• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권8호
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• pp.2941-2959
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• 2022

The fire brigade non-suppression probability model is a major factor that should be considered in evaluating fire-induced risk through fire probabilistic risk assessment (PRA), and also uncertainty is a critical consideration in support of risk-informed performance-based (RIPB) fire protection decision-making. This study developed an optimal integrated probabilistic fire brigade non-suppression model considering uncertainty of parameters based on the Bayesian Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach on electrical fire which is one of the most risk significant contributors. The result shows that the log-normal probability model with a location parameter (µ) of 2.063 and a scale parameter (σ) of 1.879 is best fitting to the actual fire experience data. It gives optimal model adequacy performance with Bayesian information criterion (BIC) of -1601.766, residual sum of squares (RSS) of 2.51E-04, and mean squared error (MSE) of 2.08E-06. This optimal log-normal model shows the better performance of the model adequacy than the exponential probability model suggested in the current fire PRA methodology, with a decrease of 17.3% in BIC, 85.3% in RSS, and 85.3% in MSE. The outcomes of this study are expected to contribute to the improvement and securement of fire PRA realism in the support of decision-making for RIPB fire protection programs.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.101-112
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• 2018

A lot of manpower and budgets are being used to prevent fires, and only a small portion of the data generated during this process is used for disaster prevention activities. This study develops a prediction model of fire occurrence probability based on data mining in order to more actively use these data for disaster prevention activities. For this purpose, variables for predicting fire occurrence probability of various buildings were selected and data of construction administrative system, national fire information system, and Korea Fire Insurance Association were collected and integrated data set was constructed. After appropriate data cleansing and preprocessing, various data mining methodologies such as artificial neural network, decision trees, SVM, and Naive Bayesian were used to develop a prediction model of the fire occurrence probability of buildings. The most accurate model among the derived models is Linear SVM model which shows 68.42% as experimental data and 63.54% as verification data and it is the best model to predict fire occurrence probability of buildings. As this study develops the prediction model which uses only the set values of the specific ranges, future studies may explore more opportunites to use various setting values not shown in this study.

• 한국안전학회지
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• 제19권1호
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• pp.49-55
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• 2004

This study presents an analysis of comparison of P-type fire detection system with fuzzy logic-applied fire detection system. The fuzzy logic-applied fire detection system has input variables obtained by fire experiment of small scale with K-type temperature sensor and optical smoke sensor. And the antecedent part of fuzzy rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire probability. Also triangular fuzzy membership function is used for input variables and fuzzy rules. To calculate the final fire probability a centroid method is introduced. A fire experiment is conducted with controlling wood crib layer, cigarette to simulate actual fire and false alarm situation. The results show that peak fire probability is 25[%] for non-fire and is more than 80[%] for fire situation, respectively. The fuzzy logic-applied fire detection system suggested here is able to distinguish fire situation and non-fire situation very precisely.

• 한국농림기상학회지
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• 제6권4호
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• pp.242-249
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• 2004

This study was conducted to develop a forest fire occurrence model using meteorological characteristics for the practical purpose of forecasting forest fire danger. Forest fire in South Korea is highly influenced by humidity, wind speed, and temperature. To effectively forecast forest fire occurrence, we need to develop a forest fire danger rating model using weather factors associated with forest fire. Forest fore occurrence patterns were investigated statistically to develop a forest fire danger rating index using time series weather data sets collected from 8 meteorological observation centers. The data sets were for 5 years from 1997 through 2001. Development of the forest fire occurrence probability model used a logistic regression function with forest fire occurrence data and meteorological variables. An eight-province probability model by was developed. The meteorological variables that emerged as affective to forest fire occurrence are effective humidity, wind speed, and temperature. A forest fire occurrence danger rating index of through 10 was developed as a function of daily weather index (DWI).

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.116-123
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• 2016

화재모델링을 이용한 목표 대상물의 열적 손상에 대한 정량적 위험성 평가방법이 검토되었다. 이를 위해 대표적인 화재모델로서 FDS가 사용되었으며, 특정 구획 내에서 화원 면적 변화에 따른 전기 케이블의 열적 손상과 관련된 확률이 평가되었다. 보수적 관점에서 적용되고 있는 '최대 손상임계 초과확률'과 손상시간의 정보가 포함된 '손상확률'이 체계적으로 비교되었다. 목표 대상물이 표면온도 및 열유속에 대한 최소 손상기준에 도달하는 순간에 열적 손상이 발생된다는 가정이 적용된 최대 손상임계 초과확률에 비해 본 연구에서 제안된 손상확률은 정량적 화재 위험성을 보다 현실적으로 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권4호
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• pp.57-64
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• 2004

우리나라는 산불을 효율적으로 방지하기 위하여 기상, 지형, 임상을 중심으로 산불발생위험을 판정할 수 있는 알고리즘 및 관련인자의 DB구축을 통한 웹기반 산불위험예보시스템을 개발하여 활용 중에 있다. 그러나 우리나라의 경우, 자연적으로 산불이 발생하는 미국, 캐나다와 달리 인위적인 산불이 대부분을 차지하고 있어 우리나라에 적합한 지형 및 연료인자와 산불발생에 관한 기초연구가 지속적으로 필요한 실정이다. 따라서 본 연구는 현재 실용화하고 있는 산불위험예보시스템의 알고리즘 개선을 위한 기초연구로서 산불발생지역에 대한 GIS를 이용한 공간분석과 로지스틱 분석을 이용하여 산불발생위험지역을 구분할 수 있는 산불발생확률모형을 개발하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.64-69
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• 2005

산불은 경제적 손실뿐만 아니라 인명을 위협할 수 있는 국가적 재해다. 이러한 산불을 미연에 방지하고 피해를 저감하기 위해서는 산불발생위험지역을 사전에 판단하여 효율적으로 관리하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 입지환경에서 중요한 부분을 차지하는 산림토양특성 중 토양형, 지형, 토성, 경사, 배수 등과 산불발생지점을 가지고 각 지점별 산불발생위험을 예측할 수 있는 산불발생확률 모형을 개발하였다. 개발 시 조건부확률과 GIS를 이용하였다 개발된 산불발생확률 모형의 적합성 검정을 위하여 추정모형의 예측력 비율을 검토할 수 있는 예측비곡선에 적용한 결과 실효성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 적용하여 산불관리자가 손쉽게 산불발생위험지역을 파악할 수 있도록 위험지역을 구분하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 1996년도 학술발표회
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• pp.19-23
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• 1996

This paper, as a part of reviewing the adequacy of reflecting the fire protection systems in calculating fire insurance premium, deals with the relations between the probability of fire accidents and the capability of fire protection systems in buildings

• 대한안전경영과학회지
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• 제22권2호
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• pp.47-55
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• 2020

This study analyzed ignition probability about Lithium-polymer batteries of what variously were being produced wearable devices recently. The study analyzed ignition probability by PCM(Protection Circuit Module) operating state and overcharged, over-discharged, exposed to high temperatures of Lithium polymer batteries, analyzing wearable devices on the market. Then it classified experimental results to implement analysis comparison about weight, X-ray imaging, battery decomposition. With these experiments, the study analyzed combustion-possibility and fire patterns. These statistics will be used to measure and verify the cause of a fire when identify wearable devices using Lithium-polymer batteries.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-12
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• 2014

수관화는 대형산불의 주된 확산유형으로 빠른 확산속도와 높은 산불강도의 특성을 보이며 많은 피해를 입힌다. 이 연구에서는 수관화 피해를 사전에 예측하기 위해서 수관전소 피해를 입은 지역의 지형 임상 기상 특성을 분석하여 수관화확산확률식을 개발하였다. 영덕 울진 고령 예천에서 일어난 4개의 산불피해지를 대상으로 하였으며, 총 18개의 공간 변수를 구축한 뒤 기타연소지에 대한 수관전소지의 비를 이용하여 각 변수별 구간 가중치를 구하고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 변수와의 상관계수를 산출하였다. 그 결과, 수관화확산확률은 임상이 침엽수림일 때, 250m 이상에서 고도가 높아질수록, 기복이 심할수록, 사면향은 남서 또는 남동사면일 경우, 능선일수록, 일사량이 많아질수록 높게 나타났다. 고도와 경사가 낮은 곳에서는 교란현상이 많이 나타나 일정한 패턴을 보이지 않았다. 이 확률식을 통해 수관화 위험지를 사전에 분석할 수 있고, 산불방지 숲가꾸기 지역 선정 및 진화 우선 지역 선정 등에 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.