화재 관련 데이터가 부족한 지역의 지진화재 위험도 평가를 위한 화재 확산 회귀모델 개발 및 검증

Development of Fire-Spread Model for Fire-Following Earthquake Risk Assessment in Areas with Insufficient Fire-related Data

지진화재는 지진 후 발생하는 2차 피해 중 가장 큰 피해를 유발하는 대표적 2차 재난이다. 그러나 기존 지진화재 위험도를 평가하는 모델은 지역별 건축·공간 특성을 충분히 반영하지 못하고, 화재 데이터의 희소성과 불균형이라는 현실적 제약을 적절히 고려하지 못해 예측 정확도와 국내 적용성에 한계가 있다. 본 연구는 건축물 밀집도, 내화구조유형 분포, 공간 배치 등 지역 단위 지표를 통합한 회귀 기반 화재 확산 예측모델을 제안하고, GIS와 기본 건축 정보를 활용하여 데이터가 제한된 지역에서도 적용 가능한 정적 해석 기반 지진화재 위험도 평가모델을 구축하였다. 총 6,604건의 시나리오 기반 화재 확산 동적 시뮬레이션을 수행하여 CVF와 소실율 간의 정량 관계를 도출하였으며, 제안 모델은 동적 시뮬레이션 결과와 비교해 예측 정확도 80% 이상을 달성하고 기존 모델 대비 성능을 70% 이상 향상시켰다. 이를 포항시 29개 지역에 적용한 결과, 제안된 모델의 정확도를 검증할 수 있었으며, 정적 해석 기반 지진화재 위험도 평가의 실무 적용 가능성과 예측 타당성을 입증하였다.

Fire-following earthquakes (FFEs) are among the most damaging secondary hazards that can potentially occur after earthquakes. Existing risk models underuse local buildings and spatial factors, and rarely account for fire data scarcity and imbalance, which limits their accuracy and transferability. Herein, we present a regression-based fire-spread model that integrates geographic information system (GIS)-derived building density, a mix of fire-resistive construction types, and a spatial layout into a static FFE risk assessment framework for data-limited cities. Using 6,604 scenario-based dynamic simulations, we calibrated the model with the relationship between covering volume fraction (CVF) and burn-loss ratio. This approach achieved a predictive accuracy of ≥ 80% against simulation outputs and > 70% improvement over empirical baselines. Applied to 29 districts in Pohang, the model was validated through a static analysis-based assessment, confirming its predictive accuracy and utility.