| 연구개발개요 |
○ 최근 국내에서는 다양한 용도로 사용되는 대형 복합건축물이 크게 증가하고 있으며, 복합건축물에서의 화재 발생이 증가하고 있는 추세임. 복합건물에서 화재가 발생하는 경우에는 피난방향과 연기 및 화염의 진행 방향이 일치하여 인명피해가 크게 발생하는 경향이 있음.○ 건축물에서 화재가 발생하는 경우 발생되는 연기로 인하여 재실자의 가시거리는 급격히 감소되며, 이는 곧 재실자의 보행속도 감소 및 피난시간의 증가로 이어짐. 또한, 대형 복합건물의 경우에는 재실자의 밀도가 매우 높아 피난시 특정 구획에 병목현상이 발생되어 인명피해가 기하급수적으로 증가할 수 있음. 따라서, 대형 인명피해를 근본적으로 최소화하기 위해서는 재실자의 안전한 피난을 보장할 수 있는 대피경로 도출시스템 개발이 선행되어야 함.○ 최근 사회적으로 큰 이슈가 되고 있는 성능기반 피난설계를 위해서는 건축물 별로 복잡한 화재시뮬레이션을 수행하야만 하며, 이는 수많은 인력과 시간이 소요된다는 단점이 있음. 만약, 학습을 스스로 수행할 수 있는 인공지능 알고리즘을 활용한다면, 피난가능시간 도출에 필요한 시간이 단 1초 이내로 감소함. 이러한 인공지능 알고리즘을 활용한다면, 실제 화재발생시 실시간으로 피난가능시간을 계산하고, 재실자의 안전한 피난을 위한 최적의 피난경로를 결정할 수 있으므로 재난관리 활동에 크게 기여할 수 있을 것으로 판단됨.○ 따라서, 그림 1-1에 나타낸 바와 같이 이 연구에서는 재실자의 수가 적게는 수천명, 많게는 수만명에 이르는 대형 복합건물을 대상으로 인공지능을 이용하여 실시간으로 피난가능시간(ASET)을 도출할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 화재시 발생되는 유독가스 뿐만 아니라, 재실자가 특정 구획에 몰리는 병목현상을 해결할 수 있는 최적 대피경로 도출시스템을 제안하고자 함.
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| 최종목표 |
이 연구에서는 대형 복합건축물을 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용하여 화재 발생시 재실자의 안전을 확보하기 위한 실시간 피난가능시간(Available Safe Egress Time, ASET)을 도출하고, 이를 기반으로 화재시 병목현상을 고려한 최적 대피경로 도출시스템을 개발하여 화재발생시 인명피해를 최소화고자 함. 연구개발 목표를 달성하기 위한 세부목표는 다음과 같음. ▶ 선행연구 문헌조사 및 기존 피난유도 시스템의 한계점 분석 ▶ 다양한 변수에 대한 화재시뮬레이션을 수행하여 대형 복합건축물의 화재시 생성되는 화재온도 및 유독가스 농도 도출 ▶ 화재시뮬레이션을 통해 도출된 화재온도와 유독가스의 상관관계 규명 ▶ 화재 시나리오에 따른 피난가능시간 도출 및 변수에 따른 데이터베이스(Data Base, DB) 구축 ▶ 인공지능(AI)을 기반으로 대형 복합건축물의 실시간 피난가능시간 예측 알고리즘 개발 ▶ 화재시뮬레이션을 통해 도출된 피난가능시간과의 비교를 통한 제안 인공지능 알고리즘의 신뢰성 검증 ▶ 검증된 인공지능 모델을 이용하여 화재시 병목현상을 고려한 최적 대피경로 도출시스템 개발 ▶ 개발된 대피경로 도출시스템을 검증하기 위한 시작품 제작
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| 연구내용 및 범위 |
○이 연구에서는 대형 복합건축물의 화재시 온도에 따른 가시거리, 산소, 이산화탄소 및 일산화탄소의 농도를 도출하기 위하여 화재시뮬레이션을 수행하고, 이를 이용하여 재실자의 안전한 피난을 도울 수 있는 실시간 대피경로 도출시스템을 개발하고자 함. 또한, 알고리즘 학습에 반영되지 않은 새로운 건축물을 대상으로 화재？피난시뮬레이션을 수행할 것이며, 시뮬레이션을 통하여 도출된 해석결과와 개발 대피경로 도출시스템의 결과와 비교하여 제안 시스템의 신뢰성을 검증할 것임. - 1단계 (2021.04~2021.07)○ 기존문헌 고찰을 통해 피난가능시간에 영향을 미치는 인자를 파악하고, 대형 복합건축물에 대한 다양한 화재시나리오를 설정한 후 화재시뮬레이션을 수행할 계획임. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 대형 복합건축물의 화재발생시 구획별 온도 및 유독가스의 농도를 분석하고, 이들의 상관관계를 규명할 예정임. 또한, 피난가능시간 도출에 필수적인 영향인자를 고려하여 인공지능 알고리즘의 최적 입력변수를 결정할 것임. 본 단계는 해석적 연구 및 결과분석으로 다음과 같은 과정을 통해 목적을 달성할 계획임. ☞ 문헌연구를 통한 대형 복합건축물의 특성 및 화재시뮬레이션을 위한 화재시나리오 구성 ☞ 대형 복합건축물을 대상으로 다양한 변수에 대한 화재시뮬레이션을 수행 ☞ 화재시뮬레이션 결과분석을 통해 화재온도와 유독가스의 상관관계 규명 ☞ 피난가능시간 평가에 필수적인 영향인자를 고려하여 인공지능 알고리즘 최적 입력변수 결정 - 2단계 (2021.08~2022.07)○ 2단계는 학습 데이터 생성 및 인공지능 알고리즘 설계 단계로써 1단계에서 수행된 화재시뮬레이션 결과로부터 피난가능시간을 도출하여 인공지능 모델의 학습용 데이터베이스를 구축할 것임. 또한, 인공지능 기반 대형 복합건축물의 실시간 피난가능시간 예측 알고리즘의 개발 및 검증을 수행할 것임. 본 단계의 세부 연구 내용은 아래와 같음. ☞ 화재시뮬레이션 결과를 통한 피난가능시간 도출 및 데이터베이스 구축 ☞ 인공지능 기반 실시간 피난가능시간 예측 알고리즘 및 프로그램 개발 ☞ 개발된 알고리즘 학습에 사용되지 않은 새로운 복합건축물에 대한 화재시뮬레이션을 수행하여 제안 모델의 신뢰성 검증- 3단계 (2022.08~2022.12) ○ 이 연구의 마지막 단계에서는 구축된 인공지능 모델에 화재시 발생할 수 있는 병목현상을 추가로 고려하여 최적 대피경로 도출시스템을 개발할 계획임. 최종적으로는 개발된 최적 대피경로 도출 시스템이 적용된 대형 복합건축물의 축소모형을 제작하여 Case study를 진행하고, 개발 시스템의 신뢰성을 검증할 예정임. ☞ 인공지능 알고리즘 및 최단경로법을 적용하여 병목현상을 고려한 최적 대피경로 도출시스템 개발 ☞ 대형 복합건축물을 모사한 시작품을 제작하고, 개발된 최적 대피경로 도출 시스템을 적용하여 다양한 화재 시나리오에 대한 제안모델의 신뢰성 검증
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