건물화재시의 피난자의 인명안전 확보를 위한 가압방연 설계프로그램에 필요한 건물요소의 모델링 방법, 계산방법 등을 제시하였다. 건물의 각 층에 급기용 송풍기를 설치할 수 없기 때문에 층에 따른 압력차 분포는 필연적이다. 전층가압방연 방식에서 급기덕트나 각종 유로면적이 동일하다면 송풍기에서 가까운 구획은 압력이 커지며 먼 구획은 압력이 감소할 수밖에 없다. 따라서 건물 전체가 규정범위내의 압력차로 유지되어야하기 때문에 송풍기에서 가장 멀리 떨어진 구획의 압력차를 기준으로 설계하여야 한다. 이러한 경우 과도한 송풍기의 용량으로 인한 문제에 더하여 송풍기로부터 가까운 구획에는 과압이 발생할 수도 있다. 그러므로 본 연구에서 얻어진 프로그램과 같은 설계구도를 활용하면 각 층의 공기 공급 덕트의 단면적을 달리한 경우를 계산할 수 있다. 예제에서 언급한 바와 같이 각 층 공기공급 덕트의 단면적을 달리하므로 써 송풍기의 용량을 감소시킬 수 있게된다.
본 논문에서는 무선 ZigBee 통신모듈과 지능형 가스안전기기를 이용하여 u-홈 가스안전관리시스템을 개발하여 가스안전관리의 효율을 향상시킬 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 마이컴가스미터, 자동식소화기, 감지기 및 월패드로 구성된다. 마이컴미터는 가스압력, 가스유량, 지진을 모니터링하고, 자동식소화기는 가연성 가스의 누출상태와 $100^{\circ}C$ 와 $130^{\circ}C$의 온도를 측정한다. 그리고 감지기는 연기와 일산화탄소(CO)를 검지한다. 제안한 시스템은 가스사용중 이상상태발생시 마이컴가스미터는 경보와 함께 내부밸브를 차단시키고, 자동식소화기는 중간가스밸브를 차단하거나 소화약재를 분사시킨다. 감지기는 연기와 CO를 감지할 경우 각각 신호를 발생시킨다. 가스안전기기와 센서들은 지능적 조치를 취하고 그 정보를 월패드로 전달한다. 월패드는 상황정보를 실시간으로 서버에게 전달하고 사용자는 웹기반으로 서버에 접속하여 가스의 상황정보를 확인하거나 관리할 수 있다. 본 논문은 가스안전 및 위험관리의 시나리오를 고안하고 실험을 통하여 그 효용성을 증명하였다.
화재감지 시스템은 화재발생 시 위험 감지 및 전파를 위해 사용되고 있는데, 현재 사용 중인 대부분의 화재감지 시스템은 실보와 비화재보의 가능성으로부터 오동작이 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 화재감지의 신뢰성 개선을 위해 열 감지기, 연기 감지기 및 일산화탄소 농도 감지기의 3가지 독립정보를 통합적으로 이용하여 화재를 감지하는 알고리즘을 제안하고, LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하여 검증하였다. 즉, NIST의 Fire Research Division에서 제공하는 상황별 센서 측정 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 실보와 비화재보의 가능성을 저감시키는 것을 확인할 수 있었다.
최근 지하공동구(Underground Common Utility Tunnels)는 도시민이 일상생활을 영위하는데 필요한 전기, 통신, 상수도, 도시 가스, 하수도뿐만 아니라 냉난방시설, 진공 집진관, 정보처리케이블 등의 시설물을 2종 이상 공동으로 수용하기 위한 지하시설물로서 국가의 중추기능을 담당하는 시설이지만, 화재 사고시 신속한 대처가 힘들고 각종 케이블 연소시 발생하는 유독가스 및 연기에 의해 공동구 내에 진입하여 진압하기가 힘들다. 따라서 화재발생시 막대한 재산피해 및 통신두절 등 국가의 중추신경이 마비됨은 물론 시민불편사항을 초래하게 된다. 따라서 본 논문은 지금까지 발생 되어온 국내,외 공동구 화재사례에서 화재발생의 주요원인으로 전기공사로 인한 합선 및 가연성케이블에 의한 열화접촉으로 화재가 발생하는 것이 대다수를 차지하고 있음에 착안하여 실제 공동구 모형을 제작하고 화재를 재현함으로서 과학적으로 화재의 성상을 분석하는데 그 목적이 있다. 화재실험은 지하공동구 내에 정온식 감지선형 감지기(Line type fixed temperature detector), 방화문(Fire door), 연결살수설비(Connection deluge set), 및 환기설비를 설치하고, 송 배전케이블은 일정구간 내화(Fireproof)도료로 도장하며, 난방관은 내화 피복된 상태에서 실험하였다. 그 결과 Type II의 경우 최고온도가 $932^{\circ}C$로 측정되었고, 일정한 온도에서 정온식감지선형감지기가 화재위치를 정확하게 수신반에 표시되었다. 그리고 Type III의 경우인 송 배전케이블은 일정구간 내화도료로 도장한 것은 내화성능이 없는 것으로 나타났고, 내화피복(Fireproof covered)된 난방관은 약 30분 정도의 내화성능이 있는 것으로 나타났다. 또한 화재뮬레이션 결과는 실물화재시험시의 화재하중(Fire load)을 입력하여 실시한 결과로서 최고온도가 $943^{\circ}C$로 실물화재실험시의 $932^{\circ}C$와 거의 일치 하였다. 따라서 공동구 화재하중만으로 화재시뮬레이션을 실시하여 화재성상에 대한 예측이 가능한 것으로 판단되며 시뮬레이션으로 얻은 열방출률(Heat release rate), 연기층의 높이, 산소(O2), 일산화탄소(CO), 이산화탄소(CO2)의 농도 등의 결과 값들은 실제 화재실험시의 값으로 적용시킬 수 있는 것으로 판단된다. 향후 본 연구에서 구축한 국내 지하공동구 화재사고에 대한 실험자료 및 매년 지속적으로 화재사례들을 분석하여 축적하고 법 규정 및 관리 메뉴얼 등을 보완함으로써 국내 지하공동구 화재사고에 대한 보다 신뢰성 있는 정보를 제공해 줄 수 있을 것이며, 효과적이고 체계적으로 지하공동구의 신설 및 유지 관리 보수에 기여할 것으로 기대된다.
지하철은 다른 구조물과 비교하여 화재발생 시 화재진압 및 인명구조에 본질적으로 취약한 구조적 특성을 내포하고 있다. 국내의 경우, 지하철 승강장 제연설비는 전용설비로 구축되어 있지 않고 화재발생 시 승강장환기설비 및 본선터널부의 환기설비를 제연모드로 절환하여 운영되고 있다. 제연효과는 이러한 까닭으로 환기설비의 위치, 용량 및 급배기방식에 종속된다. 본 연구에서는 지하철 승강장에서 열차 화재 발생 시, 승객의 안전한 대피로 확보가 가능한 선로부 환기기의 제연운전 효과의 실효성에 대한 검증을 목표로 한다. 따라서 지하승강장을 대상으로 승강장 내 기류해석 및 3차원 화재시뮬레이션을 수행하여 열차화재에 따른 승강장내 열 및 물질이동특성해석으로부터 선로부 배연운전모드에 따른 특성을 규명함으로서 승객안전성 확보에 목표를 둔다.
사람들이 집, 회사 등에서의 실내생활이 증가함에 따라 실내 공기오염에 대한 관심도가 높다. 본 논문에서는 실내 공기오염 중 인체에 가장 영향을 많이 미치는 이산화탄소, 미세먼지, 생활용품에서 발생되는 휘발성유기화합물(VOCs)를 측정할 수 있는 실내 공기오염 측정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실내 공기오염을 측정하는 디바이스, 정보를 저장하고 전송 할 수 있는 웹서버, 오염정보를 확인할 수 있는 안드로이드 어플리케이션으로 구성되어 있다. 본 시스템의 성능 확인을 위하여 초와, 담배연기 두 가지 시료의 실험을 통해 실내 공기 상태 변화를 어플리케이션으로 확인하였다. 또한, 외부 대기 상태와 디바이스로부터 측정된 내부 대기 상태를 비교할 수 있도록 시각화함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
초고층 건물의 승강기는 혹한기에 연돌효과에 의한 차압 때문에 고층부의 승강기 문틈에서 소음을 유발하고, 1층에서 승강기 문 개폐에 영향을 줄 정도의 강한 압력이 발생하며, 화재시에는 건물 내에 연기를 전파시키는 주된 구동력이 된다. 또한 승강기를 피난용으로 사용하기 위해서도 연돌효과는 반드시 극복되어야 할 과제이다. 이 논문에서는 연돌효과가 고층건물의 승강기 승강로에 미치는 부정적 영향을 줄이기 위해 승강로를 가압하는 방식을 검토하였다. 승강로와 거실 사이를 균압화하고 승강로를 급기 가압하는 조건으로 시뮬레이션 함으로써 NFPA 92A와 IBC 2012에서 요구하는 조건에 근접하는 결과를 얻었다.
본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 다중 센서를 사용하여 화재 감지를 수행하는 알고리즘을 제안하고 시스템을 구현하였다. 제안하는 알고리즘은 다중 센서의 데이터를 기반으로 규칙을 적용하여 화재를 판정한다. 화재 발생은 약 3~5분의 시간이 걸리며 이 시간은 화재 감지의 최적 시간이다. 이는 잠재적 화재 발생을 적시에 식별하는 것이 화재 관리에 중요하다는 것을 의미한다. 국내의 경우 화재 국가 법령에 따라 대부분 건물에 화재경보기 설비를 장착하고 있다. 그러나 현재 사용하는 화재 감지 장치는 연기나 열을 감지하는 하나의 센서에 의존하기 때문에 허위 경보에 매우 취약하다. 최근에는 IoT의 기술 발달로 화재 감지기에 여러 개의 센서를 통합할 수 있다. 또한, 화재 감지기는 다른 물체와 통신을 할 수 있으며 프로그램된 작업을 수행할 수 있는 스마트 기술이 개발되었다. 제작된 프로토타입은 10건의 실제 실험을 기준으로 90%의 성공률과 10%의 거짓 경보율을 기록했다.
OECD는 규제개혁을 '보다 나은 규제'와 '규제폐지'로 구분하고, 환경 및 안전 분야의 규제는 지속되어야 한다고 강조한다. 반면에, 1990년대에 진행된 한국소방의 규제개혁은 일방적인 규제의 완화 또는 폐지라는 방향으로 진행되는 매우 기이한 현상을 나타내고 있다. 영국 소방예방법규의 경우, 1971년 화재예방법의 제정 이후 대형화재의 발생에 대응하여 지속적으로 예방법규를 강화해 오고 있으며, 1991년 건축령에서는 주택을 포함하여 모든 건물에 대하여 각층에 최소 한 개의 연기경보기를 설치할 것을 의무화하고 있다. 이 연구는 영국에서의 소방예방법규의 강화가 소방안전을 제고 시켰다는 것을 보여 주고 있는데, 이것은 한국소방에 시사하는 바가 크다. 한국소방의 경우 화제로부터 시민의 생명과 재산을 보호하기 위해서 '안전, 보건, 환경과 관련된 규제의 질을 개선한다'는 규제개혁위원회의 규제개혁 기본방향이 철저히 준수되어야 하며, 비록 규제개혁의 전체적 전략이 모든 규제를 감소시키는 것일지라도 안전에 관한 규정은 오히려 증가시킬 수 있다는 기본방향의 유연성이 확보되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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