베이지안 기법을 이용한 다중이용시설의 소방대 화재진압 확률모형 개발
Development of Probabilistic Fire Brigade Suppression Model in Assembly Occupancies Using Bayesian Method
1
조회
0
다운로드
1
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 불특정 다수인이 이용하고 공간내 밀집도가 높아 화재발생시 인명 및 재산피해 가능성이큰 다중이용시설을 대상으로 베이지안 마코브체인 몬테카를로 기법을 적용하여 실제 화재경험이 반영된소방대 화재진압 활동을 정량적 화재위험평가에 반영할 수 있는 최적 확률모형을 개발하였다. 지난5년간 전국에서 발생한 실제 화재경험 데이터를 중심으로 소방대 화재진압 확률모형을 도출한 결과, 전국 17개 시도는 3개의 시도 그룹으로 분류가 가능하며, 각 시도 그룹에 대해 각각 Log-normal 기반확률모형(μ=2.3630, σ=0.6905), Log-normal 기반 확률모형(μ=2.6820, σ=0.9742), Gamma 기반 확률모형(=0.6151, =0.0147)이 최적의 소방대 화재진압 확률모형으로 개발되었다. 본 연구를 통해 도출된 각 시도별 소방대 화재진압 확률모형은 정량적 화재위험평가 적용시 대형화재로의 화재확산 방지를 위한 자동소화설비와 함께 분석 현실성 확보 및 화재안전 관리 대책 수립의 신뢰성 향상에 더욱 기여할 수 있을것이다.
Abstract
This study developed the probabilistic fire brigade suppression model for assembly occupancies whose risk is significant in terms of life and property damage due to unspecified majority of people and the high density in the space when fire occurs using Bayesian Markove Chain Monte Carlo method. As a result of deriving a fire brigade suppression probability model based on actual fire experience data over the past five years, 17 cities and provinces were able to be grouped into 3 for which, Log-normal or Gamma based probability models are developed. The probabilistic fire brigade suppression models for 3 groups drawn through this study are expected to contribute to secure the realism of quantitative fire risk assessment and to enhance reliability of the fire safety management measures through support of risk based decision by reflecting the real fire event experiences.
참고문헌 (30)
- 안중기, "베이지안 확률기법을 이용한 당량비 오차분석에 관한 연구", 한국추진공학회지, 22(2), pp.131~137 (2018), 한국추진공학회[DOI]
- Australasian Fire and Emergency Service Authorities Council Limited (AFAC), "Fire Brigade Intervention Model Manual (AFAC Publication No. 3068)", AFAC Ltd, ~ (2020)
- Cote, A. E., "Fire Protection Handbook", National Fire Protection Association, ~ (2008)
- Nuclear Power Plant Fire Ignition Frequency and Non-Suppression Probability Estimation Using the Updated Fire Events Database, "Electric Power Research Institute(EPRI)", ~, pp.EPRI 3002002936 (2015)
- Gelman, A., "Bayesian Data Analysis" (2013), Chapman and Hall
- Hastings, W. K., "Monte Carlo Sampling Methods Using Markov Chains and Their Applications", Biometrika, 57(1), pp.97~109 (1970)
- He, Y., "A Probabilistic Model of Benefit-Cost Analysis for Highway Construction Projects", Master, pp.2015
- Hossein, P. N., "Introduction to Probability, Statistics and Random Processes" (2014), Kappa Research. LLC
- Jeong, C. M., "Firefighting Tactics I-1", Firefighting Education and Training Development Committee, ~ (2014)
- 정원일, "건축 및 구조물 화재에서 소화 기구 사용 여부에 따라 재산피해에 영향을 미치는 화재인자 분석에 관한 연구", 한국산학기술학회논문지, 22(8), pp.138~145 (2021), 한국산학기술학회[DOI]
- Kang, Hyun Chul, "Methodology of Data Mining for Big Data Analysis" (2014), Jayoo Academy
- Kelly, D, "Bayesian Inference in Probabilistic Risk Assessment : The Current State of the Art", Reliability Engineering and System Safety, 94(2), pp.628~643 (2009)
- Kim, Dal Ho, "Bayesian Statistics" (2013), Jayoo Academy
- 김성현, "Optimal Bayesian MCMC based fire brigade non-suppression probability model considering uncertainty of parameters", Nuclear Engineering and Technology, 54(8), pp.2941~2959 (2022), 한국원자력학회[DOI]
- 김성현, "최우추정법을 이용한 원전 전기화재 소방대 진압실패 확률모형 추정", 한국방재학회논문집, 20(5), pp.123~134 (2020), 한국방재학회[DOI]
- 김영진, "의사결정트리를 이용한 날씨에 따른 화재발생 확률 예측모델", 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용, 40(11), pp.705~715 (2013), 한국정보과학회
- Koop, G., "Bayesian Econometrics" (2003), Wiley
- 권설아, "다중이용시설의 화재 취약성 극복과 안전대책 - 밀양 화재참사와 제천 화재참사의 비교 분석 -", Crisisonomy, 14(5), pp.149~167 (2018), (사)위기관리이론과실천[DOI]
- 이주호, "도시공간 특성과 대형화재 발생의 인과지도 분석 - 도시의 사회, 경제, 환경적 요인과의 관계를 중심으로 -", Crisisonomy, 15(7), pp.1~15 (2019), (사)위기관리이론과실천[DOI]
- Lee, Tae Hyung, "Firefighting Tactics I(Fire 1)" (2018), National Fire Service Academy
- Leemis, L. M., "Univariate Distribution Relationships", The American Statistician, 62(1), pp.45~53 (2008)
- Metropolis, N., "Equations of State Calculations by Fast Computing Machines", Journal of Chemical Physics, 21, pp.1087~1092 (1953)
- Na, J. H., "R Data Mining" (2017), Jayoo Academy
- National Fire Agency(NFA), "National Fire Classification System Manual", National Fire Agency, ~ (2020)
- National Fire Agency(NFA), "2021 National Fire Agency Statistics Year Book" (2021), National Fire Agency
- Handbook of Parameter Estimation for Probabilistic Risk Assessment, "Nuclear Regulatory Commission(NRC)", ~, pp.NUREG (2003), CR-6823
- Park, Miye, "Event Tree Analysis of Large-scale Fire Risk Assessment of Multi-dense Facility", Journal of the Institute of Construction Technology, 40(1), pp.15~24 (2021)
- 서영민, "Bayesian MCMC 및 Metropolis Hastings 알고리즘을 이용한 강우빈도분석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 해석", 한국환경과학회지, 20(3), pp.329~340 (2011), 한국환경과학회
- Utilisation of Statistics to Assess Fire Risks in Buildings, "Tillander, K.", VTT Technical Research Centre of Finland, ~ (2004)
- 유승우, "베이지안 기법을 적용한 우주발사체의 발사 성공률 추정에 관한 연구", 한국항공우주학회지, 48(7), pp.537~546 (2020), 한국항공우주학회[DOI]