소형선박 기관실 내 화재 시 개구부 유동 및 온도에 대해 FDS(Fire Dynamics Simulator)를 이용하여 화재시뮬레이션을 수행하였다. 열방출률이 10 kW 급인 경유(Diesel) 화재를 대상으로 하였고, 천장 통풍통의 위치, 측면 개구부 유·무 및 크기에 대한 영향을 파악하였다. 측면 개구부의 유·무 및 크기는 연기 거동 뿐 아니라 개구부를 통한 질량 유량 및 온도에 지대한 영향을 미쳤다. 측면 개구부가 미설치되거나 크기가 작은 경우 연기층이 기관실 내 바닥까지 도달하였고, 측면 개구부의 크기가 증가함에 따라 개구부를 통한 질량 유량이 증가하고 온도는 감소하는 경향이 나타났다. 반면, 천장 통풍통의 위치가 연기 거동, 개구부를 통한 질량 유량 및 온도에 미치는 영향은 측면 개구부 크기에 비해 상대적으로 미미한 것으로 관찰되었다. 따라서 소형선박의 기관실 내 화재 시 안전성 향상을 위해서는 천장 통풍통 위치보다 측면 개구부의 크기가 더 중요한 설계 인자인 것으로 판단된다.

화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용 하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행 하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였 다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간 은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.