3D 공간정보와 FDS를 활용한 새로운 소방도상훈련법 제안

Proposing a New Fire Diagram Training Method Using 3D Spatial Information and FDS

Article information

Fire Sci. Eng.. 2024;38(4):60-68
Publication date (electronic) : 2024 August 31
doi : https://doi.org/10.7731/KIFSE.a009a27a
방현정, 최수기, 정해영*,
세명대학교 소방방재공학과 대학원생
Graduate Student, Dept. of Fire and Disaster Prevenetion Engineering, Semyung University
* 세명대학교 소방방재학과 교수
* Professor, Dept. of Fire and Disaster Prevenetion, Engineering, Semyung University
Corresponding Author, TEL: +82-43-649-1695, FAX: +82-43-649-1787, E-Mail: hyjung@semyung.ac.kr
Received 2024 June 24; Revised 2024 July 24; Accepted 2024 August 11.

Abstract

국내 소방 기관에서는 2D 평면도를 활용한 소방도상훈련을 실시하고 있지만, 이 방법은 실내 공간 정보를 효과적으로 인지하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 3D 공간 정보와 fire dynamics simulator (FDS)를 적용한 새로운 소방도상훈련법을 제안하였다. 이 방법은 화재 초기 대응 시 열 및 연기 거동을 정확히 파악하고, 3D 카메라로 확보한 정밀한 공간 정보를 통해 소방대원의 공간 인식 능력을 향상시킬 수 있다. 연구 결과, 86%의 응답자가 3D 기반 훈련이 실제 훈련에 유용하다고 응답하였으며, 80%가 소방 전술 적용에 도움이 된다고 평가하였다. 또한, 기존 2D 평면도 방식 대비 약 34%의 만족도 향상과 FDS를 이용한 훈련이 사전 정보가 없는 기존 도상훈련 대비 50%의 만족도 향상을 나타내었다.

Trans Abstract

Firefighting organizations in South Korea conduct training using 2D floor plans, which have limitations in effectively recognizing and securing indoor spatial information. In this study, we propose a novel firefighting training method that utilizes 3D spatial information and the fire dynamics simulator (FDS). This approach improves the identification of heat and smoke behaviors during initial fire responses and enhances spatial awareness through precise 3D camera- acquired information. A survey revealed that 86% of the respondents found 3D-based training highly beneficial, and 80% reported significant aid in applying firefighting tactics. Additionally, satisfaction improved by approximately 34% compared to the traditional 2D method, and FDS-based training showed a 50% increase in satisfaction compared to methods without prior information.

1. 서 론

오늘날 현대사회는 급속한 경제성장과 도시화로 인해 건축물이 고층화, 대형화됨에 따라 화재 발생률이 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 소방관들은 효과적인 화재 대응을 위해 다양한 훈련을 통해 현장 대응능력을 강화하고, 초기 대응 능력을 향상시켜야 한다(1). 현재 소방관서에서는 화재 진압과 재난 대응 능력을 높이기 위해 2D 평면도 기반의 소방도상훈련을 실시하고 있다. 이 훈련은 특정 소방 대상물의 2D 평면도를 사용하여 차량 배치, 소방대원 진입로 설정, 화재 대응 시나리오 및 재난 현장 표준작전절차(standard operation procedures of disaster site, SOP)를 작성하는 과정을 포함한다(2). 그러나 2D 평면도 기반 훈련은 건축물의 다양한 특성, 내부 구조, 재료, 위험물 현황, 대피로 등 현장 정보를 모두 포함하기 어려워 소방관들이 실제 3차원 공간에서 효과적으로 정보를 인지하고 활동하는 데 한계가 있다(3). 또한, 소방대원들이 효과적으로 소방 활동을 진행하기 위한 소방 훈련 방법 개선 연구는 매우 미흡한 상황이다.

이에 따라, 본 연구에서는 기존 2D 평면도 기반 훈련의 단점을 개선하고, 3D 공간정보와 FDS를 활용한 새로운 소방도상훈련법을 제안하였다. 제안된 방법은 3D 카메라를 사용하여 훈련 대상 건축물의 3D 공간정보를 확보하고, FDS를 통해 가시거리, 실내 온도 등을 측정하여 소방대원들에게 화재 상황에 대한 정보를 제공하였다. 또한, 제안된 훈련법의 효과성을 검증하기 위해 소방대원들을 대상으로 설문조사를 실시하였다.

2. 소방대상물의 화재대응현황

2.1 소방대상물 도면관리 시스템 및 현황

대한민국의 소방 기관은 특정소방대상물에 대한 건축도면을 국토교통부의 건축행정정보시스템 『세움터』와 소방행정정보시스템을 통해 관리하고 있다. 이 도면들은 주로 2D 형태의 배치도와 평면도로 제공되며, 벽, 기둥, 바닥, 보 등의 건축 구조부와 소방 설비 설계 정보를 포함한다. 그러나, 도면의 표준화와 일관성이 부족하여, 각 도면은 설계자의 CAD 형식에 따라 상이하게 작성되고 있다. 또한, CAD 이전의 수작업 도면은 이미지 파일로의 전환 과정에서 자주 누락되거나 오류가 발생하여, 실제 소방 교육훈련 시 필요한 도면 정보 확보에 큰 어려움을 겪고 있다(4).

2.2 소방대상물 화재현장 지휘 현황

화재출동 시 효율적인 대응을 하기 위해 실시간으로 평면도를 확보해야 한다. 출동 중 노트북을 활용하여 소방공무원 시도소방통합포털시스템 『소방내부연계시스템 민원』에 접속 후 특정소방대상물의 평면도를 확보해야 하는데 이 또한 이동 중 무선데이터 접속이 원활하지 않을 경우 접속지연 및 미접속이 되는 경우가 많다. 또한 소방현장 출동 시 소방공무원 시도소방통합포털시스템 『소방내부연계시스템 민원』을 통해 특정소방대상물의 도면을 제공받아 소방전술 및 작전에 활용하고 있지만 제공받은 도면은 2차원 형태의 평면도로 입체감이 떨어지고 소방대원의 효율적인 화재진압작전을 위한 정보를 획득하기에는 한계가 있다. 이와 같이 현재 화재 현장에서는 CAD 도면, 지도 등 2차원 정보들로만 화재대응대책을 마련하고 사고 대응 방법을 강구하고 있다. 하지만 현재의 정보로는 지도나 CAD도면에서 확인할 수 없는 실제 화재현장에 대한 사전 공간정보 파악에 제한이 있어 건축물 화재 발생 시 신속한 실내정보 파악과 현장지휘가 어려운 문제가 발생하고 있다(5).

2.3 소방교육훈련 진행 과정

소방교육훈련 실시과정은 첫번째로, 연간 및 월간계획에 따라 고위험대상물에 대해 사전에 관계자와 훈련일정, 훈련방법, 관계인 참여여부 등에 대해 협의를 거친다. 두번째로, 훈련담당자는 훈련에 참가할 관할119안전센터를 선정하고 그 소속 참가 소방대원들의 훈련일정을 공유한다. 세번째로, 훈련 당일 출동대장은 대상물의 2D 평면도를 중심으로 도상훈련을 실시하고 이를 통해 소방대원 개개인의 업무를 지정하고 시나리오에 의한 훈련을 진행한다. 마지막으로, 훈련을 마친 후 출동대장은 참가 소방대원 및 관계자의 의견청취와 더불어 강평을 실시하고 훈련은 종료가 된다.

본 연구에서는 이러한 진행 과정을 통해 제안하는 소방도상훈련을 수행하였고, 소방대원들을 대상으로 본 논문에서 제안하는 소방도상훈련에 대한 만족도 설문조사를 수행하였다.

3. 연구 내용

본 연구의 수행 과정은 Figure 1에 시각적으로 나타내었다. 연구는 총 세 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 2.3에서 언급한 소방 교육훈련의 진행 과정에 맞게 소방도상훈련 시나리오를 구성하였고, 훈련 대상 건축물에 3D 공간 정보를 구축하였다. 두 번째 단계에서는 용도별 인명 안전 기준에 따른 시뮬레이션을 실시하여 가시도, 산소량, 실내온도 등을 측정하였다. 마지막 단계에서는 3D 공간 정보와 시뮬레이션 결과를 활용하여 단계별 및 활동 영역별 소방 훈련을 진행하였으며, 훈련의 효과를 평가하기 위해 참가자의 적응력, 이해력, 지휘 판단 능력 등에 대한 설문조사를 수행하였다.

Figure 1

Study methodology flowchart.

3.1 3D 공간정보구축

공간정보는 의사결정에 필수적인 정보로, 특히 화재 현장에서의 3차원 공간정보는 소방대원이 화재 진압 작전을 효과적으로 수행할 수 있게 하는 중요한 요소이다. 현재 대부분의 소방도상훈련은 2D 평면도를 사용하여 진행되지만, 이러한 2D 정보는 입체감이 부족하고 화재 진압 작전 시 필요한 직관적인 현장 공간정보를 제공하지 못해 소방대원의 공간 인지 능력을 저하시킨다(6).

본 연구에서는 인천의 ○○아울렛의 2층 판매시설을 표본으로 선정하고, 3D 카메라를 활용하여 건축물 내부를 스캔하였다. 계단 및 승강기는 면적이 좁고 별도로 구획되어 있지 않아 스캔에서 제외하였다. 3D 공간정보 구축한 사진을 Figure 2에 나타내었고, 3D 카메라의 세부 사양을 Table 1에 구체적으로 제시하였다.

Figure 2

Specific firefighting target location 3D spatial information.

3D Camera Specifications (INSTA ONE X)

3.2 화재 시뮬레이션을 활용한 소방훈련 구축

3.2.1 화재시뮬레이션 구축 환경

화재 시뮬레이션은 실제 화재 상황에서 소방대원이 겪을 내부 환경을 가상으로 재현하여, 화염과 연기의 진행 상황을 파악하는 데 사용된다. 본 연구에서는 FDS를 사용하여 인천에 위치한 ○○ 아울렛 건물 2층 판매시설에 대한 화재 시나리오를 모델링하였다. FDS는 화염 확산, 연기 밀도, 열 발생 등을 분석하여 건물 내 안전한 진입 경로와 피난 계획을 수립하고자 하였다. 결과적으로, FDS는 소방 훈련의 실질적인 효과를 증대시키고, 건물의 인명 안전 기준을 평가하는 데 중요한 데이터를 제공하게 된다.

3.2.2 인명안전기준

인명안전기준을 Table 2에 표현하였고, 이는 소방시설 등의 성능위주 설계 방법 및 기준 별표 1에 해당된다(7). 주요 기준으로는 바닥으로부터 1.8 m 기준인 호흡 한계선에서 열에 의한 영향, 독성에 의한 영향, 가시거리에 의한 영향을 평가하는 기준이다. 본 연구에서는 건축물의 용도별 피난 출구를 기준으로 인명 안전 기준을 평가하여 시뮬레이션에 적용하였다.

Human Safety Standards

또한, 소방관의 관점에서는 가시거리의 영향보다는 독성물질의 영향(CO, O2, CO2)을 보는 것이 적합하므로 실제 훈련 시 필요한 연기유동의 영향을 고려하여 소방관이 모의 화재훈련에서 진입, 진압 등을 훈련하기 위한 요소로 사용하였다.

3.3 대상공간의 설정 및 분석 방법

인천의 ○○ 아울렛 건물 2층 판매시설의 대상공간은 의류, 가구매장으로 구성된 장소로 매장 내 매트리스에서 발화하는 것을 가정하였다. 또한, 화재시나리오는 스프링클러 작동여부에 따른 2가지의 시나리오로 구성하였고, 화원의 위치는 판매시설 매장 내 매트리스로 선정하였으며, 화원의 크기는 “한국건설기술연구원”에서 제안하는 형태를 적용하였다(8).

매트리스 별 화재 성장 곡선은 Figure 3에 나타내었다. 침대 매트리스는 재료의 물성, 크기 및 중량에 따라서 서로 다른 열방출률을 나타내고 있다. 가장 많이 사용하는 Polyurethane 재료의 경우 최대열방출률 M01 (14 kg)는 19.42 kW, M02 (6 kg)는 1,132 kW, M05 (6 kg)는 1,165 kW, M09 (3.2 kg)는 617 kW로 나타났고 M06 (12 kg)은 Polyurethane과 물성이 유사하지만 재료의 특성 차이로 최대 열방출률이 721 kW로 나타났다. 또한 최근 많은 재료로 사용되는 Latex M04 (19 kg)는 2,275 kW로 매트리스 중 최대 열방출률로 보인다. 본 연구에서는 인천의 ○○ 아울렛 건물 2층 판매시설 내 실제 가구점에 진열되어 있는 매트리스 재질인 Polyurethane을 선정하였고, Polyurethane재질 중 최대열방출률 1,942 kW를 보이는 M01을 적용하였다(9). 본 연구에서 활용한 매트리스의 물성에 대한 세부적인 내용을 Table 3에 표현하였다.

Figure 3

Mattress (1,942 kW) fire growth curve.

Mattress Physical Properties

또한, 화재시뮬레이션에 신뢰성을 높이기 위해 격자크기에 대한 유효성 검증을 실시하였다. 격자크기에 대한 유효성 검증은 미국 원자력 규제위원회(NUREG 1824)에서 제안된 무차원특성길이(D*)를 통해 실시하였다. 격자 크기는 McCaffrey(10)의 연구에 의한 식(1)에서 제시된 화재 특성 직경을 기반으로 격자 크기의 비율로 선정하였다. 격자 크기 비D*는 4∼16으로, NUREG 1824 (미국 원자력위원회)의 민감도 수용범위를 적용하였다.

(1)D*=[Q*ρCpTg]

여기서 D*는 특성화재직경 ρ는 주변 공기 밀도(1.204 kg/m3), Cp는 주변공기 비열(= 1.005 kcal/kg*K), T는 주변공기 온도(= 293 K), g는 중력가속도(= 9.81 m/s2), Q*는 열 방출률(kW)을 의미한다.

또한, FDS 대상공간인 판매시설의 크기는 실제 크기와 동일한 구조로 모델링하였으며, 격자의 구성은 시뮬레이션 분석시간을 효율적으로 단축하기 위해 다중격자로 구성하여 시뮬레이션을 수행하였다(11).

무차원 특성길이에 대한 수식과 구체적인 내용은 Table 4에 표현하였다. 2층 매트리스 화재의 무차원 특성길이는 1.25로 하였고, 이때 격자민감도에 대한 수용범위(D*/dx)는 4∼16이기 때문에 격자크기는 0.3 × 0.3 × 0.3 m로 적용하였다. 이때, 전체 cell수는 987,470개로 적용하였다.

Mattress Grid Sensitivity

매트리스와 화재성장곡선(NUREG 1824)에서 제안된 무차원 특성길이 등의 내용이 반영된 화재시뮬레이션 입력 조건은 Table 5에 자세히 나타내었다. 피난구 6개소를 통하여 원활한 진입이 가능한 구조로, 시나리오는 스프링클러 설비 미작동과 스프링클러 설비 작동으로 각각 진행하였으며, 시뮬레이션 연산시간은 소방대가 화재발생 즉시 출동하여 훈련대상건물에 도착하는 골든타임을 기준으로 했으며 골든타임을 지나 지원출동대가 도착하는 시간을 감안하여 최대 480 s로 설정하였다.

Fire Simulation Input Data

4. 주요 연구 결과

4.1 화재시뮬레이션 수행 결과

소방대원의 진입 가능 시간 확보 여부 및 진입 경로, 진입 출구 위치의 적정성을 평가하기 위해 ○○ 아울렛을 대상으로 화재 시뮬레이션을 진행하였다. 대상 공간은 2층 판매시설로 Figure 4에서 보여주며, 화재 발생 후 인명 안전 기준 도달 시간(ASET)을 측정하였다. 시뮬레이션은 스프링클러 설비 미작동과 작동을 가정한 두 가지 시나리오로 구분하여 진행되었다. 2층 판매시설에서는 일반 의류 및 가구 매장에서 발생한 매트리스 화재를 가정하였으며, 피난구 6개의 측정 지점에서 인명 안전 기준에 해당하는 온도, 일산화탄소, 이산화탄소, 산소농도 등을 측정하였다. 소방대원들의 화점층 진입을 위한 가장 중요한 인명안전기준 도달시간을 측정한 결과를 Table 6에서 보여주고 있다. 첫 번째로, 스프링클러 설비 미작동 시나리오인 Case 1에서는 온도, 일산화탄소, 이산화탄소, 산소농도 모두 8 min이 지난 시점에서 인명안전기준의 위험 수준에 도달하지 않았다. 또한, 스프링클러 설비가 작동한 Case 2의 결과도 8 min 이상이 지난 시점에서 모든 항목이 위험 수준에 도달하지 않았다. 따라서, 스프링클러 설비 작동 유무에 상관없이 시뮬레이션이 수행된 ○○ 아울렛 2층 판매시설은 소방대원이 8 min 내에 비상구에 진입 하는데 무리가 없음을 의미한다. 반면, Figures 56에 나타낸 소방대원이 가장 민감하게 반응하는 온도와 일산화탄소 농도 변화를 시각화결과를 분석하면, Case 1과 Case 2를 기준으로 시간에 따라 변화하는 온도와 일산화탄소는 큰 차이를 보였다. 특히, EXIT 3, 4, 5 지점 근처에서는 Case 1에서 시간에 따라 온도가 급격히 증가하는 경향을 보였고, 일산화탄소 농도 또한 증가하는 것이 확인되었다. 이러한 시뮬레이션 분석 결과는 실제 소방대원의 화점층 진입 여부를 결정하는데 큰 역할을 수행할 수 있으며, 실제 현장에서 스프링클러 작동유무, 온도변화, 일산화탄소 농도 변화 등의 결과를 통해 소방대원이 실제 3D 소방도상훈련에서 화점층의 위험성을 정량적으로 평가할 수 있음을 시사한다.

Figure 4

Target space modeling and fire occurrence location.

Human Safety Standard Analysis

Figure 5

Temperature distribution changes through fire simulation.

Figure 6

Changes in CO distribution through fire simulation.

4.2 소방도상훈련 및 실제훈련

3D 공간정보와 화재 시뮬레이션 모델링을 통해 Table 7에 나타낸 정보를 통하여 실제 소방도상훈련을 수행하였다. 또한, 본 연구에서 제안하는 3D 공간정보와 화재 시뮬레이션 결과를 반영한 소방도상훈련의 실제 수행 모습을 Figure 7에서 보여주고 있다. 소방도상훈련은 첫 번째 단계로, 관할 소방서에서 소방대원들이 사전 도상훈련을 통해 3D 공간정보와 화재 시뮬레이션 결과를 모든 소방대원이 사전 도상훈련을 통해 숙지하였다. 두 번째 단계로, 훈련 대상 건축물에 인원 및 장비를 배치한 후, 판매시설 층에서 발생할 수 있는 화재 현장을 사전에 숙지한 상태에서 실제 훈련을 수행하였다. 마지막 단계로, 제안하는 훈련법을 통해 3D 공간정보와 화재 시뮬레이션 결과를 사전에 숙지하였을 때, 실제 화재 현장에서의 대응 능력이 기존 2D 평면도 기반 훈련 대비 얼마나 향상되었는지 설문 조사를 통해 평가하였다.

3D Overview of Practical Fire Training through 3D Spatial Information and FDS

Figure 7

Advance fire training using 3D spatial information and fire simulation.

4.3 설문조사 분석

4.3.1 설문조사

3D 공간정보와 화재 시뮬레이션 모델링을 통한 사전 도상훈련을 실시한 후, 실제 훈련을 통해 현장 대응 능력을 향상시키기 위한 설문조사를 진행하였다. 이 설문조사는 기존 2D 평면도 훈련의 문제점과 공간정보 도입의 필요성을 연구하기 위해 훈련 참여 대원 및 기존 훈련 대원을 대상으로 실시되었다.

4.3.2 설문조사 방법

본 연구에서는 사전 도상 훈련으로 총 50명 대원에게 관할 119안전센터에서 TV 화면을 통해 사전에 촬영된 3D 공간정보와 화재 시뮬레이션 결과에 대해 구체적으로 설명하였다. 이후, 인천 ○○ 아울렛 에서 실제 훈련을 실시하였다. 실제 훈련은 훈련 대상자 50명 중 교대근무 특성을 반영하여 참여 대원과 미참여 대원으로 구분하였다. 참여 대원은 17명, 미참여 대원은 33명으로 모든 대상자에게 설문조사를 실시하여 사전 도상 훈련에 대한 내용 구성과 정보전달의 효과성에 대하여 참여대원과 미참여대원의 구체적인 의견을 수렴하였다. 구체적인 설문조사 항목은 Table 8에서 표현하였다.

Fire Training Survey Items

4.3.3 기존 2D평면도를 활용한 훈련 설문조사 결과

기존 2D 평면도 기반 도상훈련 설문 결과는 Figure 8에서 보여주고 있다. “기존 평면도를 이용한 2D 도상훈련에 대해 어떻게 생각하십니까?”라는 질문에 대한 응답 결과는 매우 불만족 2명(4%), 불만족 15명(30%), 보통 16명(32%), 만족 10명(20%), 매우 만족 7명(14%)으로 나타났다. 이는 기존 2D 평면도 훈련이 현실성 및 공간 정보를 사전에 인식하지 못해 34%의 훈련대원이 불만족했음을 보여준다. “화재 현장에서 공간 정보를 인지하지 못해 화재 진압 및 구조 작전에 어려움을 겪은 경험이 있습니까?”라는 질문에는 78%가 경험이 있다고 응답했다. 이는 소방 활동 중 공간 인지 부족으로 어려움을 겪는 사례가 많음을 의미한다.

Figure 8

Firefighting training survey results based on existing 2D floor plan.

4.3.4 3D공간정보 기반 도상 훈련 설문조사 결과

3D 공간정보 기반 도상훈련 설문 결과는 Figure 9에서 보여주고 있다. “3D 공간 정보에 대해 알고 있었습니까?”라는 질문에 30%가 알고 있었고, 70%는 알지 못했다고 응답했다. 이는 대부분의 훈련대원이 3D 공간정보의 필요성을 느끼지 못하고 있었음을 의미한다. “훈련 전 3D 공간 정보를 습득한 후 훈련했을 때의 효과에 대해 어떻게 생각하십니까?”라는 질문에 매우 불만족 0명(0%), 불만족 0명(0%), 보통 7명(14%), 만족 18명(36%), 매우 만족 25명(50%)으로 나타났다. 86%의 응답자가 3D 공간 정보가 훈련에 도움이 되었다고 응답했다. 이는 3D 공간 정보가 훈련 대상물의 구조, 위치, 규모 등 입체적 공간감을 사전에 파악하는 데 유용하며, 심리적 안정감을 제공하여 훈련 효과를 높였음을 의미한다.

Figure 9

3D spatial information-based iconography training survey results.

4.3.5 화재시뮬레이션 기반 훈련 설문조사 결과

화재시뮬레이션 모델링 기반 도상훈련 설문조사 결과는 Figure 10에서 보여주고 있다. “화재 시뮬레이션에 의한 훈련 공간의 인명 안전 기준 정보가 훈련에 도움이 되었습니까?”라는 질문에 대해, 응답자의 84%가 훈련에 도움이 되었다고 답했다(매우 불만족 0%, 불만족 0%, 보통 16%, 만족 52%, 매우 만족 32%). 이는 기존의 2D 평면도 훈련으로는 인지할 수 없었던 가시거리 확보, 실내 온도 변화, 산소 농도 변화 등의 요소를 화재 시뮬레이션을 통해 간접적으로 파악할 수 있었기 때문에 훈련 만족도가 높았음을 의미한다.

Figure 10

FDS-based iconography training survey results.

4.4 3D 공간정보 기반 도상훈련의 최종 만족도 결과

3D 공간정보 기반 도상훈련의 최종 만족도 결과는 Figure 11에서 보여주고 있다. “3D 입체 정보가 잘 구현되었다고 생각하십니까?”라는 질문에 대해, 응답자의 72%가 3D 공간정보 구현이 훈련에 도움이 되었다고 답했다(매우 불만족 0%, 불만족 2%, 보통 26%, 만족 52%, 매우 만족 20%). 이는 2D 평면도 기반 훈련에서는 느낄 수 없었던 입체적 공간감을 통해 실제 훈련에 많은 도움이 되었음을 나타냈다.

Figure 11

Final 3D spatial information satisfaction results.

또한, “3D 훈련 방법을 통한 전술 적용에 도움이 되었습니까?”라는 질문에 응답자의 80%가 도움이 되었다고 답했다(매우 불만족 0%, 불만족 0%, 보통 20%, 만족 54%, 매우 만족 26%). 이는 3D 공간정보와 화재 시뮬레이션 모델링 정보를 사전에 제공받아 훈련대원들이 현장에 도착하기 전에 임무를 숙지하고, 입체적 다방면 진압 작전에 도움이 되었음을 보여준다.

설문 응답 대원들은 3D 공간정보와 FDS를 활용하여 소방도상훈련을 진행하는 방식에 대해 다음과 같은 개선 의견을 제시하였다.

  1. 공간정보 내 비상구 및 소방시설 표시 기능이 추가되었으면 좋겠다는 의견을 제시하였음

  2. 내부 시설 및 용도 변경에 대한 3D 공간정보 업데이트 방안 필요함

  3. 단기간에 소방대원들이 3D 공간정보를 파악하여 실제 상황에 유연하게 대처할 수 있을지에 대한 의문임

  4. 판매시설 등 내부 인테리어 변경에 따른 3D 공간정보 업데이트 방안이 필요함

  5. 건물 내부뿐만 아니라 외부 진입 경로 정보도 포함되었으면 좋겠다는 의견이 제시 됨

이와 같이, 불만족에 해당한 설문 응답자들은 복합건물 및 불특정 다수인이 사용하는 건물의 경우, 내부 시설 및 구획 변경이 빈번하여 공간정보의 지속적인 업데이트가 필요하다는 의견이 주로 제시되었다.

5. 결 론

본 연구에서는 3D 공간정보와 FDS를 활용하여 새로운 소방도상훈련 방법을 제안하였다. 기존 2D 평면도 기반 훈련은 입체적 공간 정보를 충분히 제공하지 못해 소방대원의 공간 인지 능력에 한계가 있었고, 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 3D 공간정보와 FDS 모델링 결과를 사전에 제공하여 화재 대응 능력을 강화하였다.

새로운 소방도상훈련 방법이 적용된 실제 훈련을 진행하고, 설문조사를 시행한 결과, 86%의 응답자가 3D 공간정보 기반 훈련이 실제 화재 대응 훈련에 매우 유용하다고 응답하였으며, 80%가 소방 전술 적용에 도움이 된다고 평가하였다. 또한, 기존 2D 평면도 방식 대비 약 34%의 만족도 향상과 FDS를 이용한 훈련이 사전 정보가 없는 기존 방식 대비 50%의 만족도 향상을 나타내었다. 이는 3D 공간정보와 FDS 모델링은 소방대원의 훈련 만족도를 높이고, 화재 시, 전술적 대응 능력을 크게 향상시켰음을 의미한다. 하지만, 비상구 및 소방시설 표시 기능 추가, 내부 시설 및 용도 변경 업데이트, 외부 진입 경로 정보 포함 등의 개선 사항이 제안되었다. 특히, 복합건물의 경우 공간정보의 지속적인 업데이트가 필요하다고 판단된다.

향후 연구에서는 제안된 개선사항을 보완하기 위해 3D 공간정보 내 비상구 및 소방시설 표시 기능을 추가하고, 내부 시설 변경 시, 공간 정보에 대한 실시간 업데이트 기능을 수행하는 시스템을 개발하여 소방대원의 전술적 대응 능력을 강화하고자 한다.

후 기

본 과제(결과물)는 2024년도 교육부의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 지자체-대학 협력기반 지역혁신 사업의 결과입니다(2021RIS-001).

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Article information Continued

Figure 1

Study methodology flowchart.

Figure 2

Specific firefighting target location 3D spatial information.

Table 1

3D Camera Specifications (INSTA ONE X)

Category Description
Form Factor Dual-lens All-in-one
Dimensions/Weight 4.8 × 11.5 × 2.8 cm / 115 g
Lens F2.0/7.2 mm
Photo Resolution 6080 × 3040 (2:1), 18 MP
Photo Modes Standard 360 Photo, Timer 360 Photo, HDR 360 Photo, Interval 360 Photo, RAW 360 Photo
Wireless Connectivity WiFi/Bluetooth BLE 4.0
Storage UHS-1 V30 exFAT 256 GB
Battery Capacity/Life 1050 mAh/ 60 min

Table 2

Human Safety Standards

Category Description
Respiratory Effects Criteria: 1.8 m from the Floor
Thermal Effects Below 60 °C
Toxicity Effects Substance Toxicity Criteria
CO 1,400 ppm
O2 Above 15%
CO2 Above 5%

Figure 3

Mattress (1,942 kW) fire growth curve.

Table 3

Mattress Physical Properties

Mattress Size (m) Width × Length × Depth Total Weight of Combustibles (kg) Core Type
M01 0.89 × 2.03 × 0.17 14 Poly - Urethane
M02 0.89 × 2.03 × 0.17 6 Poly - Urethane
M04 0.92 × 2.11 × 0.11 19 Latex
M05 0.95 × 1.88 × 0.13 6 Poly - Urethane
M06 0.99 × 1.91 × 0.18 12 Cotton/Nylon/Polyester
M09 0.66 × 1.84 × 0.08 3.2 Poly - Urethane

Table 4

Mattress Grid Sensitivity

Category Description
Fire Diameter Adequacy D*=[Q*ρCpTg]25D*=1.25 Q: Heat Release Rate (1,942 kW)
ρ: Air Density (1.204 kg/m3)
Cp: Specific Heat (1.005 kcal/kg*K)
T: Ambient Temperature (293 K)
g: Gravity Acceleration (9.81 m/sec2)
D*/dx: The Mesh Sensitivity Acceptance Range of NUREG 1824 is 4~16 ⇒ OK
Category D*/dx Cell Size Remarks
Coarse 4 1.25/dx = 4 dx = 0.31 D*/dx: Acceptable Range of Grating Sensitivity
D*: Specific Fire Diameter (m)
dx: Mesh Size (m)
Moderate 10 1.25/dx = 10 dx = 0.13
Fine 16 1.25/dx = 16 dx = 0.08
Application of Mesh Size The Appropriate Mesh Size for the Fire Room was Determined based on the Sensitivity Analysis Criteria of NUREG 1824 (NRC) and Applied as 0.3 m, Falling within the Acceptable Range (4~16).
Total Mesh Size Mesh (0.3 × 0.3 × 0.3) m ∴ Total: 987,470 cells

Table 5

Fire Simulation Input Data

Category Description
Scenario Case 1: Sprinkler System Inactive
Case 2: Sprinkler System Active
Ceiling Height 3.3 m
Fire Location Fire Occurs on the Second Floor
Mattress of a Sales Facility
Fire Conditions Indoor Temperature: 20 °C
Airflow Speed: 0 m/s
Fire Load Calculation Mattress 1 Unit (M01, 19.42 kW)
Based on Standard Fire Model and Safety
Technology for Fire Prevention and Evacuation, Korea Institute of Construction Technology (2012)
Fire Load Material Polyurethane_GM27
Fire Growth Rate Medium Growth Rate Applied
Analysis Time 480 s
Cell Size 0.3 m

Figure 4

Target space modeling and fire occurrence location.

Figure 5

Temperature distribution changes through fire simulation.

Figure 6

Changes in CO distribution through fire simulation.

Table 6

Human Safety Standard Analysis

Category Description
Case 1 Analysis Location Safe Breathing Line (1.8 m from the Floor) - Evacuation Exit
Human Safety Standard Analysis (ASET) Analysis Criteria Temperature Change (60 °C) Carbon Monoxide (CO) Carbon Dioxide (CO2) Oxygen (O2)
EXIT 1 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 2 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 3 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 4 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 5 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 6 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
Case 2 Human Safety Standard Analysis (ASET) EXIT 1 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 2 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 3 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 4 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 5 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min
EXIT 6 More than 8 min More than 8 min More than 8 min More than 8 min

Table 7

3D Overview of Practical Fire Training through 3D Spatial Information and FDS

Category Description
Training Date 2022.09.26 (Mon) 10:10
Training Location ○○ Outlets
Participating Agencies Incheon Gongdan Fire Station, Etc.
Personnel and Equipment 17 Personnel, 6 Vehicles
Training Content Response Training in Preparation for Terrorist Attacks Suppression Training based on Fire Simulation Modeling

Figure 7

Advance fire training using 3D spatial information and fire simulation.

Table 8

Fire Training Survey Items

Question Number Category Question Content
1 Number of Years of Service of Training Participants Years of Service for Firefighters
2 Current Training Conditions Satisfaction with 2D Training
3 Issues with Current Training Concerns with Current Training
4 3D Training Implementation Awareness of 3D Training
5 Training Effectiveness Effectiveness of Response Post-training
6 Atisfaction with 3D Information Satisfaction with Pre-drill Information
7 Satisfaction with 3D Training Satisfaction with 3D Application during Training

Figure 8

Firefighting training survey results based on existing 2D floor plan.

Figure 9

3D spatial information-based iconography training survey results.

Figure 10

FDS-based iconography training survey results.

Figure 11

Final 3D spatial information satisfaction results.