화염 이미지 기반 열방출율 예측에 관한 기초 연구

A Preliminary Study on Heat Release Rate Prediction by Using Flame Image

화재 열방출율은 화재의 크기, 성장 등 화재 특성을 결정짓는 중요한 인자로서 가연물의 열방출율을 측정 및 예측하는 것은 화재 발생 특성 파악 및 화재 대응을 위해 필수적이다. 현재 가연물의 열방출 특성을 규명하기 위해서 산소소모법을 이용한 콘칼로리미터 등 다양한 방법론을 통해 열방출률을 측정하고 있으나 고도의 기술력과 비용이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생 영상의 화염 영역 검출 기반 실시간 화재 열방출율 예측 방법을 제시하고 이에 대한 예측 성능을 평가하였다. 다양한 화재 발생 이미지 기반 학습을 통하여 화염 영역 검출에 최적화된 딥러닝 모델(YOLO segmentation)을 도출하였다. 이를 통해 실시간 화재 발생 영상의 화염 영역 검출 및 픽셀 위치 정보 추출을 통하여 화염의 직경 및 화염 높이를 정량화하고 Heskestad 상관식과 Zukoski 상관식을 이용하여 실시간 화재 열방출율을 예측하였다. 화염 이미지와 열방출율 데이터를 포함한 실험을 대상으로 화염 영역 검출 및 열방출율 예측을 수행하고 실험 결과와 비교 분석하였다. Intersection over Union (IoU) 평가지표를 활용하여 딥러닝 모델의 화염 영역 검출 성능을 평가하고 Mean Average Error (MAE) 평가지표를 이용하여 실시간 화재 열방출율 예측 성능을 정략적으로 평가하였다. 평가 결과, 이미지 기반 실시간 화재 열방출율 예측 가능성을 확인하였으며 예측 정확도 향상을 위한 개선 사항을 제시하였다.