 구분법을 이용한 화재위험도 평가방법은 화재예방에 활용할 수 있을 것으로 확인되었다.

This study quantitatively analyzed the fire risk of buildings by use nationwide, fire occurrence, and the statistical data of buildings by use. Fire incidents and buildings' statistics from the past 10 years (2008-2017) were used and classified as "Building Laws" and "Enforcement Decree of the Act on the Installation, Maintenance, and Safety of Fire Facilities" to be used for the relative assessment under the Natural Breaks as a risk matrix. In addition, after conducting risk assessment using 2018 fire occurrence data, we compared and analyzed the same with past 10 years' data. The results showed that most facilities had similar risk grades, except for the results of reduced risk levels from IV to II in recreational facilities, confirming the past and present data correlations as valid. Hence, the classification method is deemed appropriate. Through the results, the fire risk assessment of buildings by use nationwide are presented as a reference for fire safety.

키워드

참고문헌

  1. Hansung University, "A Study on Development of Fire Risk Prediction Model" (2008).
  2. Y. J. Kim and S. Y. Shin, "Developing a Risk Assessment Method for the Mitigation of Urban Disasters", Seoul Development Institute (2009).
  3. J. D. Shin, S. H. Jeong, M. S. Kim and H. J. Kim "Analysis of Fire Risk with Building Use Type Using Statistical Data", Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 12, No. 4, pp. 107-114 (2012).
  4. S. H. Jin, "A Study on the Improvement of the Night Fire Response Manual through the Analysis of Field Survey and Fire Risk in Elderly Facilities", Hoseo University (2017).
  5. K. H. Yu, J. M. Lee, M. K. Lee and T. S. Jin, "A Study on Legislation for Improvement of Fire Safety Performance of Existing Buildings", AURI 2018-5, Architecture & Urban Research Institute (2018).
  6. National Fire Agency, "National Fire Data System (NFDS)", https://www.nfds.go.kr/index.do
  7. Ministry of Land, Infrastructure and Transport, "Building Life Cycle Management System (BLCM)", https://blcm.go.kr/cmm/main/mainPage.do
  8. Society of Fire Protection Engineers, "SFPE Handbook of Fire Protection Engineering, Fifth Edition", Springer (2016).
  9. https://gisgeography.com/choropleth-maps-data-classification/10.
  10. GIS Geography, "Data Classification", Essentials of Geographic Information Systems 6.3 (2012).