본 연구에서는 화재발생 현황 및 용도별 건축물 통계데이터를 활용하여 전국의 용도별 건축물의 화재위험도를 정량적으로 분석하였다. 화재 및 건축물 통계는 최근 10년간(2008~2017) 데이터를 이용하였으며, 「건축법」과 「소방시설 설치유지 및 안전관리에 관한 법률 시행령」을 통해 용도를 분류하여 자연적 구분법(Natural breaks)으로 상대평가를 실시하여 리스크 매트릭스로 나타내었다. 또한, 본 연구에서 도출한 리스크 매트릭스의 적합성을 검증하기 위하여 2018년도 위험도 등급을 지난 10년 데이터와 비교·분석을 진행한 결과, 위락시설에서 위험도가 IV등급에서 II 등급으로 감소한 결과를 제외하고는 대부분의 시설이 유사한 위험도를 나타내고 있어 과거와 현재의 데이터 상관성이 유효한 것을 확인하여 분류방법이 적절한 것으로 판단하였다. 본 연구에서 제안된 자연적 구분법을 이용한 화재위험도 평가방법은 화재예방에 활용할 수 있을 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 화재발생 현황 및 용도별 건축물 통계데이터를 활용하여 전국의 용도별 건축물의 화재위험도를 정량적으로 분석하였다. 화재 및 건축물 통계는 최근 10년간(2008~2017) 데이터를 이용하였으며, 「건축법」과 「소방시설 설치유지 및 안전관리에 관한 법률 시행령」을 통해 용도를 분류하여 자연적 구분법(Natural breaks)으로 상대평가를 실시하여 리스크 매트릭스로 나타내었다. 또한, 본 연구에서 도출한 리스크 매트릭스의 적합성을 검증하기 위하여 2018년도 위험도 등급을 지난 10년 데이터와 비교·분석을 진행한 결과, 위락시설에서 위험도가 IV등급에서 II 등급으로 감소한 결과를 제외하고는 대부분의 시설이 유사한 위험도를 나타내고 있어 과거와 현재의 데이터 상관성이 유효한 것을 확인하여 분류방법이 적절한 것으로 판단하였다. 본 연구에서 제안된 자연적 구분법을 이용한 화재위험도 평가방법은 화재예방에 활용할 수 있을 것으로 확인되었다.
This study quantitatively analyzed the fire risk of buildings by use nationwide, fire occurrence, and the statistical data of buildings by use. Fire incidents and buildings' statistics from the past 10 years (2008-2017) were used and classified as "Building Laws" and "Enforcement Decree of the Act o...
This study quantitatively analyzed the fire risk of buildings by use nationwide, fire occurrence, and the statistical data of buildings by use. Fire incidents and buildings' statistics from the past 10 years (2008-2017) were used and classified as "Building Laws" and "Enforcement Decree of the Act on the Installation, Maintenance, and Safety of Fire Facilities" to be used for the relative assessment under the Natural Breaks as a risk matrix. In addition, after conducting risk assessment using 2018 fire occurrence data, we compared and analyzed the same with past 10 years' data. The results showed that most facilities had similar risk grades, except for the results of reduced risk levels from IV to II in recreational facilities, confirming the past and present data correlations as valid. Hence, the classification method is deemed appropriate. Through the results, the fire risk assessment of buildings by use nationwide are presented as a reference for fire safety.
This study quantitatively analyzed the fire risk of buildings by use nationwide, fire occurrence, and the statistical data of buildings by use. Fire incidents and buildings' statistics from the past 10 years (2008-2017) were used and classified as "Building Laws" and "Enforcement Decree of the Act on the Installation, Maintenance, and Safety of Fire Facilities" to be used for the relative assessment under the Natural Breaks as a risk matrix. In addition, after conducting risk assessment using 2018 fire occurrence data, we compared and analyzed the same with past 10 years' data. The results showed that most facilities had similar risk grades, except for the results of reduced risk levels from IV to II in recreational facilities, confirming the past and present data correlations as valid. Hence, the classification method is deemed appropriate. Through the results, the fire risk assessment of buildings by use nationwide are presented as a reference for fire safety.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 화재위험성 평가방법에 대해 살펴보고, 국가화재정보센터의 과거 10년(2008∼2017)과 최근(2018) 화재발생 현황과 건축물 통계자료를 이용하여 시/도 단위의 건축물 용도별 화재발생현황에 대해 분석한 결과로 리스크 매트릭스를 도출하여 건축물의 용도에 따른 화재위험도를 비교, 분석(Figure 1)하여 건축물 화재예방에 활용될 수 있도록 하고자 한다.
제안 방법
본 연구는 전국 용도별 건축물의 화재위험성을 비교, 분석하고 화재위험도 평가를 수행하였으며, 이를 통해 도출된 결론은 다음과 같다.
상대순위 방법에서 데이터의 분류방법은 Figure 2와 같이 단순히 동일한 비율로 구분하는 등분위 방법이 있으나 객관적인 분류가 어려워 등급평균으로부터 편차의 제곱의 합이 최소가 되는 지점을 찾아 그룹화하는 방법인 자연적 구분법(10)을 활용하여 위험도를 분류하였다. 자연적 구분법에서 최적화된 구간은 다음과 같은 과정을 통해 도출하였다.
이 때, 화재발생 빈도에 대해 SFPE 빈도 범위를 적용하여 위험등급 Ⅰ∼Ⅲ은 U(발생 가능성 희박), Ⅳ등급은 U(발생 가능성 희박)∼A(발생 가능성 있음), Ⅴ등급은 A(발생 가능성 있음)로 구분하였다.
Yu 등(5)은 5년간(2011∼2015) 화재통계 데이터를 SFPE 분석을 통해서 A등급(발생가능성 있음)에 해당하는 용도의 건축물을 선정하였고, IPA기법 및 자연적 구분법을 활용하여 위험도 분석을 실시하였다. 이러한 화재위험성에 대한 기존연구는 Table 1에 요약하여 정리하였으며, 대부분의 선행연구는 건축물 용도에 따른 절대적인 화재위험도를 확인하기 위해 SFPE 분석결과를 활용하였으며, 이를 바탕으로 리스크 매트릭스를 이용하여 상대적으로 나타내었다. 그러나 기존연구들은 화재위험성 평가 기간이 한정되고 과거 데이터를 바탕으로 분석한 화재위험성이 미래의 화재위험성과 어떤 차이를 나타내는지에 대한 설명이 부족하여 화재위험성 평가 결과의 활용에 어려움이 있다.
전국의 건축물 용도별 화재위험도가 전국 8도 및 특별시, 특별자치시, 특별자치도, 광역시를 포함한 총 17개 각 지역의 화재위험도와 어떤 차이를 나타내는지 알아보기 위해서 Table 8과 같이 분류하여 지역별로 화재위험도를 확인하였다.
지난 10년간 데이터와 2018년 화재발생 현황 데이터를 시설물별 화재위험도 평가 등급을 분류하여 비교를 진행하였다.
화재발생 빈도 분석은 각각 용도별 건축물의 수에 대한 화재발생 건수(화재빈도), 용도별 건축물 화재에서 나타난 인명피해 대비 화재발생 건수(인명피해 빈도), 용도별 건축물 화재에서 나타난 재산피해 대비 화재발생건수(재산피해 빈도) 총 3가지 유형으로 구분하여 나타내었다.
화재위험도 평가를 진행하기에 앞서 국내 용도별 건축물의 화재발생 현황(발생 건수, 인명 및 재산피해)과 화재발생 빈도를 비교 및 분석하였다. 각각의 용도별 건축물 화재발생 현황 집계에서는 화재요인에 상관없이 발생된 화재를 모두 포함하였다.
대상 데이터
건축물 통계데이터는 국토교통부 건축물 생애이력 관리시스템(7)(www.blcm.go.kr)에서 전국 용도별 건축물의 동 수(數)의 자료를 수집하여 분석에 사용하였으며, 시군구 단위에서 모집단(용도별 건축물에서의 화재발생 건 수)의 수가 부족하여 등급 분류에 어려움이 있는 데이터는 위험도 평가에 용이하지 않아 제외하여, 총 11개의 대표적인 시설물을 본 연구를 위해 최종적으로 선정하였다.
본 연구에서는 용도별 건축물의 화재위험성을 분석하기 위해서 국가화재정보센터(NFDS)(6)에서 2008년부터 2018년까지 지역, 용도별 건축물의 수, 화재발생 건수, 인명피해, 재산피해를 설정하여 전국의 화재발생 데이터를 수집하였다(Table 2).
국가화재정보센터(National Fire Data System)는 2007년 1월부터 전국의 화재발생 현황, 화재피해 현황 등 화재정보를 수집하여 2008년부터 운영하여 화재현황통계 서비스를 제공하고 있다. 수집된 화재데이터는 화재발생패턴을 분석하고 화재진압 효율화를 위해 활용하고 있다(1). 그러나 국가화재정보센터에서 제공하고 있는 정보는 최대 1년 단위로 조회기간이 제한되어 있고 건축물의 용도에 따른 화재 위험성을 평가하는데 한계를 가지고 있다.
성능/효과
1) 화재발생 빈도가 Ⅰ∼Ⅲ등급 시설은 SFPE에서 제시하고 있는 절대평가 위험도 범위 중 U등급(발생 가능성 희박)에 해당하며, Ⅳ등급 이상의 시설은 A등급(발생가능성 있음)로 분류된다.
2) 인명피해 위험도가 높게 나타난 위락시설, 숙박시설의 경우 화재위험 등급이 Ⅳ등급 이상으로 화재 20∼50건당 한 명 이상의 사상자가 발생하는 것으로 나타났으며, 화재발생 빈도가 높은 위락시설의 경우 빈번한 화재로 인한 사상자가 발생할 확률이 높은 위험성을 내포하고 있다.
3) 전국 시/도의 용도별 건축물 화재위험도 평가를 진행한 결과, 위락시설의 경우 화재발생 빈도 위험과 인명피해 위험이 감소하여 위험도가 하락(Ⅳ→Ⅱ)하였고, 업무시설은 재산피해 위험이 증가하여 위험도가 상승(Ⅲ→Ⅳ)하였고, 운수자동차시설은 인명피해 위험이 감소하여 위험도가 하락(Ⅳ→Ⅲ)하였으며, 판매시설은 인명피해 위험이 증가하여 위험도가 상승(Ⅳ→Ⅴ)하였다.
4) 전국 17개 시/도의 화재위험도평가 분석한 결과, 10년 데이터에 비해 2018년 데이터에서 지역별 Ⅰ,Ⅲ, Ⅳ 위험도 등급의 수는 증가하였으며, Ⅱ, Ⅴ 위험도 등급의 수는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이는 시설물의 화재발생 건수와 그에 따른 피해 위험 정도가 감소하여 상대적으로 고위험도 화재위험이 줄어든 것을 확인하였다.
그 다음으로 화재 위험도는 Ⅲ등급(47개)-Ⅳ등급(41개)-Ⅰ등급(36개)-Ⅴ등급(10개) 순으로 도출되었다. Ⅳ등급 이상의 고위험군으로 분류되는 시설물은 의료시설 8개 지역, 판매시설 14개 지역으로 나타났다. 특히, 세종특별자치시에서는 주거시설이 Ⅳ등급의 위험도를 나타내고, 울산광역시에서는 근린생활시설이 Ⅳ등급의 위험도를 나타내었다.
먼저, 전국의 주거시설, 교육시설, 근린생활시설, 종교시설의 10년 위험도 평가 데이터와 2018년 데이터의 위험도 등급은 Ⅰ등급으로 동일한 결과를 나타내었다. 또한, 산업시설과 숙박시설의 화재위험성은 두 결과 모두 화재발생 빈도와 피해 위험이 동일하여 화재위험도 Ⅲ등급으로 동일하였다. 산업시설의 총 재산피해는 두 데이터 모두 가장 화재 위험도가 높은 것으로 확인하였다.
먼저, 전국의 주거시설, 교육시설, 근린생활시설, 종교시설의 10년 위험도 평가 데이터와 2018년 데이터의 위험도 등급은 Ⅰ등급으로 동일한 결과를 나타내었다. 또한, 산업시설과 숙박시설의 화재위험성은 두 결과 모두 화재발생 빈도와 피해 위험이 동일하여 화재위험도 Ⅲ등급으로 동일하였다.
본 연구의 결과를 통해 전국의 용도별 건축물 화재위험도를 비교해본 결과, 위락시설을 제외하고 유사한 위험등급을 나타내어 과거 데이터를 바탕으로 미래의 화재 위험도를 평가하는 것이 의미있는 것을 확인하였으며, 높은 위험도(Ⅳ등급 이상)를 포함하는 용도 건축물에서는 화재안전관리를 위한 예방활동이 필요할 것으로 판단된다.
또한, 산업시설과 숙박시설의 화재위험성은 두 결과 모두 화재발생 빈도와 피해 위험이 동일하여 화재위험도 Ⅲ등급으로 동일하였다. 산업시설의 총 재산피해는 두 데이터 모두 가장 화재 위험도가 높은 것으로 확인하였다.
3%), 그에 따른 화재발생 빈도가 줄어들어 화재위험등급이 낮아진 것으로 판단된다. 운수자동차시설은 화재발생 빈도는 비슷하나, 인명피해가 줄어듦에 따라 화재위험등급 또한 낮아졌으며, 업무시설의 경우에는 인명피해 위험은 한 등급 감소하였으나 재산피해로 인한 위험이 Ⅰ등급에서 Ⅳ등급으로 상승하여 화재위험 등급이 높은 결과로 나타났다.
4) 전국 17개 시/도의 화재위험도평가 분석한 결과, 10년 데이터에 비해 2018년 데이터에서 지역별 Ⅰ,Ⅲ, Ⅳ 위험도 등급의 수는 증가하였으며, Ⅱ, Ⅴ 위험도 등급의 수는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 이는 시설물의 화재발생 건수와 그에 따른 피해 위험 정도가 감소하여 상대적으로 고위험도 화재위험이 줄어든 것을 확인하였다.
인명피해는 주거시설, 근린생활시설, 산업시설, 위락시설 순으로 많이 발생하였으며, 주거시설의 경우 연평균 59명의 인명피해가 발생하여 상대적으로 다른 시설을 모두 포함한 인명피해보다 상당히 많은 것으로 나타났다. 인명피해빈도에서는 위락시설, 숙박시설, 의료시설, 주거시설 순으로 높게 나타났다.
전국 17개 시/도의 화재위험도 비교 결과(Figure 10), Ⅰ,Ⅲ, Ⅳ등급은 각각 9%, 34%, 5%가 증가하였고, Ⅱ,Ⅴ등급은 10%, 52%가 감소하여 각 지역에서의 Ⅴ등급의 화재위험이 상대적으로 줄어든 것으로 나타났다.
전국의 화재발생 현황 10년간의 데이터를 활용하여 화재위험도 평가 결과, 의료시설, 위락시설의 경우 인명피해의 위험이 높고, 운수자동차시설, 판매시설의 경우, 재산피해의 위험이 상대적으로 높아 Ⅳ등급의 고위험군으로 분류되었다. 산업시설, 숙박시설, 업무시설은 Ⅲ등급에 해당하며, 주거시설, 교육시설, 근린생활시설, 종교시설은 Ⅰ등급으로 분류되었다(Table 6).
Table 8에서 각 위험도 중에서 Ⅱ등급(59개)은 가장 많은 등급으로 분류되었으며, Ⅳ등급(39개)-Ⅲ등급(35개)-Ⅰ등급(33개)-Ⅴ등급(21개) 순으로 위험등급이 분류되어 있는 것을 확인할 수 있다. 지역별 화재위험도 분석에서 의료시설(8개 지역), 위락시설(16개 지역), 판매시설(17개 지역)에서 Ⅳ등급 이상의 위험도를 나타냈으며, 종교시설의 경우 전국을 대상으로 한 위험도에서는 Ⅰ등급을 나타낸 반면에 광주광역시와 제주특별자치도에서는 종교시설이 Ⅳ등급으로 평가되어 지역별 건축물 용도에 따른 결과와 차이가 있는 것을 확인할 수 있다.
화재발생 건수는 주거시설, 근린생활시설, 산업시설 순으로 많이 발생하였지만, 용도별 건축물 데이터를 적용하여 화재발생빈도로 나타내었을 때, 산업시설을 제외한 근린생활시설, 주거시설에서는 다른 시설물에 비해 상대적으로 낮은 결과 값을 나타내었다. 반대로 판매시설, 위락시설, 의료시설은 높은 빈도를 나타내지만 이는 건축물의 수만 비교한 결과로 화재발생 건수 대비 건축물 수가 상대적으로 적어 건축물에서 화재가 발생할 수 있는 빈도가 높게 나타난 것으로 판단된다.
참고문헌 (10)
Hansung University, "A Study on Development of Fire Risk Prediction Model" (2008).
Y. J. Kim and S. Y. Shin, "Developing a Risk Assessment Method for the Mitigation of Urban Disasters", Seoul Development Institute (2009).
J. D. Shin, S. H. Jeong, M. S. Kim and H. J. Kim "Analysis of Fire Risk with Building Use Type Using Statistical Data", Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 12, No. 4, pp. 107-114 (2012).
S. H. Jin, "A Study on the Improvement of the Night Fire Response Manual through the Analysis of Field Survey and Fire Risk in Elderly Facilities", Hoseo University (2017).
K. H. Yu, J. M. Lee, M. K. Lee and T. S. Jin, "A Study on Legislation for Improvement of Fire Safety Performance of Existing Buildings", AURI 2018-5, Architecture & Urban Research Institute (2018).
National Fire Agency, "National Fire Data System (NFDS)", https://www.nfds.go.kr/index.do
Ministry of Land, Infrastructure and Transport, "Building Life Cycle Management System (BLCM)", https://blcm.go.kr/cmm/main/mainPage.do
Society of Fire Protection Engineers, "SFPE Handbook of Fire Protection Engineering, Fifth Edition", Springer (2016).
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