• 한국화재소방학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.31-37
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• 2012

본 논문에서는 화재 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 이중외피 구조 중 커튼월 구조의 화재 시 위험성을 일반적인 구조와 비교하여 보았다. 이를 위해 화재 시뮬레이션 프로그램(FDS)을 기반으로 한 PyroSim을 이용하여 가상의 5층 건축물로 모델링을 한 후 커튼월 구조를 적용하지 않은 모델과 커튼월 구조를 적용한 모델로 나누어 동일한 제반조건과 장소에서 화재가 발생 하도록 하였으며, 화재 특성을 확인하기 위해 연기거동, 가시거리, CO, $CO_2$의 농도를 비교 분석하였다. 그 결과, 커튼월 구조가 적용 되지 않은 경우보다 커튼월 구조가 적용된 경우 연기가 최상층에서부터 빠르게 채워져 밑의 층으로 점점 내려가는 현상을 확인 할 수 있었으며, 화재 시뮬레이션을 통해 화재 시 커튼월 구조의 위험성을 검증 하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.29-36
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• 1996

건축물 화재로 인한 인적, 물적 피해를 방지하기 위하여는 먼저 이들 시설, 설비에 존재하는 잠재위험요인을 찾아내고 위험이 얼마나 큰가를 분석하는 위험성 평가가 수행되어야 한다. 본 연구에서는 건물의 화재 위험성을 822개의 Checklist에 의해 평가하도록 하였으며, 정량적 평가를 위하여 주요 구성 요소를 10개의 대분류로 나누고, 가중치를 부여하여 100점 만점의 점수를 산출하도록 하였다. 건물의 실제평가를 통하여 평가 모델의 적정성을 검토한 결과, 본 모델은 일반 모든 건물에 대하여 평가 적용이 가능하도록 되었다. 또한 Checklist에 의한 세부적인 질문기법으로 작성되어 건물의 화재 위험성 평가를 수월하게 수행할 수 있도록 하였다. 따라서 본 평가모델의 제시는 이제까지 국내에서 소방진단을 위한 뚜렷한 평가모델이 마련되지 못한 현시점에서 방화관리자 등 소방관련자에게 매우 유익한 평가모델이 될 것이다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제31권2호
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• pp.28-44
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• 2005

The previous studies approach the field artillery fire scheduling problem as deterministic and do not explicitly include information on the potential scenario changes. Unfortunately, the effort used to optimize fire sequences and reduce the total time of engagement is often inefficient as the collected military intelligence changes. Instead of modeling the fire sequencing problem as deterministic model, we consider a stochastic artillery fire scheduling model and devise a solution methodology to integrate possible enemy attack scenarios in the evaluation of artillery fire sequences. The goal is to use that information to find robust solutions that withstand disruptions in a better way, Such an approach is important because we can proactively consider the effects of certain unique scheduling decisions. By identifying more robust schedules, cascading delay effects will be minimized. In this paper we describe our stochastic model for the field artillery fire sequencing problem and offer revised robust stochastic model which considers worst scenario first. The robust stochastic model makes the solution more stable than the general two-stage stochastic model and also reduces the computational cost dramatically. We present computational results demonstrating the effectiveness of our proposed method by EVPI, VSS, and Variances.

• 한국가스학회지
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• 제2권1호
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• pp.90-98
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• 1998

미래의 화재 사고에 대한 구체적인 대응과 사고를 줄이기 위하여 국내외 사고사례의 집적과 체계적인 자료 분류가 필요하다. 본 연구에서는 화재 사고사례 분류 모델을 제시하고 미국 NFPA의 분류 모델과 일본의 모델을 비교하여 향후 개선 방향을 제시하였다. 또한 PC의 Windows 환경에서 운영될 수 있는 사고사례에 관한 데이터베이스 프로그램(FADBS)을 개발하여 사고사례 분석을 쉽고 효과적으로 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권4호
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• pp.22-28
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• 2020

복합소재 고체 가연물의 화재발생시 발생되는 열방출률을 ISO 9705 룸코너 시험을 통해 측정하였고 Fire dynamics simulator (FDS)에서 제공하는 열방출률 예측모델을 이용하여 전산해석을 수행하였다. 복합소재 고체 가연물로는 PU폼과 PP, 철재로 대부분 구성되어있는 영화관 의자를 선정하였다. FDS에서 제공되는 열방출률 예측방법을 단순모델과 열분해 모델로 구분하고 각각의 모델을 적용하여 동일한 조건에서 전산 해석한 결과, 열분해 모델을 통해 예측된 열방출률과 화재성장율이 단순모델을 이용하는 경우에 비해 ISO 9705 룸 코너 시험을 통해 측정된 결과와 잘 일치함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.320-330
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• 2020

화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.261-273
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• 2024

This paper is an experimental study on the improvement of smoke and flame detection from different materials with YOLO. For the study, images of fires occurring in various materials were collected through an open dataset, and experiments were conducted by changing the main factors affecting the performance of the fire object detection model, such as the bounding box, polygon, and data augmentation of the collected image open dataset during data preprocessing. To evaluate the model performance, we calculated the values of precision, recall, F1Score, mAP, and FPS for each condition, and compared the performance of each model based on these values. We also analyzed the changes in model performance due to the data preprocessing method to derive the conditions that have the greatest impact on improving the performance of the fire object detection model. The experimental results showed that for the fire object detection model using the YOLOv5s6.0 model, data augmentation that can change the color of the flame, such as saturation, brightness, and exposure, is most effective in improving the performance of the fire object detection model. The real-time fire object detection model developed in this study can be applied to equipment such as existing CCTV, and it is believed that it can contribute to minimizing fire damage by enabling early detection of fires occurring in various materials.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.25-33
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• 1997

화재 위험성올 조사하기위해 우리나라의 주거형태에서 가장 보편적인 공동주태을 사용하여 실물 화 재실험을 하였다. 화재 실험에서는 우리나라의 실제 생활에 사용되는 가구와 가연성물질풍을 사용하여 우리나라의 현실에 적합한 화재 위험성을 명가해 보았다. 이 실험에서 얻은 결과를 C-FAST라는 해석 모텔올 사용하여 얻은 예측치와 비교하였다. C-F AST의 제한성때문에 거실에서 발생한 화재에 대해서 만 결과를 비교해보았다. 실물 화재실험에서는 flash-over가 약 380초 경에 Zone-Model에서는 약 420 초 경에 발생하는 것으로 예측되었다. 그 외의 모든 실험 결과와 예측 결과에 의해 피난시간을 도출하 면 화재 실험과 Zone-Model 모두에서 250초 이내에 피난해야 한다는 결론을 얻었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.13-18
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• 1996

구획화재에서 스프링클러 작동순간의 연층온도와 연층높이를 구하는 모델링 방법을 기술하였다. 스프링클러 작동모델에서의 시정수는 실험으로부터 얻어진 RTI(Response time index)와 스프링클러 주위의 유속을 평가할 수 있는 실험식으로부터 구하였고, 시간에 따른 연층온도 변화는 기존의 2층 zone model을 이용하였다. 모델에 의한 계산결과를 검증하기 위하여 가솔린 pool 화재를 이용한 실험을 수행하여 계산결과와 실험결과를 비교하였다. 본 연구의 결과인 스프링클러 작동순간의 연층온도와 높이는 스프링클러 분무와 화재 Plume의 상호작용을 해석하기 위한 필요한 입력자료로 사용할 수 있다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.46-52
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• 2001

To evaluate the usability of compartment fire models for predicting sprinkler response time, fire experiment was conducted and measured sprinkler response time. The experimental data was compared with zone model "FASTLite"and field model "FDS"and field Model "SMARTFIRE" A Compartment fire conducted in a 2.4 m by 3.6 m by 2.4 m ISO 9705 room and measured H.R.R was approximately 100.3 kW. In test, Sprinkler activation temperature used is $72^{\circ}c$ and responded at 198s. The output of FASTLite, SMARTFIRE and, FDS for this fire scenario were 209s, 183s, and 192s, respectively. As a results, prediction using FDS model approached to that of test very closely and other models showed good approximated results also.