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본 연구에서는 40개소 박물관의 답사를 통해 수장고에 적용된 소방시설과 문제점을 파악하였으며, 그 에 따른 수장고에 적용하고자 하는 소방시설의 설치방향을 제시하였다. 또한, 최근 빈번하게 발생하고 있는 지진에 대비한 수장고의 문화재 보관 방안을 제시하여 현재 운영되고 있는 수장고에 제안할 수 있 을 뿐 아니라, 향후 건립될 수장고에 적용할 수 있도록 방향을 제시하고자 한다.

In this study, the fire protection systems that are applied to storage of museums and their problems were identified through exploration of 40 museums, and the direction of installing the fire fighting system that is intended to be applied to storage of museums accordingly is suggested. Besides, it is intended to suggest a direction that can be applied not only to storage of museums that are currently operated, but also storage of museums that will be constructed in the near future by proposing a method of storing cultural heritage against earthquakes that recently occur.

연구목적: 현재 국내 소방시설설계의 경우 낮은 설계단가와 업체 간 과열 경쟁으로 고급 인력에 대한 확보 가 어려워 건축물의 화재안전성능을 향상시키는데 한계가 있다. 이에 이러한 문제를 해소하고 선도적인 소방엔지니어링 기술을 확보하기 위해 AI 기반 소방설계솔루션을 연구하였다. 연구방법: 기존 소방설계 에 많이 사용되는 AutoCAD를 통해 기본 설계 및 실시 설계에 필요한 절차를 프로세스화 하고 YOLO v4 객체 인식 딥러닝 모델을 통해 AI기술을 활용하였다. 연구결과: 소방시설에 대한 설계프로세스를 통해 설 비의 결정과 도면 설계 자동화를 진행하였다. 또한 문 및 기둥에 대한 이미지를 학습시켜 인공지능이 해당 부분을 인식하여 경계구역 선정, 배관 및 소방시설을 설치하는 기능을 구현하였다. 결론: 인공지능 기술을 기반으로 건축물 화재방호 설비에 대한 기본 및 실시 설계 도면 작성 시 인적 및 물적 자원을 저감시킬 수 있을 것으로 확인되었으며 선행적인 기술 개발을 통해 인공지능 기반 소방설계에 기술력을 확보하였다.

Purpose: Currently, in the case of domestic fire fighting facility design, it is difficult to secure highquality manpower due to low design costs and overheated competition between companies, so there is a limit to improving the fire safety performance of buildings. Accordingly, AI-based firefighting design solutions were studied to solve these problems and secure leading fire engineering technologies. Method: Through AutoCAD, which is widely used in existing fire fighting design, the procedures required for basic design and implementation design were processed, and AI technology was utilized through the YOLO v4 object recognition deep learning model. Result: Through the design process for fire fighting facilities, the facility was determined and the drawing design automation was carried out. In addition, by learning images of doors and pillars, artificial intelligence recognized the part and implemented the function of selecting boundary areas and installing piping and fire fighting facilities. Conclusion: Based on artificial intelligence technology, it was confirmed that human and material resources could be reduced when creating basic and implementation design drawings for building fire protection facilities, and technology was secured in artificial intelligence-based fire fighting design through prior technology development.

이 연구는 공설소화전에 대한 지상식 및 지하식 소화전의 소방용수 사용 준비시간을 분석하였다. 1단계인 장 비 준비시간은 지상식은 20.50초, 지하식은 24.67로 나타났다. 이와 같이 준비시간이 다소 차이가 난 것은 지하식 소 화전은 맨홀 뚜껑을 개방하는 빠루와 지하식 소화전 본체 관구에 연결하기 위하여 스탠드 파이프가 추가로 필요했기 때문이다. 2단계인 물탱크차의 보수구에 숫커플링의 수관결합은 지상식은 48.50초, 지하식은 49.00초로 비슷하게 나타 났다. 이것은 물탱크차 보수구에 소방호스를 연결하는 동작이 같기 때문이다. 3단계인 본체 관구에 수관 결합은 지상 식은 43초, 지하식은 174.33초로 나타났는데 이와 같이 수관을 소화전 관구에 연결하는 시간이 큰 차이가 난 것은 지 하식 소화전은 맨홀 뚜껑을 개방한 후 소화전 본체 관구에 스텐드 파이프를 연결한 후에, 스텐드 파이프 관구에 수관 을 결합하는 추가 과정이 필요하여 소요시간을 크게 올린 것으로 판단된다. 4단계인 제수 밸브와 스핀들 개방은 지상 식은 66.50초, 지하식은 78.83초 소요되었다. 이 같은 차이가 난 것은 지상식 소화전의 스핀들은 본체 관구위에 위치 하여 쉽게 개방이 가능하지만, 지하식은 맨홀 아래 관구 옆에 위치하여 개방 장비인 복스퍼너를 연결하는 추가시간이 필요하여 나타난 결과로 판단된다.

The purpose of this study is to investigate the preparation time of fire-fighting water for public fire hydrants and ground, underground fire hydrants. The equipment preparation time for stage 1 was 20.50 seconds for ground type and 24.67 seconds for underground type. The reason for this difference in preparation time is that an underground fire hydrant requires additional standpipes to connect to the main conduit of Paru and the underground hydrant, which open the manhole cover. Water tank Maintenance joint with water hose male coupling of the second stage was similar to that of the ground type of 48.50 seconds and underground water tipe of 49.00 seconds. This is because the operation of connecting the fire hose to the maintenance tank of the water tank car is the same. In the third stage, the water pipe connection was 43 seconds for ground type and 174.33 seconds for underground type. The reason why the time for connecting the water pipe to the fire hydrant is large difference is that the underground fire hydrant is opened by opening the manhole cover, After connecting the stand pipe to the fire hydrant, the additional process of connecting the water pipe to the stand pipe is required, which is considered to have greatly increased the time required. The opening of Water Control Valve and spindle Valve in the fourth stage was 66.50 seconds for the ground type and 78.83 seconds for the underground type. This difference is due to the fact that the spindle of the ground fire hydrant is located on the main body and can be easily opened, but the underground type is located next to the main body under the manhole and requires additional time to connect the opening equipment.

기존의 소방대상시설물 도면은 이미지도면이나 CAD도면 형태의 2차원 도면형태로 존재하고 있다. 구축되어 있는 데이터의 형태도 다양한 방식으로 이루어져 있기 때문에 소방방재업무에서 필요로 하는 신속 정확한 대응체계를 위해서는 기존의 2차원 도면형태로 구축된 도면을 3차원으로 변환할 필요가 있다. 본 연구에서는 소방방재 대상이 되는 2차원 건축도면을 3차원 공간정보로 손쉽게 구축하기 위하여 건축도면에 대한 분석과 3차원 공간정보 데이터모델을 설계하고 이를 3차원 공간정보로 변환할 수 있는 툴을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 소방대상 2차원 도면의 3차원 변환방법을 통하여 다량의 2차원 도면을 3차원 공간정보로 쉽게 변환할 수 있으며 이를 통해 소방방재 업무의 활용도를 향상 시킬 수 있다.

Until recently, GIS technology was mainly based on 2D for disaster management. Necessity of 3D spatial information came to the fore with a speedy and accurate response system in disaster management. However, most fire-fighting facilities presently use CAD with 2D formation, Image drawings, and conception of construction data's formation. It is not about the drawings in map production. It's about varieties of construction ways or contents. In this study, we are proposing the ways on analyzing the existing disaster management targets for 2D technology drawings, designing the 3D spatial information data model, and transforming the effective 3D spatial information into algorithm and dimension spatial information construction for easily building on mass 2D architectural drawings to 3D spatial information effectively in disaster management. We can maxim ize efficient construction time and expenses. Then what is proposed in this study about constructing 3D spatial information for manual work, and it's significance for improving decisive decisions and utilizing the tasks to prevent, prepare, respond and restore steps in disaster management.