본 연구에서는 도로터널 화재 시 지하 및 지상 환기소의 방재 효율을 검토하기 위해 터널 축소모형실험을 실시하였다. 터널 모형은 Froude 상사를 기본으로 도로터널을 1/50로 축소하여 20 m의 모형 터널을 제작하였다. 방재 효율 분석에 적용된 연직갱은 설제 터널 설계시 고려된 두 가지 모형으로서 실터널 560, $280\;m^3/s$의 배연량을 1/50으로 상사하여 적용하였다. 결과로 모두 연직갱을 통한 CO 가스의 전량 배출이 가능한 것으로 분석되었다. 두 환기소의 CO 농도는 지상 환기소가 지하 환기소 보다 2.23~2.73 ppm 작게 배출되었다. 그리고 지상 환기소의 경우 터널 벽면의 냉각효과로 인해 화재 후 온도의 상승이 지하 환기소보다 $0.53{\sim}0.94^{\circ}C$ 낮게 나타났다. 이상의 축소모형 환기소 내 CO농도 및 온도변화의 분석 결과, 방재적인 측면에서 볼 때 도로터널 내 환기소의 위치는 지하보다 지상에 위치하는 것이 유리할 것으로 판단되었다.
최근 지구온난화와 기상이변 등의 원인으로 인해 동남아시아와 북미, 남미 등 대륙 전반에 태풍, 홍수, 설해 등 대규모 자연재해가 자주 발생하고 있는 가운데, 우리나라의 경우에도 그 동안 안전지대로 여겨졌던 지진과 해일 등의 위험성도 점차 커지고 있으며, 태풍, 홍수, 폭염, 폭설 등 재해유형도 다양화되고 있으며 피해규모도 대형화 추세이다. 또한 과거에는 지형적 특성 또는 기반시설의 미비에 따라 재해의 발생범위가 특정지역 또는 도시를 중심으로 집중적으로 나타나는 경향이 있었으나, 최근에는 국토 전반에서 재해가 발생하고 있어 재해 예방을 위한 대비책이 시급한 현안과제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 재해 경감을 위해서 사전 예방적이며 소프트웨어 적인 측면에서 방재정보의 효율적인 환류기능의 확보방안이 매우 중요하다고 보며 이를 위해 내용적, 과정적 그리고 상황적 측면의 세 가지 측면에서 분석 제시해 보고자 하였다. 첫째, 내용적 측면에서 방재정보 통신기반 구축, 도시 및 지역방재시스템 구축, 정보의 동시성과 공유성의 확보를, 둘째, 과정적 측면에서는 예방단계의 ICT(Information and Communication Technology) 기술 적극 활용, 대비단계의 방재정보 수집 및 분석력 강화, 대응단계의 의사결정 구조 및 현장 지휘체계의 개선, 복구단계의 복구체계 관련 정보화 촉진을 대안으로 제시하였으며, 마지막으로 상황적 측면으로는 방재정보관련 제도 정비, 방재업무별 영역성 확보, 상황판단능력 향상, 종합 및 환류기능 확보, 등을 통해 방재정보 관리의 효율적인 관리가 이뤄 질 경우 자연재해 경감에 크게 기여할 것이라고 판단된다.
본 논문은 예비 전력공급설비의 일환으로 비상시 소방 방재설비에 적용되는 연료전지 발전시스템에 대해 연구된다. 제안된 시스템은 비상시 상용 전력공급의 차단에 대비하여 소방 방재설비들의 전력공급원으로 이용된다. 연료전지 발전시스템에서 가장 손실이 큰 부분은 전력변환부이다. 또한 전력변환부의 손실은 전력변환을 위해 사용된 전력용 반도체 스위치의 스위칭 손실로 주어진다. 본 논문에서는 이러한 연료전지 발전시스템의 출력을 최대한 활용하기 위하여 부분공진의 기법이 적용된 고효율의 전력변환기가 제안된다. 또한 연료전지 발전시스템에 적용된 고효율 전력변환기는 비절연형으로 설계되고 사용된 제어스위치들은 새로운 소프트 스위칭 회로토폴로지에 의해 무손실로 동작되어 시스템의 효율을 증대시킨다. 다양한 컴퓨터 시뮬레이션과 특성실험을 통해 이론적 해석의 타당성이 입증된다.
화재, 폭발 및 붕괴사고 등 재난사고와 인명피해로 인해 재난보험 도입의 경제적 타당성과 효율적 운영방안에 대한 관심이 높아지고 있으며, 효율적인 재난보험 체제 구축의 도입이 대두되고 있다. 화재사고 시 대형피해가 예상되는 특수건물에 대한 사전 예빵기능 및 사후 보상 체계를 갖춘 '화보험' 의 바람직한 개정방향을 제시하는 것이야 말로 각종 재난 사고로부터 공공의 안녕을 지키는 든든한 토대가 될 것이다.
USN 화재방재 시스템은 온도, 습도, 조도, 가속도, CO2 등의 다양한 센서로부터 얻는 데이터를 이용해 관리자에게 전달하고, 화재를 판별하는 화재 판별 알고리즘을 이용하여 소화설비를 동작시키는 지능적인 시스템이다. USN 화재방재 시스템은 센서의 데이터에 전적으로 의지하여 동작함으로 본 논문에서는 분산된 각각의 센서 데이터들을 임베디드 시스템 환경에서 효율적이고 안전하게 수집, 전달하기 위한 모델을 제안한다. 패킷의 구성과 패키징은 저 전력 소모를 위해 최대한 가볍고 빠른 처리 과정을 거치게 설계하였으며, 현재 나와 있는 암호화 알고리즘 중 DES, 3DES, AES, HIGHT를 각각 적용, 빠른 암복호화에 목표를 두어 최종적으로 국내에서 제안한 표준 암호화 알고리즘인 HIGHT가 잦은 센싱 시간을 요구하는 화재방재 시스템에 적합함을 확인하였다.
우리나라의 전 국토면적 중 약 63% 이상이 산지로 이루어져 있으며 이는 OECD국가 중 4위에 해당할 정도로 매우 높은 비율이다. 광활한 산지 면적의 효율적 이용을 위해 사면개발, 태양광 시설, 관광자원으로써의 활용 등이 이루어져 토양침식에 매우 취약해졌으며, 하천으로의 토사유입량이 증가하고 있다. 따라서 하천으로 유입된 유사량의 조사가 매우 중요하며, 유사량 중 입경이 큰 소류사량을 추정하기 위한 조사 장비 중 간접적 방법인 하이드로폰에 관한 국내·외 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 소류사량 추정 방법 중 추정식을 활용한 방법의 추정량이 많아질수록 정확도가 낮아지는 문제를 개선하기 위한 노력으로 인공신경망의 한 종류인 Convolutional Neural Networks(CNN)를 소류사량의 계측에 적용하기 위한 연구를 시도하였으며, 그 결과와 실제 소류사량의 정확도를 비교 및 분석하였다. 실험데이터를 획득하기 위하여 실내수로를 구축하였으며, Labview를 이용하여 소류사량에 대한 충돌음 이미지데이터를 취득한 후 학습을 진행한 결과, 검증데이터에 대한 정확도는 60%이상의 값으로 나타났다. 향후 추가적인 데이터 확보를 통해 정확도 향상을 위한 연구를 진행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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