한국화재감식학회 산하 한국화재감식연구소 김효범 박사 연구팀이 세계 최초로 전기단락흔 결정구조 변화의 정확한 원인을 규명하고, 전기화재원인중 미확인단락에 대하여 전기단락 원인규명을 할 수 있는 방법을 제시했다.
한국화재감식연구소 전기단락흔 연구장면
전도체 구리전선은 양극과 음극, 구리도체를 통하여 전류가 이동하게 된다. 구리금속소재의 양극과 음극이 접촉하게 되면 저항이 낮아져 대전류가 발생하는데 이때 2000도에서 3000도 고온의 주울열과 함께 전기적 단락 스파크를 유발한다.
이때 구리 금속소재의 결정구조가 변하는 원인으로 대전류에 의해 고온의 주울열에 용융된 금속이 재결정되면서 결정구조가 변하는 것이다.
전기단락흔 시편전처리과정
전기단락흔의 과학적인 분석을 위한 단락흔 생성원리, 조직변화 등의 이론 및 판단 근거는 수천번의 전기단락흔 실험을 진행하였다.
실험을 통해 생성된 자료를 시스템에서 데이터 정보를 제공하여 금속조직 결정과정, 온도 지속시간에 따라 수지상정(dendrite), 주상정(columnar crystal), 입상정(equiaxed crystal)이 생성된다.
1차 용융흔(단락흔) 시편 데이터와 2차 용융흔 시편 데이터를 비교 분석하여 정략적으로 측정된 각 시편의 평균 면적과 장단축비를 비교해서 이를 정량적인 방법으로 데이터화하였다.
1차단락흔 발생 메커니즘
용융흔을 선별하여 선형 판별 분석에 활용하여 1차, 2차 용융흔(단락흔) 구분하여Linear Discriminant analysis equation에 의해 비교분석하였다.
전기단락흔은 전선의 종류, 설치 환경, 전압, 형상, 굵기 등 다양한 변수가 작용하여 1차 및 2차 단락흔의 판별이 복잡해지므로, 기존의 단순한 알고리즘만으로는 정밀한 분석과 환경 추정이 어려움이 있었다.
그래서 금속조직의 다양한 이미지 데이터를 학습하여 복잡한 변수에 효과적으로 대응할 수 있는 AI 모델 개발이 필요하여 폴리곤 라벨링 적용 단락흔 환경 추정하고 디지털로 전기단락흔을 판별하는 기술을 연구하였다.
전기단락흔의 덴드라이트 구조는 굵기, 면적, 각도, 기공, 배열 등 여러 요소를 포함하는 다각형 형태를 가지므로, 이를 정밀하게 분석하기 위해 전기단락흔 이미지 데이터 가공하여 분석하였다.
금속조직 내 덴트라이트 구조를 보다 정확하고 효과적으로 판별하기 위해 최적의 이미지 라벨링 기법이 필요한 것이다.
여기에 선택된 폴리곤 라벨링은 객체의 외곽선을 따라 점을 찍고 선으로 연결하여 다각형 형태로 표현하는 방식으로, 복잡한 형상의 객체를 정밀하게 라벨링할 수 있어 단락흔의 경계를 보다 정확하게 정의할 수 있는 방법이다.
김효범 박사팀은 "국내 전기단락흔 분석 기술이 실체현미경 육안판단 또는 20배율의 단면분석 기술 수준이었으나, 현 연구팀은 500배에서 1000배 고배율로 금속조직을 분석하여 수지상정(dendrite), 주상정(columnar crystal), 입상정(equiaxed crystal) 금속조직 데이터를 AI로 비교 분석할 수 있는 덴드라이트미세분석 기법은 세계 최초로 개발된 기술이다"라고 밝혔다.
본 연구결과는 "국내 학회 및 국제 컨퍼런스에 발표될 예정이고 특허와 기술인증을 받을 예정이다. 그리고 이 기술을 전기화재중 가장 높은 비중을 차지하는 미확인 단락에 대한 원인이 규명될 수 있도록 본 시스템을 전국 소방관서에 보급하고 소방관서 화재조사관을 대상으로 교육할 계획“이라고 밝혔다.
김효범 : 한국화재감식연구소장, 컴퓨터이학박사, 한국화재감식학회이사, 미국화재폭발조사관