[논문]화재 위험요소의 도출을 위한 노후건축지구의 공간구성 특성분석

손병훈; 강경하; 류정림; 노승준

doi:10.5345/jkibc.2022.22.1.069

화재 위험요소의 도출을 위한 노후건축지구의 공간구성 특성분석
Analysis of Spatial Characteristics of Old Building Districts to Evaluate Fire Risk Factors 원문보기

한국건축시공학회지 = Journal of the Korea Institute of Building Construction, v.22 no.1, 2022년, pp.69 - 80

손병훈 (Department of Architecture, Daegu Techinical University) , 강경하 (Department of Architecture, Daegu Techinical University) , 류정림 (School of Architecture, Kyungpook National University) , 노승준 (School of Architecture, Kumoh National Institute of Technology)

초록
AI-Helper

30년 이상 된 노후 건축물의 비율은 2005년 29.0%에서 2019년 37.8%로 증가하였다. 이러한 노후 건축물은 화재 안전 성능 등 건축 관련 안전기준이 부재했던 시기에 조성된 건축물이다. 사용 과정에서 불법적인 변경과 증축이 이뤄져 안전에 더욱 취약해졌을 것으로 예상된다. 다중이용건축물 등 대형재난을 막기 위해 소방 안전 조사가 이뤄지고 있지만 대규모 노후 건축물이 밀집한 지역구 차원에서는 조사가 이뤄지지 않고 있다. 따라서 노후 건축물이 밀집한 노후 건축지구에서 화재 위험 요인을 도출하기 위해 우선 건축물의 구성 특성을 분석하였다. 화재 위험 요소 도출을 위한 노후 건축지구의 공간적 특성을 살펴보기 위하여 건축물 구조, 용도, 지붕형태, 사용승인연도를 기준으로 분석한 결과, 건축물 사용승인일을 기준으로 건축물의 주구조가 가장 큰 영향이 있었으며, 건축물 주구조를 기준으로 주거환경개선지구의 경우 지붕형태, 그 외 지역은 건축물의 주구조가 가장 큰 영향이 있는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The proportion of buildings over 30 years old in Korea has increased, from 29.0% in 2005 to 37.8% in 2019. These old buildings were built during a time in which there was a lack of building-related safety standards in areas such as fire safety performance. Worse, during their years of use, many such old buildings have had illegal changes and extensions made, making them more vulnerable in terms of safety. Fire safety investigations are being conducted to prevent large-scale disasters in multi-use buildings, but no investigation has been conducted at the regional district level, where small-scale old buildings are concentrated. Therefore, to identify fire risk factors in the old building district where old buildings are concentrated, the composition characteristics of the buildings were first analyzed. To examine the spatial characteristics of old building districts in order to derive fire risk factors, the results of this analysis based on the structure, use, roof type, and year of approval for use are as follows. It was found through our analysis that as of the date of approval for the use of the building, the main structure of the building has the greatest impact.

주제어

표/그림 (15)

표 Table 1. Overview of the survey districts
그림 Figure 1. Distribution of structures by district
그림 Figure 2. Distribution of uses by district
그림 Figure 3. Distribution of roof type by district
그림 Figure 4. Distribution of construction years by district
표 Table 2. Hierarchical regression analysis results affecting the construction year of A District
표 Table 3. Hierarchical regression analysis results affecting the construction year of B District
표 Table 4. Hierarchical regression analysis results affecting the construction year of X District
표 Table 5. Hierarchical regression analysis results affecting the construction year of Y District
표 Table 6. Hierarchical regression analysis results affecting main structure of A District
표 Table 7. Hierarchical regression analysis results affecting main structure of B District
표 Table 8. Hierarchical regression analysis results affecting main structure of X District
표 Table 9. Hierarchical regression analysis results affecting main structure of Y District
표 Table 10. Hierarchical regression analysis results affecting the construction year of Districts
표 Table 11. Hierarchical regression analysis results affecting the main structure of Districts

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