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영어

This study developed the probabilistic fire brigade suppression model for assembly occupancies whose risk is significant in terms of life and property damage due to unspecified majority of people and the high density in the space when fire occurs using Bayesian Markove Chain Monte Carlo method. As a result of deriving a fire brigade suppression probability model based on actual fire experience data over the past five years, 17 cities and provinces were able to be grouped into 3 for which, Log-normal or Gamma based probability models are developed. The probabilistic fire brigade suppression models for 3 groups drawn through this study are expected to contribute to secure the realism of quantitative fire risk assessment and to enhance reliability of the fire safety management measures through support of risk based decision by reflecting the real fire event experiences.

한국어

본 연구는 불특정 다수인이 이용하고 공간내 밀집도가 높아 화재발생시 인명 및 재산피해 가능성이 큰 다중이용시설을 대상으로 베이지안 마코브체인 몬테카를로 기법을 적용하여 실제 화재경험이 반영된 소방대 화재진압 활동을 정량적 화재위험평가에 반영할 수 있는 최적 확률모형을 개발하였다. 지난 5년간 전국에서 발생한 실제 화재경험 데이터를 중심으로 소방대 화재진압 확률모형을 도출한 결과, 전국 17개 시도는 3개의 시도 그룹으로 분류가 가능하며, 각 시도 그룹에 대해 각각 Log-normal 기반 확률모형(μ=2.3630, σ=0.6905), Log-normal 기반 확률모형(μ=2.6820, σ=0.9742), Gamma 기반 확률모형 (=0.6151, =0.0147)이 최적의 소방대 화재진압 확률모형으로 개발되었다. 본 연구를 통해 도출된 각 시도 별 소방대 화재진압 확률모형은 정량적 화재위험평가 적용시 대형화재로의 화재확산 방지를 위한 자동 소화설비와 함께 분석 현실성 확보 및 화재안전 관리 대책 수립의 신뢰성 향상에 더욱 기여할 수 있을 것이다.