본 연구는 주거공간에 배치된 가연물의 열역학적 연소모델을 구현하는데 목적이 있다. 화재하중과 화재 강도는 성능설계의 사용이 증가함에 따라 건축물 화재안전 설계에 중요한 요소로 대두되고 있으며, 컴퓨터를 이용한 수치해석을 통해 예측이 가능해 지고 있다. 주거 가연물의 열역학적 연소특성을 예측하기 위해 각 가연물의 수치해석용 모델을 설계하였다. 해석된 결과를 검증하기 위해 수치해석의 결과를 실물 연소실험의 열방출량 결과와 비교하였다. 수치해석을 위해 FDS를 사용하였으며, 난류해석을 위해 LES모델이 사용되었다. 검증결과 열방출율 및 총발열량은 실험결과와 잘 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 산불 감지 시스템을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 또한 복합적인 상황에서의 화재 감지가 힘들뿐만 아니라 별도의 지속적인 경계가 필요한 지역에 대한 설정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하고 이 데이터들을 복합적인 상황에 따라 비교, 분석하고 그에 따른 가중치를 부여하여 화재를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 또한 화재 상태를 나누어 집중적인 화재 감지가 필요한 구역에 차별적인 관리가 가능하게 한다.
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.
This study is intended for validation of numerical modeling of a residential building which is made to simulate a phenomenon of fire extension from floor to floor. A common residential building which has the area of 80m2 each floor and some combustibles were chosen for numerical modeling. The combustible models were verified through comparing results of numerical simulations and real fire tests. For computational analysis, the Fire Dynamics Simulator was used with Large Eddy Simulation model for turbulence. Consequently, fire-intensity was well predicted and flash-over of rooms were successfully estimated.
교량에서의 화재는 최근까지도 빈번하게 발생되고 있으며, 특히 케이블교량에서 화재가 발생될 시 케이블에 높은 온도상승으로 인해 케이블에 손상 및 파단이 발생될 수 있다. 본 연구에서는 케이블교량에서 발생될 수 있는 화재 시나리오를 설정하였다. 또한 실물차량 화재실험 결과를 토대로 화재강도모델을 제안하여 대상교량 케이블의 열전달 해석을 수행하였다. 해석 결과 단면적이 작은 케이블에서 더 높은 온도상승이 발생되며, 유조차를 제외한 차종의 경우 내화 성능 기준을 초과하지 않는 결과를 나타내었다. 유조차 화재의 경우 갓길에서 발생될 때 최소 단면적 케이블에서 내화 성능 기준을 초과하는 결과를 보이며, 기준을 초과하는 케이블의 높이는 약 14m로 나타나 이에 따른 대책 및 내화 보강의 필요성을 확인하였다. 본 연구결과를 통해 케이블교량에서 화재가 발생될 때 케이블의 온도변화에 대한 간접적인 평가가 가능한 것을 확인하였으며, 향후 화재 발생 시 바람에 영향을 고려한 열전달 해석과 케이블의 온도상승 시 교량의 사용성에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
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.
The natural convection and combined heat transfer induced by fire in a rectangular enclosure is numerically studied. The model for this numerical analysis is partially opened right wall. The solution procedure includes the standard k-$\varepsilon$ model for turbulent flow and the discrete ordinates method (DOM) is used for the calculation of radiative heat transfer equation. In numerical study, SIMPLE algorithm is applied for fluid flow analysis, and the investigations of combustion gas induced by fire is performed by FAST model of HAZARD I program. In this study, numerical simulation on the combined naturnal convection and radiation is carried out in a partial enclosure filled with absorbed-emitted gray media, but is not considered scattering problem. The streamlines, isothermal lines, average radiation intensity and kinetic energy are compared the results of pure convection with those of the combined convection-radiation, the combined heat transfer. Comparing the results of pure convection with those of the combined convection-radiation, the combined heat transfer analysis shows the stronger circulation than those of the pure convection. Three different locations of heat source are considered to observe the effect of heat source location on the heat transfer phenomena. As the results, the circulation and the heat transfer in the left region from heating block are much more influenced than those in the right region. It is also founded that the radiation effect cannot be neglected in analyzing the building in fire. And as the results of combustion gas analysis from FAST model, it is found that O2 concentration is decreased according to time. While CO and CO2 concentration are rapidly increased in the beginning(about 100sec), but slowly decreased from that time on.
초장대 철도터널에서는 화재 시 안전성 확보를 위해서 구난역을 설치하도록 하고 있으나, 구난역에서 제연방식 및 제연풍량에 대한 기준이나 연구결과는 없는 실정으로 제연방식과 적정풍량에 대한 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 서비스터널이나 상대터널과 연결하는 피난연결통로가 일정간격(40 m 간격)으로 설치된 구난역을 모델링하고 화재강도(15, 30 MW), 제연방식(급기만하는 경우, 강제급배기를 하는 경우, 강제배기만을 하는 경우), 제연풍량(7, 14, $40m^3/s$)을 변화시켜 화재해석을 수행하였다. 화재해석결과로 부터 구난역 승강장의 온도 및 CO농도를 분석하고 한계온도 기준 ASET을 비교 분석하였다. 그 결과, 화재강도가 15 MW일 때에는 제연풍량이 $7m^3/s$ 이상인 경우에 강제급배기하는 방식과 강제배연을 하는 방식을 적용하면 충분히 안전한 대피환경을 확보할 수가 있는 것으로 나타났다. 또한 화재강도가 30 MW인 경우에는 배연풍량이 $14m^3/s$ 이하에서는 900초 이상 대피환경을 유지하는 것이 불가능하며, 풍량이 $40m^3/s$일 때에는 상부덕트의 측면부에서 배기하는 경우(SA + EA2, SA + EA4)가 온도측면에서 안전성 확보에 가장 유리한 것으로 나타나고 있다.
본 논문에서는 실시간 화재 감지를 위해 비전 기반의 새로운 화재 감지 기법을 제안한다. 기존의 비전기반 화재감지 기법에서는 컬러정보와 픽셀들의 시간적인 변화량 검출을 위해 다수의 휴리스틱한 특징들을 적용함으로써 실험결과가 환경의 변화에 민감한 문제들이 존재했다. 또한 정확한 화재감지를 위해서 많은 연산을 수행함으로써 감지시간 길어지는 단점이 있었다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해서 본 논문에서는 시간축 상에서 불규칙하게 변화하는 화재의 특성을 분석하고 이를 토대로 확률 모델을 구성하여 이를 베이지안 네트워크(Bayesian network)에 적용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선, 배경 모델링과 컬러 모델을 적용하여 화재 후보 영역을 검출하고, 이 후보 영역에서 명암도에 평준화된 Red 색상의 왜도(skewness)와 웨이블릿 변환을 통하여 얻어진 3가지 고주파 성분의 왜도를 노드로 갖는 베이지안 네트워크를 구성하여 최종 화재를 감별한다. 실생활 환경에서 촬영된 화재 영상에 대한 실험 결과는 빠른 검출 속도와 우수한 화재 검출 성능을 보여주고 있다.
Global climate warming induced by long-lived greenhouse gases is expected to cause increases in wildfire frequencies and intensity in boreal forest regions of mid- and high-latitudes in the future. Siberian forest fires are one of important sources for air pollutants such as ozone and aerosols over East Asia. Thus an accurate quantification of forest fire influences on air quality is crucial, in particular considering its higher occurrences expected under the future warming climate conditions. We here use the 3-D global chemical transport model (GEOS-Chem) with the satellite constrained fire emissions to quantify Siberian fire effects on ozone concentrations in East Asia. Our focus is mainly on spring 2003 when the largest fires occurred over Siberia in the past decade. We first evaluated the model by comparing to the EANET observations. The model reproduced observed ozone concentrations in spring 2003 with the high $R^2$ of 0.77 but slightly underestimated by 20%. Enhancements in seasonal mean ozone concentrations were estimated from the difference in simulations with and without Siberian fires and amounted up to 24 ppbv over Siberia. Effects of Siberian fires also resulted in 3-10 ppbv incresases in Korea and Japan. These increases account for about 5-15% of the ozone air quality standard of 60 ppbv in Korea, indicating a significant effect of Siberian fires on ozone concentrations. We found however that possible changes in regional meteorology due to Siberian fires may also affect air quality. Further study on the interaction between regional air quality and meteorology is necessary in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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