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AI 피난경로 도출을 위한 FDS 기반 학습용 화재DB 구축
Establishment of FDS-Based Fire DB for Learning to AI Evacuation Routes

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회 학술발표대회 바로가기
  • 통권
    2021년 (사)한국재난정보학회 정기학술대회 논문집 (2021.11)바로가기
  • 페이지
    pp.63-64
  • 저자
    이두희, 김학경, 고민혁, 박두원, 최두찬
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A403347

원문정보

초록

한국어
본 연구에서는 대형･복합 건축물에서 화재가 발생한 경우, 비효율적인 피난동선 및 병목현상에 의한 인명피해를 최소화할 수 있는 인공지능 기반 최적 대피경로 도출시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 인공지능 개발을 위해 FDS(Fire dynamic simulation)를 이용하여 다양한 평면에서 화재상황에 대한 데이터베이스를 구축하고 있다. 총 4개의 대형복합건축물을 선정하 여 평면 별 화재위치, 발열량, 반응물질을 변수로 FDS 해석을 통해 210개의 데이터베이스를 구축하였으며, 화재 시 온도에 따 른 가시거리, 산소, 일산화탄소 및 이산화탄소의 농도의 상관관계를 분석하였다. 이후, 위치별 피난가능시간을 평가하여 실시 간으로 피난경로 및 피난가능시간을 도출하는 인공지능모델을 개발하고자 한다.

목차

요 약
1. 서 론
2. 본 론
3. 결 론
감사의 글

키워드

인공지능 FDS 화재시뮬레이션 피난경로 도출 피난 시뮬레이션

저자

  • 이두희 [ Lee, Doo-Hee | 정회원ㆍ한방유비스(주) 방재연구소 ]
  • 김학경 [ Kim, Hak-Kyung | 준회원ㆍ한방유비스(주) 방재연구소 ]
  • 고민혁 [ Ko, Min-Huck | 정회원ㆍ한방유비스(주) 방재연구소 ]
  • 박두원 [ Park, Doo-won | 준회원ㆍ한방유비스(주) 방재연구소 ]
  • 최두찬 [ Choi, Doo Chan | 정회원ㆍ한방유비스(주) 대표이사 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>사회복지학
  • 소개
    한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국재난정보학회 학술발표대회
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    2005~2025
  • 십진분류
    KDC 338 DDC 361

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