• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.47-52
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• 2017

최근 영국 그린펠타워 화재사건으로 인해 범정부차원에서 고층 건축물 화재안전대책이 다각적으로 모색되고 있다. 이에 본 연구에서는 새로운 피난기준을 도입하기 이전에 각 개별법령에 산재되어 있는 고층 아파트 피난기준 비교분석을 통하여 현행 피난기준의 문제점을 도출하였으며, 향후 고층건축물 피난기준 개정을 위한 기초자료로 활용하고자 한다. 고층건축물 피난관련기준은 크게 건축법, 주택법, 초고층 재난관리법, 소방 시설법 등이 있었으며, 이외에도 지방자치단체에서 별도 자체 기준을 마련하여 운용하는 경우도 있었다. 주요 피난기준을 비교분석한 결과 각 개별법령 관련 기준 상이, 법령규정이외 추가기준 운용, 피난기준의 실효성 등의 문제점이 도출되었다. 이들 대부분은 단일 건축물에 여러 가지 기준 적용시 나타나는 문제로, 향후 관련 기준 개선을 위해서는 관련 부처간 협의가 매우 시급하다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.37-43
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• 2014

성능위주 소방설계(PBD)의 과정에서 화재 및 피난모델링의 신뢰성을 확보하기 위해서는 화재감지기 모델의 높은 예측성능이 필수적으로 요구된다. 본 연구의 목적은 대표적인 화재모델인 FDS에 적용되고 있는 정온식 열감지기의 정확한 작동 개시시간을 예측하기 위한 입력정보를 측정하는 것이다. 이를 위해 화재감지기의 장치특성을 측정할 수 있는 Fire Detector Evaluator (FED)가 사용되었으며, 국내에서 적용되는 2개의 써미스터 방식(Thermistor types)과 1개의 바이메탈 방식(Bimetal type)의 스포트형 정온식 열감지기가 연구대상으로 고려되었다. 화재모델링을 위해 요구되는 감지기의 작동 개시온도 및 반응시간지수(Response Time Index)가 측정되었으며, 이때 RTI는 감지기의 설치위치를 고려하여 천장제트기류(Ceiling jet flow)와 수직제트기류(Vertical jet flow)에 대하여 측정되었다. 측정된 장치물성을 이용한 화재모델링 결과는 실규모 구획화재실험 결과와 비교 검증되었다. 그 결과 수치적으로 예측된 감지기의 작동 개시시간은 실험결과를 적절히 잘 예측함을 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권4호
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• pp.69-77
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• 2020

최근 건축물의 대형화, 복잡화로 인하여 화재 발생 시 그 피해가 증가하고 있어 수계소화설비에서 스프링클러설비의 중요성이 확대되고 있다. 소방용 배관재로는 탄소강관(일반배관용·압력배관용), CPVC관, 동관, 스테인리스강관 등이 있으며, 소방용 배관으로 널리 사용되고 있는 강관배관 및 CPVC관에 대하여 배관의 노화를 고려한 부식계수 적용 시 말단헤드에서의 유량과 압력을 분석하기 위해 PIPENET 수리계산프로그램을 사용하여 수계시스템의 신뢰성을 분석하였다. 강관을 적용하였을 경우 배관 구경이 동일한 조건에서 20년경과(C값 90)후 지하 1층에 설치된 펌프에서의 정격유량은 10% 이상 감소하였으며, 말단헤드에서의 압력과 유량은 각각 30%, 16.5% 이상 감소하여 소방시설의 신뢰성 확보에 문제가 있는 것으로 확인되었다. 또한 30년(C값 80) 경과 시 펌프에서의 정격유량은 15% 이상 감소하였으며, 말단헤드에서의 압력과 유량은 각각 42%, 24% 이상 감소하는 것으로 결과 값이 도출되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권2호
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• pp.168-176
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• 2017

HNS사고는 대규모 화재와 폭발을 수반하며, 다수의 인명사고와 주변지역에 극심한 환경오염을 야기함으로 신속한 의사결정을 통하여 광범위한 확산을 막아야 한다. 본 연구는 국내 HNS사고사례를 해상이라는 특수성이 반영된 표준코드를 바탕으로 고품질, 표준화, 디지털화된 HNS사고 데이터베이스를 구축하여 사고발생 시 신속하고 합리적인 의사결정을 지원하고, 체계적인 통합관리 및 공유가 가능한 HNS사고이력관리시스템(HATS)을 설계하고 구현하였다. 또한 개발된 시스템을 활용하여 23년간 수집된 국내 HNS사고데이터 76건에 대해 각 항목별로 통계분석을 수행하여, 국내에서는 매년 평균 3.3건의 사고가 일어나며, 주요 HNS사고요인은 춘계기간 (41%), 계류장 (51 %), 케미컬운반선 (49 %), 승무원에 의한 과실 (45 %), 자일렌류 (12 %)인 것으로 확인되었다. (괄호안 : 사고분류기준별 해당 사고요인의 퍼센트 비율임)

• 한국철도학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.400-412
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• 2017

국내외 철도터널 방재기준들에서 특히 주목할 만한 것은 신속한 대피를 위해 많은 비용이 소요되는 대피통로 설치 기준을 강화 적용하고 있다는 점인데, 국내 기준의 경우 1km 이상 연장의 터널별 QRA 분석을 통해 위험수준에 따라 설치여부를 결정하도록 하고 있으나, QRA 분석에 필요한 화재발생확률, 화재발생 시나리오, 화재규모, 사회적 위험도 평가기준 등에 대한 세부적용기준들이 정립되어 있지 않음으로써 과다설계로 인한 사회적 추가비용이 발생할 수도 있으므로 이에 대한 적정 수준의 기준 정립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 관련문헌 조사 분석을 통해 합리적이고 적정한 수준의 세부적용조건들을 선정하여 서로 다른 터널연장을 가진 모델 터널(고속철도용)들에 대한 QRA 분석과 동시에, 중요 대피촉진시설중 하나인 대피통로 미적용 가능한 터널최대연장에 대해 분석하였다. 또한, 현재 호남고속철도 등 터널들에 대한 QRA 결과와 모델 터널의 분석결과를 종합, 피난촉진시설 관련 국내외 기준들과의 비교를 통해 적용기준의 적정성 검토를 수행하였다. 이들 결과들은 향후 안전성과 경제성이 고려된 합리적인 방재계획 수립을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권4호
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• pp.117-122
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• 2021

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권3호
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• pp.109-116
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• 2021

울산항 부두에 이중 접안하여 환적작업 중이던 케미컬 탱커선 폭발로 주변 선박화재 등 울산항 내에서 큰 피해가 발생하였다. 유사 사고의 재발을 방지하기 위한 후속 조치로 '항만 내 위험물 안전관리 종합대책'이 수립되었으며 사고 발생 시에 폭발 위험성과 항내 주요 시설에 대한 영향 등을 고려한 위험물 환적부두의 지정이 요구된다. 본 연구는 폭발 위험성 기반의 환적부두 제시를 위하여 울산항 주요 환적화물 대상의 Fire & Explosion Index 평가를 실시하였다. 스티렌모노머와 벤젠의 Fire & Explosion Index 평가결과 심각한 폭발 위험성을 확인하였고, 평가결과를 기준으로 노출반경을 산출 하였다. 노출반경 결과를 기반으로 주요 부두별 위험범위를 산정하였으며, 항만시설, 주변 위험시설 및 거주시설을 고려한 환적가능 부두 후보지로 12개 부두를 제시하였다. 본 연구는 위험반경만을 고려하였기 때문에 향후 실질적인 위험물 환적 부두의 지정 시에는 해상교통안전성, 부두 및 계류시설, 안전설비 및 비상대응을 위한 접근성 등을 종합적으로 고려하여 결정하여야 할 것이다.

• 한국가스학회지
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• 제27권4호
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• pp.102-109
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• 2023

수소사회 실현에 있어 수요자가 수소를 가장 쉽게 만날 수 있는 시설인 수소충전소의 안전 확보가 중요하다. 수소충전소는 고압의 수소를 저장하는 압축가스설비 등으로 구성되어 있으며, 시설 내 수소 누출로 인한 화재폭발 또는 주변 화재의 영향으로 고압의 압축가스설비가 파열될 위험이 있다. 이에, 한국가스안전공사는 설치단계부터 위험요인을 찾아내 설계에 반영하고 법정 검사를 통한 안전 확보에 만전을 다하고 있다. 본 연구에서는 수소충전소에 설치하는 방호벽의 안전성 효과를 확인하기 위해 방호벽을 이용한 TNT 폭발 실증시험을 실시하고, CFD 프로그램인 FLACS-CFD를 이용하여 실증시험 결과와 비교·검증하였다. 실증시험 및 CFD 해석 결과 방호벽 후단에서 폭발 과압의 감소 효과가 위치에 따라 50 %에서 최대 90 %까지 감소하는 것이 확인되나, 일정거리를 벗어나면 그 효과가 떨어지는 것을 확인하였다. 방호벽의 안전성 검증을 위한 실증시험 및 전산해석 결과는 향후 방호벽 기준 최적화를 위한 제안에 활용하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.51-60
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• 2014

본 연구는 광주 전남지역 ICT 의료시설 기반에서 종사자를 대상으로 소방안전 지식과 대처방법 인식수준의 정도를 파악하고 차이를 조사하여 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처방법 교육 매뉴얼의 기초자료를 제공하기 위하여 수행 되었다. 자료는 SPSS Win 14.0을 사용하여 분석하였다. 연구결과 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식은 10점 만점에 7.06점, 소방 대처방법 인식수준은 11점 만점에 6.61점이었다. ICT 의료시설 기반에서 종사자의 일반적 특성과 소방안전 대처방법 인식수준을 분석한 결과 성별(t=4.12, p<.001, 연령(${\chi}^2$=17.24, p<.001), 근무경력(${\chi}^2$=22.76, p<.001), 소방안전교육 경험 유무(t=6.10, p<.001), 소방안전에 대한 본인의 주관적 지식정도(${\chi}^2$=53.83, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 대처를 증진하기 위해서는 강의 중심의 지식 전달 교육을 지양하고, 자기 주도적 학습, 개인별 맞춤학습, 협동 학습을 강조하는 다양한 콘텐츠 개발을 통한 실무 체험 중심의 소방안전 교육, 시뮬레이션을 이용한 환자분류체계별 배치와 광역 화재감지를 위한 적외선 레이저 연기검출, 다중포인트 통신 프로토콜에 의한 디지털 화재 방지 모니터링 시스템, 영상기반 화재검출, 화재감지를 위한 로봇 설계 및 테이터 처리등의 다학문적인 접근을 통한 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처에 관한 교육 매뉴얼의 개발이 필요하다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1413-1425
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• 2023

기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.