1. 서 론
지구 온난화에 따른 기후변화는 대기조건의 변화와 더불어 평균기온상승, 식생대 유기물의 건조 등 산불발생 및 확산의 위험요소로 작용하고 있으며 전세계적으로 대형산불 사례가 지속적으로 보고되고 있다. 미국의 경우 연간 약 75,000건의 산불이 발생하고 있으며 서울면적의 약 50배에 달하는 피해 면적이 보고되고 있다(1,2). 특히, 서부지역의 경우 1985년∼2015년 사이 대형산불 발생 건수가 2배 가까이 증가한 것으로 보고되어 심각성을 더하고 있다. 국내의 경우도 최근 강원, 경북 등 동해안의 산림지역을 중심으로 울주, 안동, 고성, 울진 등에서 대형산불이 발생하여 피해규모가 증가하고 있는 실정이다(3). 산불화재는 산림소실 및 그에 따른 직접적인 피해 이외에 산림지역과 인접한 구조물이나 시설물 등의 화재안전성에 영향을 미칠 수 있기 때문에 폭넓은 범위에 대한 다양한 연구접근방식이 요구된다.
이러한 산불피해를 최소화하기 위해 국내외적으로 과학기술에 기반한 다양한 접근이 이루어지고 있으나 산불화재를 효과적으로 예측하고 대응하기 위한 연구는 여전히 부족한 실정이다. 특히 산불-도심 경계(wildland-urban interface, WUI)화재 같이 거주지역이나 주요시설물에 영향을 미치는 경우 더 큰 2차 피해를 야기할 수 있기 때문에 화재공학적 관점에서 산불의 진행상황을 예측하고 물리적 특성을 파악하는 과정이 매우 중요하다. Finney(4)는 산불에 따른 화재전파면적을 평가하기 위해 다양한 화재형태를 고려한 2차원 화재성장모델을 개발하였으며 단순화된 시험조건에 대해 모델의 타당성을 평가하였다. Mell 등(5)은 식생지대를 고체연료로 가정하여 표면화재전파에 대한 물리적 모델을 적용하였으며 실험결과와 비교를 통해 해석모델의 적용범위와 모델개발의 방향을 제시하였다.
Figure 1은 산불과 구조물의 화재모델링 과정에 필요한 기술적 요소들을 비교하여 나타낸다. 산불은 화재의 규모나 길이 및 시간스케일, 가연물의 특성 등 여러 면에서 구조물 화재와 차이를 보이지만 화재역학적으로 가장 큰 차이는 지속적인 외기 유입의 제한이 없다는 점이며 주어진 대기조건 하에서 화재특성은 식생지역의 연료특성과 지형 특성, 외기조건에 크게 의존하게 된다.
따라서 산불의 모델링을 통한 화재위험성을 예측하기 위해서는 산림지역에 대한 지형정보를 바탕으로 해석모델에 필요한 식생대의 정보를 구축하는 과정이 매우 중요하며, 특히 실제 지형정보를 바탕으로 효과적인 해석영역을 구성하는 전처리과정에 많은 노력이 요구된다.
본 연구는 산불해석에 있어서 대표적인 화재해석모델인 FDS를 적용하기 위한 기초 단계로 공개된 지형정보를 이용하여 해석영역의 기하학적 요소로 전환하는 전처리과정을 개발하고 단순 화재전파모델을 적용하여 지형해상도, 격자크기 등의 해석요소에 따른 화재전파 특성을 파악하여 지형정보 기반 화재해석의 전처리 과정에 대한 이해를 도모하고 산불해석에 대한 화재해석모델의 적용성을 확대하고자 한다.
2. 해석모델
2.1 지형정보의 처리
지형정보를 이용한 FDS 화재해석을 수행하기 위해서는 위성이나 항공촬영 등을 통해 얻어진 지형정보(topography data)로부터 3차원 형상정보를 구성하고 FDS의 해석영역과 격자계에 맞도록 변환하는 복잡한 전처리과정이 요구된다. 먼저 다양한 공간정보로부터 수치화된 지형정보의 획득은 수치표고모델(digital elevation model, DEM)이 널리 적용되고 있으며 일반적으로 DEM 데이터는 산림과 인공 구조물을 포함하지 않은 지형의 표고값을 의미한다(6). 본 연구에서는 공개지형정보로서 미항공우주국(NASA)에서 진행한 프로젝트인 셔틀레이더지형임무(shuttle radar topography mission, SRTM)에서 제공하는 90 m급 해상도의 DEM 데이터를 활용하였다(7). 복잡한 DEM 데이터를 직접 FDS모델의 기하학적요소로 구성하는 것이 어렵기 때문에 DEM 데이터를 형상화하여 보간된 지형표면 데이터로 전환하였으며 이를 위해 오픈소스방식의 그래픽 프로그램인 BLENDER 2.92를 이용하였다(8). 지형정보를 가진 표면데이터(terrain surface data)는 BLENDER 프로그램의 3차원 솔리드 오브젝트로 전환되며 이때 3차원 물체를 구성하는 최소요소의 크기, 즉 volume pixel (voxel)의 크기를 지정하여 솔리드 오브젝트의 해상도를 결정하였다. 생성된 솔리드 지형정보는 Thunderhead engineering사의 GUI기반 FDS 전처리 프로그램인 PyroSim 프로그램을 이용하여 해석격자의 생성, 경계 및 해석조건을 설정하였다(9). Figure 2는 해석대상 영역인 팔공산 자연공원내 갓바위지구 일대의 위성영상을 나타내며 대상영역의 크기는 갓바위 정상과 선본사, 주차구역을 포함한 2 km × 2 km 영역이다.
2.2 화재전파모델
FDS해석에서 적용 가능한 산불화재모델은 물리적모델과 경험적 모델로 구분할 수 있으며 물리적 모델은 라그랑지안 입자모델(lagrangian particle model)이나 경계연료모델(boundary fuel model)이 적용된다(10). 입자모델은 식생대를 고정된 라그랑지안 입자로 가정하고 해석에 필요한 열 및 물리적 물성을 부여하여 해석을 수행한다. 경계연료모델은 식생대를 두께를 가진 다공성 고체(porous solid)로 가정하여 해석하며 고체가연물의 화염전파를 열해리모델을 적용하여 해석하는 것과 유사한 방법이지만 식생대 영역의 마찰유동과 열전달 해석을 수행하기 위한 별도의 모델이 포함되어 있다. 물리적 모델은 해석의 결과로서 외기 및 지형조건에 따른 식생대의 화염전파속도를 직접 계산할 수 있는 장점이 있으나 화염전파를 해석하는 과정에 많은 설정인자나 물성인자를 필요로 하며 해석결과는 이러한 인자들에 의해 크게 영향을 받는다.
반면 경험적 모델인 level set 방법은 식생대의 형태나 풍속에 따라 경험적으로 결정된 화염전파속도를 입력인자로 적용하여 해석을 수행하고 화재선단의 위치를 추적한다(11,12). 주어진 표면이 화재선단(fire front)에 도달하면 단위면적당 발열량(HRRPUA)를 부여하여 열적특성을 해석에 포함할 수 있다.
level set 방법은 모델의 물리적 타당성이 결여되어 있고 화염전파과정을 해석하기 위한 타당한 입력인자를 얻는데 어려움이 있으나 화염전파를 직접 해석하는 것이 아니기 때문에 경제적인 계산이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 해석모델의 타당성이나 화재위험성을 평가하는 것이 아니고 DEM 데이터를 활용하여 FDS 전처리 모델을 개발하는 것이기 때문에 계산 과정이 간단한 level set 방법을 이용하여 해석을 수행한다.
임의 시간 및 위치(x, y)에서 화재선단의 위치는 level set 스칼라 함수ø(x,y,t)=0이 되는 지점으로 다음과 같이 정의된다.
여기서Ruv는 각각 외기풍량에 대한 화재선단의 전파속도벡터를 나타내며 전파속도벡터는 화재선단에 수직방향으로 가정된다. FDS모델에는 Rothermel(13)이 제시한 반경험적(semi-empirical) 모델이 적용되어 있으며 표면에서 화재선단의 전파크기는 다음과 같이 계산된다.
2.3 해석조건
FDS해석에 적용된 계산영역은 2 km × 2 km × 1.2 km이며 DEM 데이터의 전처리 과정에서 지형의 표면해상도는 voxel의 크기가 5 m, 10 m, 15 m, 20 m인 경우에 대해 지형 표면데이터 추출하였다. 해석 케이스는 4가지 voxel크기에 대해 해석격자가 10 m인 경우와 voxel 크기 10 m에 대해 해석격자의 크기가 5 m, 8 m, 10 m, 20 m인 경우에 대해 해석을 수행하였으며 전체 격자수는 600,000～38,400,00개이다. 초기화재 발생위치는 주차구역으로부터 산림지역이 시작되는 위치이며 발화면적은 10 m × 10 m로 가정하였다. 주차구역을 제외한 전체지형은 산림지역으로 가정하여 해석을 수행하였다. 바람은 동풍이 10 m/s로 지속적으로 유지되는 것을 가정하였으며 대기경계층은 Monin-Obukhov 상사이론을 적용하여 모델링하였다(16). level set 모델을 적용하기 위한 화재전파속도에 관한 경험상수는 풍향의 선단(head), 후면(back), 측면(frank) 방향으로 각각 2.0 m/s, 0.05 m/s, 0.05 m/s를 적용하였다.
3. 해석결과
Figure 3은 해석대상 지형의 DEM 데이터를 형상화하여 얻어진 표면데이터와 이를 바탕으로 3차원 솔리드 오브젝트로 변환한 렌더링 이미지를 나타낸다. DEM 데이터는 지형의 표고 절대 높이값을 제공하지만 FDS 해석에는 불필요한 격자의 생성을 최소화하고 계산의 효율성을 확보하기 위해 상대표고를 기초로 해석 대상영역의 지형을 모두 나타낼 수 있을 만큼의 솔리드 오브젝트를 생성하여 해석에 적용하였다.
FDS모델은 직교정렬격자(orthogonal structure grid) 체계를 적용하고 있기 때문에 Figure 3(b)와 같이 지형데이터를 보간한 표면의 솔리드 오브젝트를 그대로 적용할 수 없고 정방형의 블록형태로 변환하여야 하며 이때 정방형 블록의 최소크기가 voxel이 되며 이는 변환된 지형데이터의 해상도를 의미하게 된다.
Figure 4는 보간된 3차원 솔리드 오브젝트를 바탕으로 FDS해석에 필요한 기하학적 요소(OBST)를 구성하기 위해 요구되는 voxel의 크기에 따른 해석대상지형의 형태를 비교하여 나타낸다. voxel의 크기가 15 m 이상인 경우 전체적으로 능선이나 골짜기를 명확하게 나타내지 못하고 있으나 10 m 이하의 voxel 크기에서는 전체적인 지형특성을 잘 나타내고 있다.
격자크기와 함께 voxel은 전처리 과정에서 구성한 지형 데이터의 해상도를 결정하는 중요한 인자이다. 격자의 크기가 voxel의 크기와 동일하거나 작으면 전처리 과정에서 구성한 솔리드 오브젝트를 표현하는데 별다른 문제가 없지만 격자 크기가 voxel의 크기보다 크게 되면 FDS상에서 일부 솔리드 오브젝트는 무시되거나 근사화되기 때문에 해석격자의 크기 선정 이전에 voxel의 크기정보를 미리 계획해둘 필요가 있다.
Figure 5는 voxel의 크기가 level set 모델의 해석결과에 미치는 영향을 파악하기 위해 격자크기가 10 m인 경우 화재발생 10 min 경과 후의 화재 선단위치를 비교하여 나타낸다. 노란색 원으로 표시된 부분은 갓바위(관봉석조여래좌상) 지역이며 화재전파의 정도를 직관적으로 파악하기 위해 표시하였다. 전체적으로 풍향에 따라 동쪽에서 서쪽으로 화재확산을 보이고 있으나 voxel의 크기에 따라 화재전파거리나 방향등에는 다소 차이를 보이고 있다. voxel의 크기가 클수록 전체적인 지형이 완만하게 구성되는 경향이 있기 때문에 지형차에 의한 영향과 외풍이 복합적으로 작용하여 해석결과는 차이를 보일 수 있다.
Figure 5
Comparison of the fire front line with the voxel sizes for the grid size of 10 m (t = 10 min).
Figure 6은 10 m 격자크기에 대해 화재발생 30 min 경과 후의 화재 선단위치를 voxel 크기에 대해 비교하여 나타낸다. 화재발생 30 min 경과후의 화재전파 면적은 전체적으로 voxel의 크기가 클수록 넓게 나타나는 경향을 보이고 있으며 화재전파정도는 voxel 크기보다 격자크기가 작은 경우와 상대적으로 큰 경우로 구분된 결과를 보여준다.
Figure 6
Comparison of the fire front line with the voxel sizes for the grid size of 10 m (t = 30 min).
Figure 7은 10 m voxel 크기에 대해 화재발생 15 min 경과후의 화재전파 및 선단의 위치를 해석격자의 크기별로 비교하여 나타낸다. 주어진 voxel 크기에 대해 격자의 크기가 작아짐에 따라 화재전파 면적이 넓고 풍향 방향으로의 화재전파도 빠르게 나타나는 경향을 보였다.
Figure 7
Comparison of the fire front line with the grid sizes for the voxel size of 10 m (t = 15 min).
4. 결 론
본 연구는 FDS모델을 이용하여 복잡한 실제 지형에 대하여 화재시뮬레이션을 수행하기 위한 전처리과정을 개발하고 level set 모델을 이용하여 개발된 전처리 과정의 적용성을 파악하였다. 연구과정을 통해 얻은 결론은 다음과 같이 요약할 수 있다.
- 공개된 수치표고모델 데이터와 오픈소스기반 그래픽 프로그램을 활용하여 3차원 지형 표면데이터를 기초로 한 솔리드 오브젝트를 구성하였으며 이를 이용하여 FDS해석에 필요한 기하학적 형상정보를 구현하는 전처리 과정을 개발하였다.
- voxel의 크기와 격자크기에 대해 level set 모델을 적용하여 화재전파해석을 수행하였으며 이들 인자들에 따라 화재전파면적, 화재전파거리 등이 큰 차이를 보이기 때문에 격자 및 voxel 민감도 평가를 통해 최적 voxel과 격자크기를 선정할 필요가 있다.
- 본 연구는 지형표면 데이터를 3차원 솔리드 오브젝트로 변환하는 과정과 격자를 생성하는 과정을 분리하여 진행함에 따라 솔리드 오브젝트의 해상도를 결정하는 voxel의 크기와 해석격자의 크기에 따라 FDS 해석격자의 실제 지형과의 오차가 발생할 수 있기 때문에 적정크기의 voxel과 격자를 선정하는 과정이 요구된다.
지형정보 기반 화재시뮬레이션에 FDS모델을 적용하기 위한 기초단계로서 향후 다양한 지형조건에 대한 인자들의 영향을 파악하고 DEM 데이터의 격자생성과정을 단순화하여 실제 지형기반 화재해석의 적용범위를 확대하고자 한다.
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