• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.371-374
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• 2001

본 논문은 전기설비에서 발생되는 스파크를 검출함으로써 전기화재로 진행될 수 있는 현상을 파악하고 예측할 수 있는 방법에 대하여 기술하였다. 전기화재는 막대한 재산피해 뿐만 아니라 인명피해가 따르므로 전기에 의한 화재를 예측하고 화재발생요소를 사전에 제거하는 것은 대단히 중요하다. 전기화재의 발화원인중 상당수를 차지하는 스파크는 상용주파수와 구별되는 주파수 대역을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 선박이나 가정과 같은 단위공간 내에서 적용이 가능한 전기화재 예측방법을 연구하고, 전기설비의 절연파괴나 단락사고와 같이 스파크가 발생할 수 있는 여러 가지 상황에 대하여 모의하였다. 스파크 발생에 의한 전압, 전류의 신호패턴을 검출하였으며, 실험결과 스파크 신호검출로 전기화재 예측이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.1-7
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• 2015

전기화재의 주요 원인 중 하나인 트래킹은 서서히 진전하는 특징을 가지기 때문에 진전단계를 분석함으로서 화재가능성을 예측할 수 있다. 본 논문은 부하가 연결된 모의 전기설비에서 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하고자 시도하였다. 부하는 무유도 저항을 사용하였고, 트래킹은 모의 전기설비의 일부인 비닐캡타이어 타원형코드에 전해액을 적하하여 발생시켰다. 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하기 위해 모의 전기설비의 전체 전류파형을 검출하였다. 전류파형으로부터 트래킹 진전을 분석하기 위해 시간-에너지 변환과 확률분포를 이용하였고, 이를 신경망에 입력함으로써 전기설비 내에서 전기화재의 발생가능성을 4단계로 예측할 수 있게 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.85-90
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• 2013

현재 전기화재 예측시스템은 제어용 마이크로프로세서로서 PIC(Peripheral Interface Controller)를 사용하고 있다. PIC는 DSP(Digital Signal Processor)보다 연산속도가 느려 실시간 연산능력이 부족하다. 그래서 아크 발생 시 나타나는 기본 특성파형을 기준 reference로 하여 이 reference와의 비교를 통해 아크로 인한 전기화재를 예측하여 경보한다. 기존의 전기화재 예측시스템은 이러한 경보를 원격의 중앙 서버에서 감시하고 후속 조치를 취할 수 있으나, 그 예측 에러율이 높을 뿐만 아니라, mobile 환경에서 원격제어를 하지 못하는 실정이다. 본 논문에서 시간영역, 주파수영역의 아크검출과 적응알고리즘을 변환영역에서 수행하는 웨이블릿 기반의 적응알고리즘"을 적용하여 새로운 실시간 아크검출 알고리즘이 탑재된 전기화재 예측시스템을 DSP를 이용하여 개발하였다. 또한 아크의 전기적 신호 및 전력품질 대한 원격 모니터링이 실시간으로 가능할 뿐만 아니라, iphone 환경기반의 App 개발을 통해 원격에서 제어가 가능하도록 구축하고 그 유용성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.413-419
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• 2004

본 논문은 전기설비로부터 방전신호 검출을 통한 전기화재 예측 기법에 관하여 기술하였다. 방전현상으로부터 전기화재 예측에 필요한 전기적 정보를 얻기 위하여 절연지를 통한 연면 방전, 선간 단락 등 다양한 방전현상을 실험적으로 모의하였다. 실험결과로부터 전기화재 발생시 전원주파수와는 다른 특징적인 주파수 신호가 대부분 차지하는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 실험결과에 근거한 방전신호 검출장치를 설계ㆍ제작하였으며, 전원선에서 방전신호를 모니터링하는 것으로 전기화재의 예측이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.703-710
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• 2018

매년 전기화재사고에 대한 사고유형 분석, 점검 등 전기적 화재사고를 줄이기 위해 다양한 노력이 있었으나, 효율적인 의사결정지원 체계 및 기존 누적 데이터 활용방안의 미비로 효과적인 대처방안이 부재한 현황이다. 본 연구는 전기안전점검데이터, 전기화재사고정보, 건축물정보, 기상청정보 등 데이터 기반의 전기화재를 예측하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 전기화재사고를 줄이는데 목적이 있다. 본 연구에서는 한국전기안전공사, 기상청, 국토교통부, 소방본부 등 기관별로 수집된 데이터를 전처리, 융합, 분석, 모델링, 검증 과정을 거쳐 전기화재에 영향을 끼치는 요인과 예측모델을 도출하였다. 주요요인으로 절연저항 값, 습도, 풍속, 건축물 노후년수, 용적율, 건폐율, 건축물용도로 나타났고, Random forest 알고리즘을 활용한 예측모델은 74.7%의 정확도를 얻었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.38-44
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• 2020

전기에너지에 대한 높은 의존도 때문에 국내에서 발생하는 화재 중 전기화재가 상당한 비중을 차지한다. 국내에서 발생하는 전기화재 4건 중 3건이 전선의 단락이나 접촉 불량에 의한 전기 아크에 의해 발생했다. 전기 아크란 절연체 사이에서 발생하는 전기적 전류의 방전 현상으로 순간적으로 상당한 열을 내뿜는다. 아크에 의한 전기 화재를 줄이기 위해서 본 연구에서는 전기 아크 위험성 예측을 목표로 한다. 아크 감지기에서 아크 데이터를 수집하고 시간순대로의 아크 데이터를 기반으로 그래프로 변환하였다. 머신 러닝의 데이터 학습에 서로 다른 시계열 데이터의 수로 변환한 그래프들을 사용하였다. 생성된 학습 모델의 성능을 측정하기 위해서 테스트 데이터를 기반으로 평가를 진행하였다. 결과에서 예측 시 사용하는 시계열 아크 데이터의 수가 20개일 때 예측률이 86%로 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.223-229
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• 2022

매년 날씨가 추워지는 동절기에는 전기 사용량이 급증하는 특징을 보인다. 많은 전기를 사용하면서 인구 밀도가 높은 시장, 목욕탕, 아파트 등의 건물들의 전기 시설의 누전으로 인해 화재 발생이 늘어나고 있다. 이러한 누전화재의 원인은 대부분 전선의 노후화로 인해 사용량이 증가되어 과도하게 걸리는 부하를 견디지 못하고 전선피복이 녹아내려 주변의 발화물질로 인하여 발생하게 된다. 본 논문에서는 과부하센서, VoC센서, 과열센서로 구성된 복합 센서를 통해 전선에 발생하는 부하 및 과열을 측정하며, 이 때 발생된 유독가스를 검출하고 게이트웨이를 활용하여 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 진행하여 실시간으로 전기화재를 예측, 경보 및 차단이 가능한 플랫폼과 모의 화재발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.41-48
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• 2010

전기적 위험요소인 아크고장, 과전류, 누설전류, 온도 등을 마이크로콘트롤러를 이용하여 실시간 감시할 수 있는 복합형 AFCI(Arc Fault Circuit Interrupter, 아크고장 차단기)를 설계 구현하며, 지그비(ZigBee)기반 네트워크를 구성함으로써 아크고장에 의한 전기화재의 위험성을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 복합형 아크고장 차단기는 미국의 AFCI의 인증 규격인 UL1699의 시험 조건과 KS C 규격에서 요구하는 배선용차단기와 누전차단기의 규격을 만족시키며, 검출된 전기적 위험신호들을 분류하고 전송할 수 있는 복합형 AFCI를 네트워크의 종단에 설치하고, 화재의 위험요소들의 발생 상황을 분석함으로써, 화재 위험성을 방지하기 위한 예측 시스템의 구현에 관한 연구이다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.189-193
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• 2013

이본 논문은 전력시스템에서 발생하는 전기화재를 예측하고 예방하기 위하여, 전력정보를 계측하고, 이 정보를 활용하여 전기화재를 예측하는 시스템을 제안하였다. 이를 위하여 과전류, 과부하와 과열에 대한 상관관계를 분석하였다. 이러한 상태들은 지락전류와 누설전류에 의하여 발생하고, 전기화재의 주요 원인이기 때문이다. 이 관계를 이용하여 퍼지규칙을 위한 소속도함수를 도출하였다. 또한 설계된 알고리즘에 수배전반의 실측된 전력정보를 활용하여 시뮬레이션 하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.73-74
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• 2023

본 논문에서는 음향센서를 기반으로 한 지하시설물 화재 위험감지 방법을 제안하였다. 음향센서는 진동이나 광센서처럼 접촉식이 아니기 때문에 결로가 발생하고 있는 취약구간에 설치하여 보다 효율적으로 활용이 가능하고 지하시설물 내부에 설치된 기기나 장비들과 상호작용하거나 간섭하지 않기 때문에 안전하게 관리가 가능하다. 이러한 특징으로 지하 시설물에서 내 통행이 불편하여 관리하기 힘든 구간이나 결로가 많아 화재안전에 주의가 필요한 곳에 설치하여 전기스파크 발생 감지를통해 재난이 발생하기 이전 화재위험을 감지하는 방법론 중 하나가 될 수 있다. 제안하는 방법은 음향 센서를 통해 지하공동구 안에서 발생하는 소리들을 수집하고 일정한 길이의 시간 단위 프레임들로 분할한 후 분석하여 전기스파크의 특징 벡터를 도출한다. 전기스파크 감지 모델로는 전기스파크 신호의 지역적 특성을 포착할 수 있도록 2D-CNN 구조를 사용하며 모델에서 출력된 전기 스파크 발생 예측확률을 분할된 단위 프레임 따라 계산하여 융합한다. 이로 인해 높은 정확도의 전기스파크 감지 정밀도를 얻을 수 있으며, 이는 전기 스파크에 의한 화재 이벤트 감지 있어서 효과적인 센싱 기술임을 알 수 있다.