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저자정보
이정아 (서울과학기술대학교) 김선혜 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 동계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
283 - 286 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

마코프 연쇄와 동적 베이지안 네트워크 기반 건물연기확산 예측모델의 타당성 분석
이정아 2023.01 학위논문

2022

연기감지기 최적 배치를 위한 베이지안 네트워크 기반 확률론적 연기 분포 네트워크 모델
이정아 ,  김선혜 대한설비공학회 학술발표대회논문집 2022.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구는 성능위주설계에서의 연기 감지기 최적 배치를 위해 마르코프 연쇄 및 동적 베이지안 네트워크 기반의 확률론적 연기 분포 네트워크 모델을 구현하고, 세 가지의 다른 화원의 위치에 따라 구성한 시나리오에 대해 두 모델을 적용한 결과를 Fire Dynamic Simulator (FDS) 결과와 각각 비교하였다. 모든 Case의 100s 이내 결과에서 마르코프 연쇄에 비해 동적 베이지안 네트워크 기반 연기 분포 모델의 결과가, FDS 결과와 비교했을 때 전반적으로 유사함을 확인하였다. 이에 대한 원인으로, 동적 베이지안 네트워크는 공간 뿐 아니라 시간 요소를 고려해 확률을 계산하며, 네트워크의 각 노드가 모든 노드에 대해 연기 분포 확률을 계산하기 때문에 마르코프 연쇄에 비해 현실 모델에 더 가깝고 정교하다고 분석하였다. 고안된 확률론적 연기 분포 네트워크 모델을 이용하면 최악의 화재 시나리오에 대한 진단 시뮬레이션을 FDS보다 더 빨리 반복 수행하여 연기 분포 확률을 계산하고 고위험 지점을 선별할 수 있다. 이는 본 연구의 동적 베이지안 네트워크 기반 확률론적 연기 분포 네트워크 모델이 FDS의 대안 모델이 될 수 있음을 시사하며, 추후 본 연구를 바탕으로 연기 감지기의 최적 배치를 위한 고위험 지점을 찾는 연구를 수행하고자 한다.
#Fire safety performance-based design (성능위주 소방설계) #Smoke detector (연기 감지기) #Markov Chain (마르코프 연쇄) #Dynamic Bayesian Network (동적 베이지안 네트워크) #Stochastic smoke distribution network model (확률론적 연기 분포 네트워크 모델) #Fire Dynamic Simulator

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 확률론적 연기 분포 모델 및 시뮬레이션 수행 결과
4. 결론
References

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