연기감지기는 이온전류의 변화량을 감지하는 이온화식 연기감지기와 발광부와 수광부로 이루어진 챔버내에 연기에 의한 광량의 변화를 감지하는 광전식 연기감지기로 구분된다. 국내에서는 광전식 연기감지기가 더 많이 사용되고 있는데 이러한 광전식 연기감지기의 챔버내에 이물질이 침입하게 되면 비화재보를 발생시키게 된다. 본 논문은 연기감지기의 연기감지 챔버에 대한 비화재보를 감소시키기 위한 신뢰성 시험에 대하여 논한 연구이다. 광전식 연기감지기의 신뢰성을 검증하는 방법으로는 먼지에 대한 신뢰성을 검증하는 가연물 종류에 따른 연기감지 신뢰성 시험이나 분진시험이 적합한 것으로 판단되며, 이러한 시험의 반복을 통하여 광전식 연기감지기의 신뢰성을 검증하는 것이 필요한 것으로 사료된다.
기존 화재감지 기술이 점차적으로 발전되어 가고 있지만, 이러한 기존 기술과 다른 자동식 연기감지 방식이 혁신적으로 변화하고 있다. 이런한 혁신기술로 인하여 성장기의 화재를 감지하고 감지기에서 데이터를 분석하고, 화재와 관련된 데이터를 소방관계자에게 전송하는 방법이 계속 변화하고 있다. 기존 화재감지 방식의 예는 여러 가지 감열소자(열감지기), 광전식, 이온화식, 공기흡입형(연기감지기), 자외선.적외선(불꽃감지기)감지 방식이다. 감지기에서 데이터 분석의 형태로 연기농도를 표시하는 방법 등이 있다. 화재조건을 전송하는 방법은 특정한 구성요소(발신기, 감지기 등)의 위치(어드레스), LCD, CRT 그래픽 표시장치에서 많은 발전이 있었다. 이러한 혁신 기술은 화재경보 설비 판매시장, 설치방법, 기술기준의 변화에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 개발된 디지털 비디오 연기감지 방식은 자동화재 감지 방식에 있어서 새롭고 급진적인 변화를 요구하고 있다.
화재감지기는 연기감지기는 이온전류의 변화량을 감지하는 이온화식 연기감지기와 발광부와 수광부로 이루어진 챔버내에 연기에 의한 광량의 변화를 감지하는 광전식 연기감지기로 구분된다. 국내에서는 광전식 연기감지기가 더 많이 사용되고 있는데 이러한 광전식 연기감지기의 챔버내에 이물질이 침입하게 되면 비화재보를 발생시키게 된다. 본 논문은 연기감지기의 연기감지 챔버에 대한 비화재보를 감소시키기 위한 신뢰성 시험에 대하여 논한 연구이다. 본 연구에서는 광전식 연기감지기의 신뢰성을 검증하는 방법으로 UL 268 등에 규정되어 있는 먼지, 즉, 분진에 대한 신뢰성을 검증방법을 제시하였다. 먼지에 대한 신뢰성 검증을 보다 적절하게 하기 위하여 분진챔버로 분진을 반복적으로 폭로됨에 따른 감도성능 변화를 분석하는 방법이 필요할 것으로 사료된다.
공기조화설비가 설치된 감시공간에서의 화재 시 열$.$연기기류의 유동형상은 정상 유동해석과 다른 기류 유동형상을 나타내어 화재감지기의 응답특성지연 해결 및 연기감지농도를 향상, 화재초기에 경보를 발생하여 인명피해 및 재산피해를 최소화하기 위한 성능위주의 화재감지장치 개발을 위한 필요성에 의해 연구를 수행하였다. 본 연구는 높은 연기응답특성을 가지며 공기순환에 의한 응답특성지연에 영향을 받지 않는 능동형태의 연기감지장치로서 감시공간의 공기를 공기흡입관을 통하여 연기농도 분석장치로 흡입하여 연기를 감지하는 공기흡입형 광전식 연기감지장치 개발에 필요한 연기농도 분석기술 및 공기흡입관을 통한 균등 공기흡입기술에 대하여 수행하였다. 연구결과, 공기흡입배관에 설치된 흡입구를 통한 공기흡입이 균등하게 이루어져 균일한 감도특성을 나타내어 공기순환에 의한 연기감지의 지연에 영향을 받지 않으며 연기감지성능은 수동형태의 연기감지기보다 우수한 응답특성을 나타내었다.
연구목적: 연기/CO/열 복합형 화재감지기와 무선 IoT통신을 결합한 IoT 멀티화재감지기를 개발하고 화재감지 실험을 통하여 연기/CO/열 복합형 IoT 멀티화재감지기의 화재감지성능을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 연기/CO 복합형 과 연기/열 복합형의 IoT 멀티화재감지기를 연기발생기와 면 심지 연소를 통하여 화재감지성능을 실험하였으며, 화제 신호를 발하는 기준을 확인하였다. 연구결과: 연기/CO 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 면심지 연소 실험에서 화재를 감지하였으나 연기발생기 실험에서는 화재를 감지하지 않았다. 반면 연기/열 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 두 실험 모두 화재를 감지하지 않았다. 결론: 연기/CO 복합형 IoT 멀티화재감지기는 CO가 포함된 연기만을 감지하였으며, 연기/열 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 열의 부족에 의해 화재를 잠지하지 않았다. 이와 같은 결과로 개발된 IoT 멀티 화재감지기는 면심지 연소 실험과 연기발생기 실험을 통해 2가지 센서의 기준값 이상 신호를 검출하여야 화재 신호를 발한다는 것을 확인하였다.
인명과 물질적 손실을 줄이기 위해서는 화재의 조기 감지는 매우 중요하다. 비디오 기반의 연기 감지방법은 야외에서 연기 감지의 어려움이 있는 기존의 센서 기반의 연기 감지 방법의 단점을 극복할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 기반의 새로운 연기 감지 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환 영역에서 각 부대역의 에너지의 비율을 이용하여 연기 영역을 검출한다. 잘못된 연기 검출을 감소시키기 위하여 YUV 칼라 공간에서 움직임, 색도의 감소, 블록의 명도를 이용하여 후보 연기 블록을 검출한다. 최종적으로, 웨이블릿 변환 영역에서 후보 연기 블록에 대한 부대역 에너지의 시간적 변화를 이용하여 연기 블록을 결정한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이블릿을 이용한 연기 감지 방법보다 연기의 검출율과 오검출율이 현저히 향상되는 것을 확인하였다.
시대가 발전함에 따라 초고층 건물들이 도처에 세워지고 밀집되어 있다. 이러한 건물에 화재가 발생되면 발화지점 근처로 불이번지면서 대형화재의 위험성이 높아지고 이에 따른 인명 및 재산 피해가 증가한다. 따라서 이런 대형화재를 예방하고 피해를 최소화하기 위해서 화재를 미연에 감지하는 화재감지 기술에 대한 필요성이 높아지고 있다. 화재를 감지하기 위해 열감지기, 연기감지기, 불꽃감지기 등을 사용하는 방법이 있으나 본 논문에서는 감시 카메라에서 들어오는 입력 영상을 분석하여 화염과 연기를 초기에 감지하는 화재감지 시스템의 최근 연구 동향을 알아보고자 한다. 또한 이러한 화염과 연기 감지 알고리즘들을 다양한 형태의 동영상을 이용하여 구현 및 성능을 평가하였다.
본 논문은 조기 화재 경보 시스템에서 예측하지 못한 위험요소들의 이벤트에 즉각 응답하는 비디오 기반의 효과적인 4단계 연기 감지 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 근사 미디언(approximate median) 방법을 사용하여 비디오의 현재 프레임에서 움직이는 영역들을 분리한다. 두 번째 단계에서는 연기의 칼라 기반 분리 기법을 사용하여 이러한 움직이는 영역들로부터 후보 연기 영역을 선택한다. 세 번째 단계에서는 특징추출 알고리즘을 사용하여 연기의 움직임이나 지역 불규칙성과 같은 후보 연기 영역들의 특징을 분석하여 연기의 다섯 가지 특징 파라미터를 추출한다. 네 번째 단계에서는 추출된 다섯 가지 특징 파라미터를 K-nearest neighbor (KNN) 알고리즘의 입력으로 사용하여 후보 연기 영역이 연기인지 아닌지를 구분한다. 모의실험 결과, 제안하는 4 단계 연기 감지 방법은 기존의 연기 감지 알고리즘들과 비교하여 연기감지의 정확도에서 우수한 성능을 보였고, 또한 오픈된 넓은 공간에서도 높은 신뢰성과 낮은 오류 경보율을 보였다.
성능위주의 화재감지설비 설계시 공조설비 또는 실내 온도조절장치에 의한 실내기류 순환으로 연기기류가 정상해석에 의한 연기분포, 연기농도가 형성되지 못하여 화재감지지연이 예상되는 것을 실험 및 분석을 통하여 성능위주의 예방설비 구현을 위한 연구를 수행하였다. 실험연구는 공조설비가 가동하고 있는 통신기계실의 화재시 화재감지기의 작동을 예측하고자 천장부의 연기농도분포를 측정·분석하는 실험을 수행하였으며, 그 결과 기류순환에 의해 기존 Passive Type의 화재감지장치는 감지불가 또는 감지지연이 예상되었으며, 조기화재감지를 위하여 방호공간의 공기를 강제로 흡입·분석하여 화재를 감지하는 Active Type의 Air Sampling Smoke Detection system의 적용이 필요한 것으로 나타났다.
연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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