[논문]발화열원에 따른 화재발생 특성 분석

이경수; 김태형; 이재오

doi:10.15683/kosdi.2022.6.30.280

발화열원에 따른 화재발생 특성 분석
Analysis of Fire Occurrence Characteristics According to Ignition Heat Sources 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.18 no.2 = no.56, 2022년, pp.280 - 289

이경수 (Disaster Scientific Investigation Division, National Disaster Management Research Institute) , 김태형 (Korea Water Environment Co., Ltd) , 이재오 (Department of Fire and Disaster Prevention, Daejeon University)

초록
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연구목적: 본 연구에서는 발화열원을 작동기기, 담뱃불·라이터불, 불꽃·불티 등 발화열원에 따른 화재 발생의 특징을 알아보고자 하였다. 연구방법: 일원배치 분산분석과 교차분석을 이용하여 발화열원에 따른 발화환경, 화재피해 현황 및 규모, 발화원인과의 차이 검증을 통해 화재발생 특성을 분석하였다. 연구결과: 작동기기에 의해 발생한 화재는 다른 발화열원에 비해 평일에 발생 빈도가 높고, 이재세대수와 이재민 발생이 가장 많아 소방력 동원과 재산피해가 가장 큰 것으로 나타났다. 최초착화물은 전기·전자기기에 의해 발생되었으며, 합성수지에 의해 연소가 확대되는 특징을 보였다. 담뱃불·라이터불에 의해 발생하는 화재는 토·일요일에 화재가 가장 많이 발생되었으며, 소방력 동원보다는 경찰력 동원이 많은 특징을 보였다. 특히, 최초착화물과 연소확대물은 종이·목재·건초에 의해 발생하는 것으로 나타났다. 불꽃·불티에 의해 발생하는 화재는 토·일요일에 화재가 가장 많이 발생되었으며, 최초착화물과 연소확대물은 종이·목재·건초에 의해 발생하는 것으로 나타났다. 특히, 소방서와의 거리가 가장 먼 곳에서 발생하고 있는 특징을 보였다. 모든 발화열원에서의 공통적인 특징은 오후시간대에 화재가 가장 많았으며, 화재유형은 건축구조물화재가 지배적이었고 발화지점만 연소되는 경우가 가장 많은 것으로 나타났다. 결론: 대형 화재가 발생하게 될 확률은 높아지고 있기 때문에 화재 예방 및 피해를 최소화 하기 위해서는 화재 발생 경향을 분석하고 화재발생 요인에 따른 적절한 대비를 해야 한다. 향후 공공데이터를 이용한 화재발생 특성 분석을 위해서는 재난 데이터의 표준화와, 데이터 개방 및 활성화가 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: In this study, the characteristics of fire occurrence according to ignition heat sources such as operating equipment, cigarette/lighter fire, and flame/fire were analyzed. Method: One-way ANOVA and cross-analysis were used to analyze the characteristics of fire occurrence by verifying the difference between the ignition environment, fire damage status and scale, and cause of ignition according to the ignition heat source. Result: The fire occurrence characteristics were analyzed through As a result of the analysis, it was found that fires caused by operating devices occurred more frequently on weekdays than other ignition heat sources, and the number of victims and the number of victims were the highest, so mobilization of firefighting power and property damage were the greatest. The initial ignition was generated by electric and electronic devices, and the combustion was expanded by the synthetic resin. For fires caused by cigarette and lighter fires, the most fires occurred on Saturdays and Sundays, and the mobilization of the police force was more characteristic than the mobilization of the firefighting force. In particular, it was found that the initial ignition and combustion expansion were caused by paper, wood, and hay. Fires caused by sparks and sparks occurred most frequently on Saturdays and Sundays, and initial ignition and combustion expansion were found to be caused by paper, wood, and hay. In particular, it showed the characteristic that it occurred in the place farthest from the fire station. The common characteristic of all ignition heat sources was that the fire occurred most frequently in the afternoon time, and the fire type was predominantly the building structure fire, and only the ignition point was burned the most. Conclusion: In order to prevent fire and minimize damage, it is necessary to analyze the tendency of fire occurrence and to prepare appropriate preparations according to the fire occurrence factors. In order to analyze the characteristics of fire occurrence using public data in the future, it is necessary to standardize disaster data and to open and activate data.

주제어

표/그림 (9)

표 Table 1. Composition of ignition heat source
표 Table 2. Composition of fire causes
표 Table 3. Cross-analysis of fire occurrence days according to ignition heat sources
표 Table 4. Cross analysis of fire occurrence time by ignition heat source
표 Table 5. Distance analysis from fire station according to ignition heat source
표 Table 6. Analysis of the number of affected households and victims by ignition heat source
표 Table 7. Analysis of fire mobilization, police mobilization and property damage according to ignition heat sources
표 Table 8. Cross-analysis of fire type and combustion expansion range by ignition heat source
표 Table 9. Cross-analysis of combustion expansion and initial complex by ignition heat source

AI 본문요약
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가설 설정

첫째, 발화 열원에 따라 발화 환경에 차이가 있을 것이다. 둘째, 발화 열원에 따라 화재 피해 현황에 차이가 있을 것이다. 셋째, 발화 열원에 따라 화재 원인에 차이가 있을 것이다.
둘째, 발화 열원에 따라 화재 피해 현황에 차이가 있을 것이다. 셋째, 발화 열원에 따라 화재 원인에 차이가 있을 것이다.
설정된 발화 열원을 통해 화재의 특성을 알아보기 위해 다음과 같은 세 개의 가설을 설정하였다. 첫째, 발화 열원에 따라 발화 환경에 차이가 있을 것이다. 둘째, 발화 열원에 따라 화재 피해 현황에 차이가 있을 것이다.

제안 방법

본 연구에서는 발화열원에 따른 화재 특성을 알아보기 위해 발화열원 중 발생 빈도가 20% 이상인 ①작동기기, ②담뱃불·라이터불, ③불꽃·불티 케이스를 추출하였다
본 연구에서는 발화열원을 작동기기, 담뱃불·라이터불, 불꽃·불티를 선정하고, 발화환경, 화재피해 현황 및 규모, 발화원 인과의 차이 검증을 위해 일원배치 분산분석을 통해 주요 발화열원에 따른 화재발생 특성을 살펴보았으며, 그 결과를 요약하면 다음과 같다.

대상 데이터

발화열원에 따른 화재특성을 분석하기 위하여 공공데이터포털(www.data.go.kr)에서 소방청의 2017년도 화재 현황 자료를 수집하였다. 공공데이터포털은 행정안전부에서 운영하는 공공데이터 통합제공시스템으로 ｢공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률｣에 의해 운영된다.
공공데이터포털은 행정안전부에서 운영하는 공공데이터 통합제공시스템으로 ｢공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률｣에 의해 운영된다. 본 연구에서는 소방청에서 제공하는 가장 최신의(2017년) 화재 공공데이터를 활용하여 연구하였다. 제공 데이터는 173개 항목으로 구성된 4만 건의 화재조사 내역으로 2017년 1월부터 동년 12월까지 전국 데이터이다.
1 통계 패키지를 활용하여 교차분석과 일원배치분산분석을 진행하였다. 원본 데이터가 문자와 문자열로 구성된 변수가 많아 이를 처리하기 위해 비정형 데이터 가공 라이브러리를 보유한 R4.1을 데이터 전처리에 활용하였다. 가공된 데이터의 통계분석에는 SPSS20.
본 연구에서는 소방청에서 제공하는 가장 최신의(2017년) 화재 공공데이터를 활용하여 연구하였다. 제공 데이터는 173개 항목으로 구성된 4만 건의 화재조사 내역으로 2017년 1월부터 동년 12월까지 전국 데이터이다. 데이터 수집에 있어서 가장 중점을 둔 부분은 분석 결과의 재현성과 데이터 저작권에 대한 접근성이다.

데이터처리

1을 데이터 전처리에 활용하였다. 가공된 데이터의 통계분석에는 SPSS20.0을 활용하였다. 통계 분석 기법은 독립변수의 성격에 따라 순서척도는 일원배치 분산분석(One-Way ANOVA)을 실시하였으며, 명목척도는 교차분석을 실시하였다.
가설 규명을 위해 SPSS20.0과 R4.1 통계 패키지를 활용하여 교차분석과 일원배치분산분석을 진행하였다. 원본 데이터가 문자와 문자열로 구성된 변수가 많아 이를 처리하기 위해 비정형 데이터 가공 라이브러리를 보유한 R4.
첫째는 결과의 예측이고 둘째는 예상된 결과의 확인이다. 결과 예측을 위해서는 일반적으로 회귀분석 기법을 이용하게 되고 예상된 결과의 확인에서는 차이 검증 기법을 이용한다. 필요에 따라 특정한 결과를 예측할 수 있는 모형을 개발할 수도 있다.
0을 활용하였다. 통계 분석 기법은 독립변수의 성격에 따라 순서척도는 일원배치 분산분석(One-Way ANOVA)을 실시하였으며, 명목척도는 교차분석을 실시하였다.

성능/효과

넷째, 모든 발화열원에서의 공통적인 특징은 오후시간대에 화재가 가장 많았으며, 화재유형은 건축구조물화재가 지배적이었고 발화지점만 연소되는 경우가 가장 많은 것으로 나타났다.
둘째, 담뱃불·라이터불에 의해 발생하는 화재는 토·일요일에 화재가 가장 많이 발생되었으며, 소방력 동원보다는 경찰력 동원이 많은 특징을 보였다
001)으로 유의한 차이를 나타냈다. 따라서, 발화열원 모두에서 건축구조물 화재가 가장 많았으며, 발화지점만 연소되는 경우가 가장 많은 것으로 분석되었다.
13명 순으로 나타났다. 따라서, 발화열원 중에서 작동기기에 의한 화재가 이재 세대수와 이재민 수에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났다(Table 6).
발화열원 별 소방동원 인력은 작동기기에 의한 화재가 26.76명으로 가장 높게 나타났으며, 담뱃불·라이터불 25.28명, 불꽃·불티 19.17명 순으로 나타났다
발화열원에 따른 소방·경찰동원 인력과 재산피해액의 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다
발화열원에 따른 소방서와의 거리에 대한 교차분석 결과는 통계적(F=959.253, p<0.000)으로 유의한 것으로 나타났다
발화열원에 따른 이재 세대수와 이재민 수 교차분석 결과 각각 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이재 세대수에서는 작동기기가 0.
발화열원에 따른 재산피해 소계와 소실면적 분석을 보면 재산피해에서 작동기기가 9,740천원으로 가장 높게 나타났으며, 불꽃·불티 5,929천원, 담뱃불·라이터불 3,054천원 순으로 나타났다(Table 7).
Table 8은 발화열원에 따른 화재 유형과 연소 확대 범위 교차분석 결과를 보여주고 있다. 발화열원에 따른 화재 유형과 연소 확대 범위 교차분석을 보면 화재유형에서 담뱃불, 라이터 불에서 건축 구조물이 45.2%로 가장 높게 나타났으며 기타(쓰레기 화재 등)가 37.4%, 임야가 11.9%, 자동차, 철도차량이 5.4% 순으로 나타났다. 불꽃·불티에서는 건축 구조물이 48.
발화열원에 따른 화재발생 장소와 소방서와의 거리는 불꽃·불티 평균 13.371㎞로 가장 먼 것으로 나타났으며, 작동기기가 평균 8.596㎞, 담뱃불·라이터불이 평균 7.876㎞로 소방서와의 거리가 가장 가까운 것으로 나타났다(Table 5).
셋째, 불꽃·불티에 의해 발생하는 화재는 토·일요일에 화재가 가장 많이 발생되었으며, 최초착화물과 연소확대물은 종이·목재·건초에 의해 발생하는 것으로 나타났다
첫째, 작동기기에 의해 발생한 화재는 다른 발화열원에 비해 평일에 발생 빈도가 높고, 이재세대수와 이재민 발생이 가장 많아 소방력 동원과 재산피해가 가장 큰 것으로 나타났다. 최초착화물은 전기·전자기기에 의해 발생되었으며, 합성수지에 의해 연소가 확대되는 특징을 보였다.
특히, 최초착화물과 연소확대물은 종이·목재·건초에 의해 발생하는 것으로 나타났다.

후속연구

현재 우리는 집단 지성이 여러 사회적 문제를 해결하는 것을 경험하고 있다. 데이터 개방을 통해 우리 사회의 집단 지성을 더 강화시키고 긍정적 결과를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대한다.
따라서, 대형 화재가 발생하게 될 확률은 높아지고 있기 때문에 화재 예방 및 피해를 최소화 하기 위해서는 화재 발생 경향을 분석하고 화재발생 요인에 따른 적절한 대비를 해야 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 실제 화재 현장에서 얻어진 공공데이터를 이용하여 화재발생 특성을 분석하였다는 점에서 의미를 두고자 하며, 향후 이와 관련하여 보다 발전된 후속연구를 기대하는 측면에서 두 가지를 제언하고자 한다.

참고문헌 (6)

Cho, J.Y., Song, J.I., Jang, M.Y., Jang, C.R. (2020). "A study on the essential information to collect disaster sites for effective disaster management: Focused on Jecheon sports center fire case." Journal of the Society of Disaster Information, Vol. 16, No.1, pp. 70-78.
Kim, D.H. (2021). "A study on the development of a fire site risk prediction model based on initial information using big data analysis." Journal of the Society of Disaster Information, Vol. 17, No.2, pp. 245-253.
Kim, T.H. (2021). A Study on the fire Development of Fire Prediction Model Using Big Data. Ph.D. Dissertation, Daejeon University.
Oh, J.H., Lee, J.I., Karadeniz, F., Kim, H.R., Park, S.Y., Jung, K.I., Jeon, B.J., Kim, D., Park, J.H., Kong, C.S. (2021). "Quality characteristics of grilled fish paste formulation added with hot water extract powder from lentinus edodes using one-way ANOVA." Journal of Korean Society of Food Science and Nutrition, Vol. 50, No.3, pp. 307-314.
Park, S.I. (2020). Analysis of Fire Occurrence Characteristics in Seoul Using Statistical Techniques. Ph.D. Dissertation, Seokyeong University.
Song, D.W. (2014). Prediction of the Risk of Fire Occurrence According to the Weather Information Using Statistics and Data Mining Techniques., Ph.D. Dissertation, Seoul National University of Science & Technology.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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