2.1 실험 장치 구성

화재 연기 및 비화재 에어로졸에 의해 유도되는 광산란 특성을 정량적으로 분석하기 위하여, 공기 유동이 제어 가능한 시험 덕트가 설계⋅제작되었다. Figure 1에 제시된 바와 같이 본 실험 장치는 광산란 특성 평가를 위한 광산란 챔버(light scattering chamber, LSC)와 유동 제어 덕트로 구성된다. Figure 1(a)에 도시된 전체 시험 장치는 가로 및 세로 0.3 m의 단면을 갖는 carbon steel 재질로 제작되었으며, 덕트 연결부에는 연기 누설을 방지하기 위한 고무 패킹(packing)이 함께 체결되었다. LSC 상류에는 화재 및 비화재 에어로졸 발생 장치가 배치되었으며, 하류에는 인버터로 제어되는 시로코 팬이 설치되어 일정한 흡입 유동을 형성하였다. 일반적으로 광전식 연기감지기는 비화재 에어로졸에 대해 작동되지 않는 것이 바람직하지만, 일정 농도 이상에서는 챔버 내부 수신부에서의 산란광 증가로 작동이 유발될 수 있다. 이에 따라 시험 덕트 내부에는 광전식 연기감지기 및 P형 수신기를 설치하여 화재 연기 및 비화재 에어로졸에 따른 감지기 작동 농도가 1차적으로 확인되었다. 한편 LSC와 광전식 연기감지기의 설치 위치 차이를 고려하여 산란광 분석 시 지연시간이 반영되었으며, LSC 내부 산란 분포 신호의 후처리 절차는 후술한다.

Figure 1

Schematics of test duct and light scattering chamber (LSC).

Figure 1(b)는 LSC의 사진 및 개략도를 나타낸 것으로 0.1 m의 직경을 가지며, 하나의 광원(laser module)과 0°에서 165° 까지 15° 간격으로 배치된 총 12개의 수광부(photodiode)로 구성된다. 외부 광 간섭을 최소화하기 위하여 LSC는 흑색 아크릴로 제작되었으며, 광원과 수광부는 LSC의 곡면 구조에 정밀하게 밀착될 수 있도록 설계되었다. LSC의 중앙부 40 mm 홀을 통해 유동이 통과하며, 이때 광원에서 조사된 빛은 화재 연기 및 비화재 에어로졸에 노출되어 복합적인 산란 패턴을 형성한다. 본 연구에서는 0°에서 측정되는 광투과 신호를 기준으로 산란 분포가 축대칭을 갖는다는 가정이 적용되었으며(22), 이에 따라 수광부는 0°를 기준으로 시계 및 반시계 방향으로 대칭 배치되었다. 광원은 650 nm 파장의 레이저 모듈을 적용하였으며, 이는 화재 연기 및 비화재 에어로졸이 갖는 직경 및 굴절률 차이에 따른 파장 의존성을 최소화하기 위함이다. 본 장치 구성 및 실험 방법에 관한 보다 상세한 내용은 선행 연구에서 확인할 수 있다(20).

2.2 에어로졸 생성 방법 및 조건

Figure 2는 실험에 적용된 화재 연기 및 비화재 에어로졸 발생 방법을 도시한 것이다. 화재 연기 발생에는 광전식 연기감지기의 감도 시험에 널리 사용되는 여과지(동양호지 2호, filter paper), 액체 연료인 등유(kerosene), 폴리우레탄(polyurethane, PU) 펠릿이 적용되었다. Figure 2(a)에 나타난 바와 같이, 백색 연기 발생을 위하여 잘게 절단된 filter paper는 용기 내부에 불규칙하게 배치되었으며, steel plate를 이용하여 환기량이 제어되었다. Kerosene은 램프 심지의 직경 및 노출 길이를 10 mm로 고정하여 동일한 질량감소율을 갖도록 연료의 공급량이 조절되었다. PU는 2 g의 펠릿을 정사각형 버너 내에 배치한 후, 10 mL의 메탄올을 이용하여 점화하였다. 이때 점화에 사용된 메탄올은 PU 펠릿의 열분해에 필요한 열량을 제공하면서 soot 생성의 제한으로 인해 PU 연소 시의 연기 농도에 미치는 영향을 무시할 수 있는 수준인 것으로 확인되었다. 위와 같은 화재 연기 발생 방법은 광전식 연기감지기의 성능을 평가하기 위한 목적으로 활용되며, 선행 연구에 구체적으로 제시되어 있다(23).

Figure 2

Fire smoke sources and nuisance aerosol sources considered for optical scattering analysis.

Figure 2(b)는 비화재 에어로졸 발생 구성을 나타내며, 본 연구에서는 비화재 에어로졸로서 과열 식용유에서 발생하는 유증기(cooking oil mist), 끓는 물에서 발생하는 수증기(steam aerosol), 그리고 햄버거 패티 과조리 시 발생하는 패티 에어로졸(patty aerosol)을 대상으로 하였다. Cooking oil mist는 가열 용기에 0.05 m 높이의 식용유와 휴대용 가스 버너가 활용되었다. Steam aerosol은 다량의 수증기 발생 및 지속을 위하여 가정용 전기 포트가 사용되었으며, 전원이 차단되지 않도록 설정되었다. Patty aerosol은 휴대용 가스 버너로 가열된 팬 위에서의 과조리를 통해 구현되었다. 모든 실험은 동일한 가열 조건을 적용하였으며, 재현성 확보를 위하여 5회 이상의 반복 실험이 수행되었다.

2.3 산란계수 분석 방법론

화재 연기 및 비화재 에어로졸의 광학적 특성은 빛의 산란 거동을 기반으로 평가되며, 이는 빛이 매질과 상호작용할 때 발생하는 반사, 굴절, 회절 및 투과 등의 복합적 현상을 의미한다(24). 또한 조사되는 빛의 광량에 비례하고, 입자의 크기, 굴절률 및 빛의 파장 등에 의해 결정된다. 일반적으로 광의 기초 산란 이론을 따라, 입자에 빛이 도달하면 사방으로 산란이 발생하며, 이러한 특성의 대표적 형태는 Rayleigh 산란 및 Mie 산란으로 정의된다. 이때 Rayleigh 산란은 매우 작은 물방울이나 공기 중 분자와 같이 산란을 유발하는 입자의 크기가 빛의 파장보다 작은 경우에 발생되는 현상을 의미한다(25). 본 연구에서 다루는 화재 연기 및 비화재 에어로졸은 입자의 직경이 파장의 크기가 유사하거나 큰 범위에 해당하므로 Mie 산란 영역에 포함된다(13).

화재로부터 생성되는 soot은 단일 구형 입자가 아니라, 수백 개의 1차 입자가 응집된 복잡한 사슬 형태의 프랙탈 구조(fractal aggregates)를 가진다. 이러한 비정형 구조는 광산란 방향성이 매우 불규칙하며, 입자의 형상 변화에 따라 위상 함수(phase function)가 급격하게 달라지는 특성을 보인다. 통상적으로 산란 계수 도출에 사용되는 Mie 산란 이론 또는 역산법(inverse method)은 입자가 완전한 구형이며 특정 위상 함수를 따른다는 가정을 전제로 한다. 그러나 화재 연기와 같이 입자의 형상과 배열이 시간에 따라 비정형적(18)으로 변화하는 대상에 이러한 이상적 가정을 적용할 경우, 실제 산란 거동과 계산된 값 사이에 상당한 오차가 발생할 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 형상에 대한 가정을 최소화할 수 있는 독립적인 측정 방법론이 적용되었다(26).

일반적으로 광원(레이저 모듈) 및 매질(화재 연기 및 비화재 에어로졸)을 기준으로 광의 방향과 동일한 방향으로의 산란은 전방산란(forward scattering), 반대 방향은 후방산란(backward scattering)으로 정의되며, 이러한 개념적 범주는 Figure 3에 개략적으로 나타내었다. 본 연구에서는 입자 형상에 대한 가정을 최소화하면서 산란 계수를 도출할 수 있는 Hohmann 등(26)이 제안한 비율 기반 분석 방법을 적용하였다. 이 방법론의 기본 원리를 설명하기 위한 개략도인 Figure 3을 살펴보면, 에어로졸 입자에 의해 산란되지 않고 직진한 광의 비율은 직진 투과율(collimated transmission, CT)로 정의된다. 반면, 매질 내부에서 다중 산란을 거쳐 다양한 경로를 통해 수광부에 도달하는 광은 확산 투과율(diffuse transmission, DT)로 구분된다. 전체 투과율(total transmittance, TT)은 이러한 CT와 DT의 합으로 구성되며, 매질의 광학적 산란 거동을 포괄적으로 반영하는 지표이다. 비록 산란 위상 함수가 정확히 알려져 있지 않더라도, TT와 CT의 비율은 매질 내부의 광흡수 항이 상쇄되는 특성을 가지므로 산란 계수를 직접적으로 계산할 수 있다는 이론적 근거를 제공한다. 다음 절에서는 이러한 물리적 원리에 대한 구체적인 도출 과정을 제시한다.

Figure 3

Schematic of light-particle interaction mechanisms and corresponding scattering regions.

우선 입자에 의해 산란되지 않고 직진하는 광세기(CT)는 Beer-Lambert 법칙에 따라 흡수계수(μ_a) 및 산란계수(μ_s)의 합(μ_a + μ_s)에 의해 감쇄된다. 또한 본 연구에서 CT는 입사 광세기로 정규화된 직진 성분의 투과 신호를 의미하며, 수식 (1)과 같이 정의된다.

여기서 d는 광원이 조사된 후 수광부에 도달하기까지의 유효 광경로(optical path-length, m)를 의미하며, 매질을 통과하는 동안 광의 산란 및 흡수에 의해 감쇄되는 효과를 반영하는 변수이다. 한편, 모든 방향으로 확산된 광을 포함하는 TT는 광산란 신호를 반영하는 값이다. 선행 연구에 따르면 매질이 확산 영역(diffusion regime)에 있을 때 TT와 CT의 비율은 각각에 공통적으로 존재하는 광흡수 항(e^μ_ad)이 분모와 분자에서 상쇄되는 효과를 갖게 된다. 그 결과 해당 비율은 산란 계수와 지수적 비례 관계를 갖는 식(2)와 같은 형태로 근사될 수 있다. 여기서 비례상수는 동일한 광학 경로 및 검출 조건 하에서 일정하다고 가정한다.

따라서 위 원리를 적용하면 복잡한 역산 알고리즘 없이도 산란 계수를 직접적으로 계산할 수 있으며, 산란 계수(μ_s)는 식(3)과 같이 도출된다.

본 방법론을 적용하기 위해서는 몇 가지 전제조건이 요구된다. 첫째, 식(1)~식(3)이 유효하려면 시료의 두께가 입자의 평균 자유 경로(mean free path) 보다 충분히 커서 확산 영역이 형성되어야 한다. 이를 고려하여 본 연구에서 사용된 LSC는 40 mm의 광경로를 확보하고, 정량적 분석에 필요한 농도가 유지되도록 설계되었다. 둘째, 화재 연기는 비정형 프랙탈 구조를 가지는 반면, 비화재 에어로졸은 주로 구형 액적 기반 구조를 이루거나 산란이 지배적일 수 있다. 따라서 형상 및 광학적 특성이 상이한 두 입자군을 비교하기 위해서는 입자의 형상이나 굴절률을 특성하지 않는 방법론이 필요하였으며, 이러한 이유에서 비율 기반 분석 방법론의 적용은 타당할 것이라 판단되었다.

뿐만 아니라 LSC는 해당 방법론을 제시한 시스템과 구조적으로 차이가 있으나, 광학적 해석의 기본 원리는 동일하다 판단되었다. 에어로졸 농도가 증가할수록 CT는 감소하며, CT와 DT를 반영하는 유효한 물리량으로 기존 TT와 유사한 해석적 근거로 활용되었다. 따라서 Figure 4는 해당 방법론을 통한 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 광산란 특성을 분석하기 위한 데이터의 취급 방안을 도시한 것으로, 0°-75°의 각도는 전방산란에 해당된다. 이와 같이 LSC를 활용하여 0°에서 측정되는 신호는 CT로 사용되었으며, 0°-75° 범위의 여섯 개 수광부에서 측정된 신호의 합을 TT로 정의하여 식(3)을 활용하여 후처리되었다.

Figure 4

Schematic of light-particle interaction mechanisms and corresponding scattering regions, shown as a top-half sectional view.

3.1 동적인 환경에서 산란 계수의 변동 특성

화재 연기 및 비화재 에어로졸은 생성 과정에서 일정한 공급량을 유지하지 못하며, 연료의 연소특성, 열분해 속도, 조리 조건, 증발 및 응축 과정 등 다양한 요인의 영향을 받아 본질적으로 불규칙한 거동을 나타낸다. 시험 장치 내부에는 suction flow를 적용하여 측정 위치에서 단면 연기 농도 분포의 공간적 균일성을 확보하였으나, 에어로졸의 생성 메커니즘 특성상 시간적 변동성을 보인다. 이에 따라 LSC에서 측정되는 광산란 신호와 산란 계수 또한 시간에 따라 변동(fluctuation)을 보이며, 이는 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 일시적 농도 변화와 직접적으로 관련된다.

Figure 5는 화재 연기에서 시간에 따라 변화하는 산란 계수를 도시한 것으로, 2.3절에서 전술된 바와 같이 LSC의 0°에서 측정된 신호를 CT로, 0°-75° 각도의 수광부에서 측정된 신호를 TT로 활용하여 산출되었다. 세 종류의 연료 모두 화재 연기의 발생이 불규칙함에 따라 산란 계수는 시간적으로 변동하는 양상을 확인할 수 있다. 전체적으로 초기 점화 직후에는 상대적으로 낮은 연기 농도에서 산란 계수가 작게 나타나다가, 시간이 경과함에 따라 연기 농도 증가와 함께 산란 계수도 증가하는 경향을 확인할 수 있다. 특히 Figures 5(a) 및 5(c)의 결과에서 filter paper와 PU는 화재가 성장함에 따라 산란 계수가 대략 0.45 m^-1 및 0.63 m^-1 까지 지속적으로 증가하는 특징을 보인다. 반면 kerosene은 램프 심지에 의해 연료 공급량이 일정하게 유지되므로, Figure 5(b)에 나타난 바와 같이 점화 이후 산란 계수가 0.08 m^-1의 비교적 안정된 수준을 유지하였다. 또한 filter paper의 경우 연기의 색상 차이에 따라 산란 계수가 상대적으로 큰 값을 나타내는 것으로 확인되었다.

Figure 5

Comparison of the averaged and standard deviation of fire smoke particles scattering coefficients.

Figure 6은 비화재 에어로졸에서 시간에 따라 변화하는 산란 계수를 도시한 것이다. 일정 시간 가열 이후 비화재 에어로졸에 의해 유의미한 산란 신호가 측정되고, 에어로졸 생성률 증가와 함께 산란 계수가 크게 증가하는 경향을 확인할 수 있다. Figures 6(a) 및 6(c)에 제시된 cooking oil mist 및 patty aerosol은 과도한 조리 조건으로 인해 비화재 에어로졸이 일정 수준 이상 발생하는 시점을 기준으로 산란 계수가 10 m^-1 및 2 m^-1까지 점진적으로 증가하는 경향을 보인다. 이는 조리 과정에서 발생하는 에어로졸이 상대적으로 안정적인 발생 속도를 가지며, 시간 경과에 따라 농도가 누적됨에 따라 산란 계수 또한 이에 비례하여 상승하는 것으로 해석된다. 한편 Figure 6(b)의 끓는 물에서 발생한 steam aerosol의 경우, 다른 비화재 에어로졸 대비 산란 계수의 변화 폭은 12-18 m^-1으로 현저히 큰 것으로 나타났다. 이는 기화된 수증기가 시험 덕트 내부를 이동하는 과정에서 냉각과 재응축이 반복되며 입자 크기와 개수가 불규칙하게 변동하기 때문이라 판단되며, 최대 산란 계수 또한 가장 큰 값을 나타낸다.

Figure 6

Comparison of the averaged and standard deviation of nuisance aerosols scattering coefficients.

이와 같이 화재로부터 발생되는 연기 및 비화재 에어로졸 모두 동일한 발생 조건을 제어하더라도 반복 실험을 통해 시간에 따라 재현성이 높은 값이 측정되기 어려운 것으로 나타난다. 따라서 Figure 7과 같이 화재 연기 및 비화재 에어로졸에서 측정된 산란 계수의 직접적인 비교를 위하여 동일한 지표를 기준으로 분석되었다. 예로써 PU의 실험 결과를 도시한 것으로 산란 계수 산출 평균 구간의 이해를 돕기 위해 나타내었다. Figure 7(a)는 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 최대 농도를 기준으로 ±15 s의 평균 산란 계수가 산출되었다. 이는 단순히 실험에서 측정된 최대값이 적용되었을 때 산란 계수가 정량적으로 어느 정도 변화할 수 있는지 비교하고자 하였다. Figure 7(b)는 시험 덕트 내부에 설치된 연기감지기의 작동 농도에 도달하는 시간을 기준으로 ±15 s에 대한 산란 계수의 평균이 산출되었다. 이는 화재 초기 시점에 작동되는 감지기의 작동 농도의 관점에서 산란 계수를 비교하기 위한 목적이다. 여기서 연기감지기의 작동 농도 산출에 대한 자세한 내용은 선행 연구에서 확인할 수 있다(20).

Figure 7

Methodology for comparing scattering coefficients based on a defined criterion.

3.2 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 산란 계수

화재 연기 및 비화재 에어로졸 각각 3종을 대상으로 산란 계수 분석 방법론이 검토되었으며, 구체적으로 최성기 및 초기 연기 농도에서의 산란 계수가 비교되었다. 앞서 언급된 바와 같이 시험 덕트 내부에서 측정된 광전식 연기감지기의 작동 농도가 함께 고려되었다. 적절한 에어로졸의 발생을 위해 점화 및 조리 조건이 적용되었으며, 각 실험에서의 재현성 뿐만 아니라 방법론의 유효성 관점에서 분석하고자 하였다. 즉 각 조건의 최대 산란 계수를 기준으로 한 지표와 더불어, 연기 농도 수준을 보다 정규화하기 위하여 연기감지기가 작동되는 농도에 도달하는 시점을 기준으로 산출된 값이 비교되었다.

Figure 8은 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 발생 최성기 및 감지기 작동 농도 도달을 기준으로 ±15 s에 산출된 산란 계수의 평균 및 표준편차를 도시한 것이다. Figure 8(a)의 최대 농도 구간에서의 산란 계수는 두 그룹의 분류가 명확한 것으로 나타난다. 화재 연기에서는 filter paper의 산란 계수가 대략 0.36 m^-1로 가장 높았으며, 이 외의 결과는 0.1 m^-1 수준에 도달하지 않는 것으로 확인된다. 반면, 비화재 에어로졸에서는 steam aerosol의 산란 계수가 대략 15 m^-1의 값으로 제시된 모든 시료 중 가장 높은 값을 나타내며, 이는 수증기 응결로 생성된 미세 액적들이 높은 산란 강도를 유발하는 특성이라 판단된다.

Figure 8

Scattering coefficient comparison between fire smoke and nuisance aerosols across different criterion ranges.

Figure 8(b)는 연기감지기의 작동 농도에 도달하는 시점을 기준으로 산란 계수를 비교한 결과, 화재 연기에서는 상대적으로 낮은 수준의 산란 계수가 나타난다. Filter paper, kerosene, PU 모두 대략 0.03-0.09 m^-1 범위 내에 포함되는 것으로 확인된다. 반면, 비화재 에어로졸에서는 동일한 기준에서 매우 높은 산란 계수가 산출되었으며, cooking oil mist는 대략 2.88 m^-1, steam aerosol은 대략 5.83 m^-1, patty aerosol은 대략 2.61 m^-1을 가진다. 이는 연기감지기 작동 농도에 도달하는 시점을 기준으로 화재 연기에 비해 비화재 에어로졸은 더 높은 수준의 산란 계수가 요구되는 것으로 확인된다. 또한 직접 측정 방법론을 활용한 산란 계수 산출 결과는 화재 연기 및 비화재 에어로졸을 구별할 수 있는 정량적 분류 가능성을 확인할 수 있다.

이와 같이 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 산란 계수는 조건에 따라 상이한 분포 특성을 보이는 것으로 확인되었다. 다만, 두 조건 모두에서 반복 실험에 따른 오차 범위가 일부 구간에서 중첩되는 양상이 나타난다. 따라서 Figure 9에서는 산란 계수를 기반으로 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 통계적 분포 특성과 집단 간의 유사성이 보다 종합적으로 검토되었다. 이때 연기감지기의 작동 농도 기준 조건에서 획득된 산란 계수를 적용함으로써, 실제 감지 판단이 이루어지는 물리적 조건과 유사한 기준 하에서 비교되었다. 이를 위해 Figure 9(a)는 화재 연기 및 비화재 에어로졸에 대해 측정된 산란 계수의 확률밀도분포가 검토되었다. 그 결과 화재 연기의 산란 계수 분포는 0 근처의 낮은 값 영역에 집중되어 있으며, 비화재 에어로졸은 분포 폭이 상대적으로 넓게 나타난다. 또한 두 집단은 최대값의 위치에는 차이가 있으나, 분포의 대략 0.1-0.2 m^-1의 구간에서는 중첩되는 것을 확인할 수 있다.

Figure 9

Comparison of scattering coefficient distributions and similarities between fire smoke and nuisance aerosols.

Figure 9(b)는 화재 연기 및 비화재 에어로졸의 산란 계수 분포를 대표 평균과 표준편차로 근사한 후, 분포 간 유사성을 바타차야(Bhattacharyya) 계수로 정량화하여 히트맵(heat-map) 형태로 제시한 것이다. 바타차야 계수는 두 확률분포의 유사성을 0에서 1사이의 무차원 값으로 나타내는 지표로, 값이 증가할수록 분포 간 중첩 정도가 커짐을 의미한다(27). 이러한 분포 기반 유사도 지표는 반복 실험에서 관찰되는 변동성을 포함한 상태에서도 유형 간 상대적 유사성을 정량적으로 평가하는데 유용하다. 화재 연기 계열에서 kerosene은 filter paper 및 PU와 0.42, 0.54의 유사도를 보이는 반면, filter paper와 PU는 0.04로 상대적으로 낮은 유사도를 가진다. 비화재 에어로졸 계열에서는 cooking oil mist와 patty aerosol은 0.94의 높은 유사도가 나타난 반면, steam aerosol은 두 유형과 비교하여 상대적으로 낮은 유사도를 가진다. 한편, 화재 연기 및 비화재 에어로졸 간의 바타차야 계수는 매우 낮은 수준으로 산출되어, 두 집단의 산란 계수 분포 특성이 명확히 분리되는 것으로 해석될 수 있다.