네 편이 이어 온 질문
산업단지에는 공장이 빽빽하고, 위험물이 있고, 일하는 사람이 많습니다. 불이 나면 옆 건물로 번지기 쉽고 피해가 커집니다. 연구는 "어느 건물이 크게 탈까"에서 시작해 "어느 구역이 위험한가", 그리고 "불이 났을 때 사람이 다칠 조건은 무엇인가"로 옮겨 갔습니다.
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2023.10
건물 정보만으로 재산피해 등급을 맞힐 수 있을까
2009~2018년 공장 화재 11,393건으로 피해 등급(낮음·중간·심각)을 맞히는 모델 네 가지를 학습했습니다. 건축물대장 정보만 넣으면 평균 F1이 0.40~0.42에 그쳤고, 화재 시나리오(계절·시간·발화 요인 등)를 더하자 0.66~0.74로 올랐습니다. 랜덤 포레스트가 가장 나았고(재현율 74.2%, 정밀도 73.8%), 구조·층수·화재 원인·연면적이 피해 규모를 크게 좌우했습니다.
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2024.04
그 모델을 실제 노후 산업단지에 적용하면
같은 방식의 모델을 인천 남동, 부산 명지녹산, 구미1 산업단지의 공장 건물 13,032동에 적용했습니다. 심각 등급 재현율은 0.860이었고, 예측 결과 6,363동(약 48.8%)이 심각 등급으로 나왔습니다. 결과를 GIS로 묶어 산업단지 안을 구역별 5등급으로 나눴습니다.
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2024.08
산업단지에 맞는 위험도 평가 틀 만들기
국내외 연구 42편에서 도시 화재 위험 지표 524개를 모아, 산업단지에 맞는 지표 8개로 줄였습니다. 화재 발생 건수, 건물 밀도, 노후 건물 비율, 소방차 접근성, 위험 시설, 소방용수, 소방서, 대피시설입니다. 인천 남동공단에 적용해 산업단지 안의 화재 취약 구역을 5단계로 지도에 그렸습니다. 지표 사이의 가중치는 다음 연구의 숙제로 남겼습니다.
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2026.10
전문가가 매긴 가중치와 실제 화재 기록은 같은 말을 할까
앞 연구의 지표 중 7개로 녹산 산업단지의 인명피해 취약 지도를 만들었습니다. 가중치는 전문가 62명의 쌍대비교(AHP)로 정했습니다. 그다음 부산 산업단지에서 2019~2023년에 난 공장 화재 5,417건(사상자 발생 1,781건)에 같은 지표 점수를 붙이고, 사상자가 났는지를 맞히는 모델을 학습해 SHAP으로 지표별 기여를 쟀습니다. 두 결과는 소방차 접근에서는 일치했지만, 노후 건물 비율과 건물 밀도는 전문가보다 실제 기록에서 훨씬 중요하게 나왔습니다.
