공공데이터 활용 클러스터 기반 지진화재위험도 평가기법 개발 연구
Developing Cluster-based Fire Following Earthquake Risk Evaluation Method using Building Registration Data
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Abstract
2017년 11월 포항에서 발생한 규모 5.4의 지진에 의하여 지진 발생 후 화재 가능성이 나타났다. 해외의 경우 지진 화재에 따른 출화율과 소실율을 활용하여 화재에 의한 2차 피해에 대한 위험도를 평가하고 있으나, 국내의 경우 지진 발생 후 화재에 대한 위험도 평가 방법론이 부족한 실정이다. 본 연구의 목적은 국내 공공데이터를 활용한 클러스터 기반의 지진화재위험도를 평가하기 위한 방법론을 개발하고, 이를 포항시에 적용하여 국내 적용 가능성을 검토하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 해외 출화율 및 소실율 평가 방법론을 기반으로 국내 적용 가능한 평가기법을 제안하였고, 적용 가능성을 검토하기 위하여 포항시 건축물을 대상으로 클러스터를 구성한 후 연소저항율 산정식을 기반으로 클러스터별 평균소실율을 산정하였고, 이를 바탕으로 행정동별 평가지표를 산정하여 위험도를 판단하였다.
Trans Abstract
The Pohang earthquake raised concerns about the potential occurrence of fire-following earthquake (FFE). The United States and Japan effectively manage FFE risks through ignition and fire-burned ratio assessments. This study introduced a streamlined method for assessing FFE risk by leveraging a public building database (e.g., building registration data). The proposed method was applied to the Pohang regions. Hence, the ignition and fire spread calculation methods employed in the United States and Japan were adapted to suit the domestic database. The method was then implemented in clusters identified in the Pohang region. The fire-burned ratios, accompanied by the covering volume fraction (CVF) for each cluster, were computed using the extracted and newly developed building information. This method was used to evaluate the FFE risks in the Pohang areas.
1. 서 론
2017년 11월 발생한 규모 5.4의 포항지진에서 대규모 건축물의 피해와 인명피해가 발생하였으며, 또한 행정안전부(MOIS, 2018)의 보고자료에 따르면 5건의 출화가 발생하여 지진 발생 후 대규모 화재 발생의 가능성을 보여주었다. 미국 연방재난관리청(Federal Emergency Management Agency, FEMA) HAZUS-MH의 보고서(FEMA, 2020)에 지진 발생 이후 수반되는 2차 피해 중 가장 많은 피해를 초래하는 것이 지진화재라고 명시되어 있다. 이를 대비하기 위해 미국, 일본 등 지진 관련 선진기술을 보유한 국가는 실제 데이터를 기반으로 지진화재위험도에 대한 평가방법론을 개발하여 보유하고 있다. 하지만, 국내의 지진위험도 평가방법의 경우, 지진화재 등 2차 피해에 대해 고려할 수 있는 방법론은 현재까지 존재하지 않는다.
미국과 일본에서는 지진화재 위험도 평가를 위하여 출화율(Ignition Ratio)과 소실율(Fire Burned Ratio)을 공통적으로 사용하고 있다. 출화율이란 지진 발생 후 건축물 면적 또는 단위 면적당 출화건수를 추정하는 것으로, 출화 및 지진 데이터를 분석하여 개발한 출화 예측 모델이 존재한다. 미국 HAZUS 모델은 지반최대가속도(PGA)와 단위면적당 출화건수를 추정하는 식을 활용하고 있으며, 일본의 내각부에서 발표한 수도권 지진피해대책에서는 진도, 건축물 용도, 계절 등을 고려하여 출화율을 추정하는 테이블을 사용하고 있다. 소실율이란 도시/지역 단위별 지진화재로 소실한 건축물의 동수 또는 면적을 산정하는 것으로, 미국의 HAZUS-MH 모델은 Hamada 모델(Hamada, 1951; Hamada, 1975) 기반 화재 시뮬레이션으로 완전 연소 구조물의 수를 판정하는 방식을 사용하고 있으며, 일본 동경도는 일본 동경소방청(Tokyo Fire Department, TFD)의 TOSHO 모델 기반 화재 시뮬레이션으로 건축물 소실율을 계산한다. 일본 내각부에서 발표한 지방지자체를 위한 지진화재 가이드라인(Cabinet Office, 2018; Cabinet Office, 2022)에서는 실제 지진화재 데이터로부터 구축한 불연영역률과 소실율 관계를 이용하여 지역단위 소실율을 계산하는 2가지 곡선(지진동이 큰경우와 작은 경우)를 제안하였다. 불연영역율은 연소확산 가능성이 낮은 영역의 비율을 말하면 도시화재 평가에 사용되는 지표이다(Himoto and Tanaka, 2000; Himoto and Tanaka, 2003; MLIT, 2005; Cabinet Office, 2018). 도시화재 평가에서는 목방건폐율과 연소저항률(Covering Volume Fraction, CVF)로부터 소실율을 계산하는 방법이 있으며, Kato (2006)는 GIS 기반으로 일정한 조건이내에 있는 건물은 하나의 화재공동체(클러스터)로 간주하여 소실율을 계산하는 방법을 제안하였다. 일본 손해보험과율산출기구(GIROJ, 2005)에서는 건축물의 내화구조유형에 따른 연소한계거리와 출화가 발생하는 건축물의 인접거리를 비교하여 구축한 클러스터 기반의 소실율(소실동수, 소실면적)을 판정하는 방식을 따르고 있다.
본 연구의 최종 목표는 클러스터 기반의 지역단위 지진화재위험도를 평가하기 위한 방법론은 개발하는 것이다. 동적 화재 시뮬레이션을 통한 지역 단위로 건축물의 소실율을 바탕으로 지진화재위험도를 평가하는 것은 막대한 인력, 시간, 비용 등이 소모될 수 있으므로, 간단한 정보를 활용하여 빠른 속도로 지진화재 위험도를 평가할 수 있는 정적 화재 평가방법을 제안하였다. 지진화재위험도 평가방법의 상세한 정보는 Kang et al. (2023)의 논문에 서술하였다. 이를 위해 국내 공공데이터베이스(건축물대장 등)를 활용한 클러스터 기반의 지진화재위험도 평가기법을 제안하고, 이를 포항시에 적용하여 국내 적용 가능성을 검토하는 것이다. 이를 위하여 과거 연구자들에 의해 제안된 지진화재 위험도 평가방법론 중 정적 해석 기반 지진화재위험도 평가방법을 조사 및 분석하였다. 이를 기반으로 국내 건축물대장 등 전국단위 데이터베이스를 활용하여 국내 실정에 적합한 지진화재위험도 평가방법을 제안하고, 이를 포항시를 대상으로 적용하였다.
2. 해외 평가기법 기반 국내 평가방법론(안)
1장에서 언급한 바와 같이 일본의 지진화재위험도 평가방법 중 소실율 산정 모델은 동적 화재 시뮬레이션을 통한 소실율 산정 방법과 실제 지진화재 데이터를 이용하여 개발한 불연영역률-소실율 함수, 목방건폐율-소실율 함수, CVF-소실율 함수를 이용한 정적해석 평가방법이 존재한다. 동적 화재 시뮬레이션은 건축물의 내화구조유형, 풍속, 연소속도 등의 조건을 고려한 화재 확산 속도를 계산하여 평가지역 내의 건축물 소실율을 계산하는 방법으로 고도의 기술이 필요하여 광역단위를 대상으로 지진화재위험도를 평가하기에는 부적합하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 동적 화재 시뮬레이션을 활용하지 않는 정적 지진화재 평가방법을 기반으로 국내 공공 데이터와 연계할 수 있는 한국형 지진화재위험도 평가방법론을 제안하였다.
해외에서 사용하고 있는 정적 지진화재위험도 평가방법은 출화율을 고려한 방법과 고려하지 않은 방법으로 나누어서 생각할 수 있다. 출화율을 고려한 방법은 화재 확산 클러스터를 활용하고 있으며, 출화율을 고려하지 않는 방법은 도시의 밀집과 연관 있는 지표(불연영역율, CVF) 또는 화재 연소량 지표(목방건폐율)로부터 건축물 소실율을 평가하고 있다.
기존 지진화재 출화 데이터에서 확인할 수 있듯이 지진의 강도에 따라 지진화재 출화 건수가 다르므로 출화율을 고려할 필요가 있으나, 미국에서 사용하는 출화모델은 출화율과 지진 강도의 상관관계가 낮고, 일본의 경우 일본기상청 진도계급을 활용하고 있어 국내 도입을 위해서는 추가 연구가 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 지진화재 평가에서 출화율의 영향을 보수적으로 평가할 필요가 있다.
본 연구에서는 Kato (2006)가 제안한 클러스터 개념을 도입하여 클러스터별 CVF 기반 지진화재위험도 평가 방법을 제시하였다. 먼저 국내 건축물의 내화구조유형별 연소한계거리 계산하고 건물간 인동거리와 비교하여 클러스터를 생성하며, 추후 개발예정인 국내 도시환경을 고려한 지진 화재 출화율모델로부터 클러스터 내에 출화가 있는 것으로 판단되며 클러스터의 CVF로부터 건축물의 소실율을 계산한다. 행정단위 또는 지역단위 지진화재위험도는 단위에 포함된 클러스터별 소실율의 합계로 평가한다. 클러스터 출화율은 지진의 크기, 지반 조건 등으로 평가한 지반최대가속도로부터 출화율을 계산하지만, 본 논문에서는 클러스터의 출화율을 1로 가정하여 행정단위별 지진화재 위험도를 평가하였다.
3. 국내 공공데이터 활용한 내화구조 추정
2장에서 서술한 클러스터 생성 및 한국형 CVF를 계산하기 위해서는 내화구조 유형별 한계연소거리를 계산할 필요가 있다. 하지만, 국내에 구축되어 있는 건축물 데이터베이스에는 건축물 내화구조유형을 구분하고 있지 않으므로, 본 논문에서는 Fig. 1에 제시된 바와 같이 국내 건축물에 대해 내화구조유형을 분류할 수 있는 방법론을 제시하였다. 해당 방법론은 국내 법령인 건축법 시행령 제56조 “내화구조”의 개정과정을 역추적하여 사용승인연도, 층수, 용도, 구조재료, 연면적을 반영하여 내화구조유형(목조, 방화목조, 준내화조, 그리고 내화조)을 분류하였으며, 본 연구에서 내화구조유형을 분류하기 위해 건축물대장의 구조코드 및 구조코드명을 매칭하여 목구조, 일반목구조, 트러스목조을 목조로 분류하였고, 통나무구조를 방화목조로, 막구조 및 기타구조를 준내화조로, 나머지 구조에 대해서는 내화조로 가정하여 분류하였다.
Example of Classification of Fireproof Structure Types of Domestic Buildings
내화구조유형 분류를 위해서 건축물의 사용승인연도, 층수, 용도, 구조재료, 연면적을 고려해야하는데 해당 데이터를 모두 포함하고 있는 공공데이터는 국토교통부 세움터에서 제공하는 건축물대장이며, 이를 활용하여 내화구조유형을 분류하고자 한다. 이를 위해 지진이 발생했던 지역인 포항시의 건축물대장을 확보하여 데이터 분석 결과, 건축물의 내화구조유형 판별 및 한국형 CVF 산정을 위한 데이터(건폐율 등)가 상당히 누락된 것을 확인하였다. 건축물대장 데이터의 불완전성은 지진화재위험도 평가에 영향을 미치므로 데이터 확보가 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 위해 Fig. 2에 제시된 바와 같이 건축물대장 내 누락된 데이터를 역추적하는 알고리즘을 개발하여 데이터 역추적을 실시하였으며, 건축물대장 원본의 데이터 누락비율 및 역추적 결과는 Table 1에 요약하였다.
Algorithm of Backtracking of Building Registration Data
Result of Backtracking of Building Registration Data
4. 지진화재위험도 평가기법
본 논문에서 제시한 지진화재위험도 평가법의 적용성을 검토하기 위해 포항시를 시범지역으로 선정하여, 행정단위별 지진화재 위험도를 평가 방법을 적용하였다.
4.1 내화구조 분류 기반 클러스터 생성
내화구조유형 분류 알고리즘(Fig. 1)과 건축물대장 역추적 알고리즘(Fig. 2) 활용하여, 포항시 건축물 89,708건에 대한 내화구조유형을 분류하였다.
건축물의 내화구조 유형에 따라 화재확산거리와 인접거리를 비교하여 유사 특성을 가진 건축물을 그룹핑하는 클러스터 기법의 개념은 Fig. 3과 같다. 건축물의 인접거리(ni)와 내화구조유형에 따른 건축물의 연소한계거리(di)를 비교하였을 때 겹치는 건축물이 하나의 클러스터로 구성된다. 본 연구에서는 ni 는 GIS의 건축물별 폴리곤 형상 데이터를 기반으로 계산하였으며, di 는 건축유형이 비슷한 일본에서 활용하고 있는 Eqs. (1)-(4)으로부터 계산하였다.
Example of GIS Information and Compustion Limit Distance Based on Cluster
여기서, a 는 건축물 한 변 길이를 의미한다.
포항시 건축물을 대상으로 적용한 결과, 총 5,946개의 클러스터가 구성되었다.
4.2 내화구조 유형 기반 연소저항률(CVF)
본 연구에서는 CVF을 기반으로 클러스터 단위의 평균소실율을 산정하여 클러스터 내의 소실동수, 소실건축면적, 소실연면적을 추출하는 확률적 계산방식을 이용하며, 평가방법에 적용되는 지표를 생성하기 위한 절차는 다음과 같다.
Fig. 4는 CVF의 개념을 모식화한 것으로, 내화구조유형에 따라 화재를 확산되는 거리가 정해지므로 이 면적과 건축면적을 포함한 화재영역으로 정의할 수 있으며, 이 화재영역을 제외한 영역이 연소저항 영역이 된다. 일본의 경우, 내화구조유형에 따른 화재영역 범위가 달라지는 점을 고려하기 위하여 목조는 건폐율 대비 3.293배를 적용하며, 방화목조는 건폐율 대비 2.136배를 적용하고, 준내화조는 건폐율 대비 1.340배를 적용하여, Eq. (5)에 따라 행정단위별 CVF를 산정한다.
Scope of Combustion according to Type of Fireproof Structure of Building
여기서, Bumper Area는 아래 식으로 계산한다.
Eq. (5)는 내화구조유형별 연소한계거리를 고려하여 연소 확산 면적을 행정단위 면적으로 나눈 값으로 일본 행정단위별 화재위험도를 평가하기 위해 개발된 것이다. 하지만, 클러스터 외곽부에 존재하는 건축물의 연소한계거리가 클러스터 경계를 벗어나는 경우도 발생한다. 이러한 문제를 보완하기 위해, 본 연구에서는 외곽대지 면적을 확대하여 평가하고자 하였으며, 클러스터 기반 지진화재위험도 평가를 위해 도입한 새로운 CVF 계산식은 아래와 같다.
여기서, n은 외곽 대지 증폭 계수를 의미한다.
외곽 대지 증폭 계수(n) 검토를 위해 Eq. (7)에 n = 1.1으로 설정하고, 포항시 클러스터별 CVF를 계산하여 클러스터별 평균소실율을 평가하였다. Table 2는 포항시 건축물을 대상으로 구성된 5,946개의 클러스터 중 건축물이 30동 이상인 클러스터 9개를 선정하여 클러스터별 건축물동수 및 CVF, 평균소실율의 결과를 요약하였다. 30동 이상인 클러스터의 CVF는 0.0639~0.9563인 것으로 확인하였다.
Number of Building and CVF, Average of Fire Burned Rate by Cluster
4.3 연소저항률(CVF) 기반 건축물 평균 소실율
일본의 행정단위별 CVF 기반 건축물 평균소실율은 아래 식으로 평가한다.
본 연구에서는 Eq. (8)을 통해 산정된 평균소실율에 클러스터별 건축물동수 및 건축면적, 연면적을 곱하여 소실건물축동수, 소실건축면적, 소실연면적을 계산하였다.
포항시 5,946개의 클러스터 중 건축물이 30동 이상인 클러스터 9개의 평균소실율은 Table 2와 같다. 본 논문에서 설명하는 소실율은 클러스터에 출화하였을때의 손실율로 CVF가 0.1 이하인 2개의 클러스터에서 건축물 손실율이 100%이고 CVF가 0.5이상이면 클러스터 건축물 손실율은 약 10%인 것으로 평가되었다.
4.4 행정단위 지진화재위험도 평가
본 장에서는 클러스터 기반의 소실율을 평가하기 위해 평가지표로 소실건축물동수, 소실건축면적, 소실연면적을 설정하고, 이를 바탕으로 행정단위의 지진화재위험도를 평가하였다. 평가지표로 사용되는 소실건축물동수, 소실건축면적, 소실연면적은 지진화재로 인해 소실된 건축물동수, 건축면적, 연면적을 의미하며, 이는 4.3장에서 산정된 평균소실율에 건축물동수, 건축면적, 연면적을 곱하여 산정된다.
클러스터 기반의 행정단위 지진화재위험도 평가를 위해 클러스터에 포함된 건축물별 행정동 코드를 매칭하여 55개의 행정동으로 분류하였다. 본 연구에서는 아래 Eqs. (9)-(11)을 이용하여, 각 행정동에 포함된 클러스터별 소실건물축동수, 소실건축면적, 소실연면적을 각각 합산하여 행정단위별 소실건축물동수(Total Number of Burned Building), 소실건축면적(Total Burned Building Area), 소실연면적(Total Burned Total Floor Area)을 계산하였다.
여기서, i 는 행정동별 클러스터 수를, FSi 는 클러스터별 평균소실율을, ni 는 클러스터별 건축물동수를, Ai 는 클러스터별 총 건축면적을, TFAi 는 클러스터별 총 연면적을 의미한다.
Table 3에 포항시 행정동 중 1곳(포항시 남구 A동)을 대상으로 산정결과와 관련 데이터를 요약하였다. 소실건축면적은 0.939~438.0305 m2로, 소실연면적은 0.939~443.071 m2로 평가되었다.
CVF-based Fire Risk Assessment in Pohang for Clusters
Eqs. (9)-(11)으로 평가한 소실건축물동수, 소실건축면적, 소실연면적로부터 행정단위별 지진화재위험도를 평가하기 위해 아래 Eqs. (12)-(14)을 이용하였다.
여기서, S는 평가지역의 면적을 의미한다.
위의 Eqs. (12)-(14)을 활용하여 포항시 행정동별 소실건축물동수, 소실건축면적, 소실연면적의 비율을 계산하였으며, Table 4에 포항시 내 55개의 행정동 중 10곳를 대상으로 평가한 결과와 관련 데이터를 요약하였다. 포항시 전체 행정단위별 소실동수는 0.07동에서 570.61동으로 평가되었으며, 행정단위별 소실건축면적 및 소실연면적은 각각 40.94~ 154,897.53 m2, 89.92~157,752.75 m2로 평가되었으며, 이를 행정단위로 분석하면 다음과 같다.
CVF-based Fire Risk Assessment in Pohang in Regional Level
(1) 소실건축물동수 산정결과, 포항시 남구 K읍이 570.61동으로 가장 높았으며, 포항시 남구 S동이 0.07동으로 가장 낮았다. 소실건축면적, 소실연면적 산정결과, 포항시 남구 D동이 각각 154,897.53 m2, 157,752.75 m2로 가장 높았으며, 포항시 남구 S동이 각각 40.94 m2, 89.92 m2로 가장 낮았다. 이는 소실건축물동수, 소실건축면적, 그리고 소실연면적을 산정하는데 공통으로 활용되는 변수인 평균소실율 또는 클러스터에 포함된 건축물의 건축물동수, 건축면적, 연면적과 관계가 있는데, 포항시 남구 K읍의 경우 행정동에 포함된 클러스터의 평균소실율(0.2247) 및 건축물동수가 높았으며(1,752동), 포항시 남구 D동의 경우 클러스터 내에 포함된 건축물의 건축면적과 연면적이 다른 행정동에 비해 큰 것으로 분석되었다(각각 2,426,586 m2, 2,430,414 m2). 이에 비해 포항시 남구 S동의 경우 행정동에 포함된 클러스터의 평균소실율이 낮았으며(0.0132), 클러스터 내에 포함된 건축물의 건축물동수, 건축면적, 연면적도 가장 낮은 것으로 분석되었다(각각 5동, 3,108.51 m2, 6,832.62 m2).
(2) 소실건축물동수 및 소실연면적 비율 산정 결과, 포항시 북구 C동이 각각 0.0119%, 1.6058%로 가장 높았고, 소실건축면적 비율 산정결과는 포항시 남구 D동이 0.7649%로 가장 높았으며, 포항시 북구 C동이 0.7585%로 두 번째로 높았다. 세 평가지표가 가장 낮은 지역은 포항시 남구 S동이었으며, 각각 0.0000003%, 0.0002022%, 0.0004440%었다. 이는 각 비율을 산정하는데 공통으로 활용되는 변수인 행정동 면적과 관련이 있는데, 각 평가지표의 비율이 높게 나온 포항시 북구 C동의 경우 모든 행정동 중 면적이 두 번째로 가장 낮았으며(1,860,000 m2), 이에 평가지표가 가장 높게 산정되었다. 이에 비해 각 평가지표의 비율이 가장 낮게 나온 포항시 S동의 경우 평가지표 산정결과 가장 낮은 편에 속했으며, 행정동 면적의 경우 다른 행정동에 비해 크기 때문에(20,250,000 m2) 평가지표가 가장 낮게 산정되었다.
산정된 평가지표를 바탕으로 지역별 지진화재에 대한 위험도를 판정하면 가장 위허한 지역은 포항시 북구 C동이었으며, 가장 안전한 지역은 포항시 남구 S동으로 판단되었다.
5. 결 론
본 연구에서는 지진화재 위험도 평가기법의 국산화 전략을 구축하고 적용 가능성을 검토하기 위해 기존 해외 지진화재 위험도평가 방법론 중 소실율의 산정 방법을 조사하고, 일본의 지진화재 위험도 평가방법을 분석하여, 이를 기반으로 국내 건축물대장 등 국내 공공 데이터베이스를 활용한 지진화재 위험도 평가기법(안)을 제안하였으며, 포항시를 대상으로 적용성을 검토하였다.
(1) 과거 수행된 연구 결과를 바탕으로 수집된 지진화재 위험도 평가기법의 국산화 전략은 출화율과 소실율 산정을 기반으로 한다. 이 중 출화율은 국내 실정을 고려하여 추후 개발 예정이며, 일본에서 활용중인 클러스터법과 연소저항율(CVF) 방법을 기반으로 소실율 평가법을 제시하였다.
(2) 클러스터 생성 및 CVF 평가를 위해서 국내 건축 관련 법령과 건축물대장을 활용하여 건축물의 내화구조유형을 추정하는 방법을 제시하였다. 포항시 건축물대장을 분석한 결과, 건축물의 내화구조유형 분류에 필요한 데이터가 최대 50.6%가 누락되었다. 데이터의 불완전성은 이후 진행할 지진화재위험도에 영향을 미치므로 누락된 데이터를 복구하기 위한 데이터 역추적 알고리즘을 개발하였으며, 이를 포항시 건축물대장에 적용하여 복원한 건축물대장과 내화구조유형 분류 알고리즘을 활용하여 포항시 건축물별 내화구조유형을 분류하였다.
(3) 공공 데이터베이스를 활용한 클러스터 기반 지진화재위험도 평가방법을 제시하였다. 일본의 행정단위별 소실율을 평가하기 위해 개발된 CVF-소실율 모델을 기반으로 국내 특성을 반영(건축물 배치 등)하기 위한 클러스터 기반 CVF-소실율을 제시하였다. 한국형 CVF을 바탕으로 평균소실율을 산정하였으며, 산정된 평균소실율에 클러스터별 건축물동수 및 건축면적, 연면적을 곱하여 클러스터별 소실건축물동수 및 소실건축면적, 소실연면적을 산정하였다.
(4) 행정단위 지진위험도를 평가하기 위해 클러스터에 포함된 건축물별 행정동코드를 매칭하여 55개의 행정동으로 구성하였으며, 각 행정동에 포함된 클러스터별 소실건축물동수, 소실건축면적, 소실연면적을 각각 합산하여 행정동별 소실건축물동수, 소실건축면적, 소실연면적을 산정하였다. 세 가지 지표를 산정한 결과 클러스터별 평균소실율 또는 건축물동수, 건축면적, 연면적이 높은 포항시 남구 K읍, 포항시 남구 D동이 가장 높았으며, 클러스터별 평균소실율이 낮은 포항시 남구 S동이 가장 낮았다.
(5) 행정단위 지진화재위험도는 평가지역의 면적 대비 각 소실건축물동수, 소실건축면적, 소실연면적의 비율을 의미하는 소실건축물동수비율 및 소실건축면적비율, 소실연면적비율을 통해 포항시의 행정단위 지진화재위험도를 평가하였으며, 세 가지 지표를 모두 고려하여 위험도를 평가하였을 때 포항시 북구 C동이 가장 위험한 지역으로, 포항시 남구 S동이 가장 안전한 지역으로 판단되었다.
(6) 추후에 출화율과 소실율 평가법을 통하여 산정된 지진화재위험도 결과를 바탕으로 지역 내 화재 발생 위험 가능성이 높은 지역에 소방시설 설치 등을 고려할 예정이다. 이를 통하여 초기 진압에 필요한 소방시설 계획에 반영할 수 있을 것으로 기대된다.
감사의 글
본 논문은 행정안전부 국립재난연구원 재난안전 공동연구 기술개발사업의 지원(2022-MOIS63-003 (RS-2022-ND641021))에 의해 수행되었습니다. 이에 감사드립니다.