• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.303-306
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• 2000

본 논문에서는 선박에서 화재탐지를 위해서 규칙 기반 추론과 사례 기반 추론을 통합하는 방법에 대해서 논의하였다. 규칙은 어떤 영역에서 광범위한 경향을 표현하는데 적합하며 사례는 규칙에서 예외적인 상황을 다루는데 적합하다는 점에서 규칙과 사례는 상호 보완적이라 할 수 있다. 즉 어떤 행동이 충분히 반복되면 자연스럽게 규칙이 되며, 잘 확립된 규칙이 있다면 사례를 먼저 추론할 필요가 없다. 그러나 규칙이 실패하게 되면 실패를 만회하기 위해서 사례를 생성하는 것이 하나의 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 화재탐지 지식은 규칙으로 표현하고, 예외적인 화재탐지 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안하였다. 또한 기존의 규칙 기반 FFES(Fire Fighting Expert System)와 사례기반 추론에 의해 확장된 C-FFES(Combined-Fire Fighting Expert System)를 비교를 통해, 제안한 접근 방법이 화재 탐지율을 향상시킴을 보였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.6 no.2
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• pp.15-27
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• 2000

The paper proposes a hybrid fire fighting control intelligent system(H-FFIS) using rules and cases to detect fire in Integrated Platform Management System. By far most conventional systems have been based on rule-based system in which expert knowledges are expressed with production rules. It is hard to express the knowledges to detect fire with production rules only. The knowledges of fire detection are often based on previously encountered situations of fires. For improvement of system capability renewing and adding of rules is needed in an already build-up system and such adding and renewing procedures could hinder users from fluent utilization of the system. We design and implement H-FFIS. Compared with rule-based FFIS(Fire Fighting control Intelligent System), H-FFIS extended with case-based reasoning shows that the system proposed here can lead to an improvement in fire detection rate.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.929-932
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• 2007

The integrated prevention of disaster management system is collected prevention of disaster data from prevention of disaster relation other systems and smart sensor in USN. This system manages fire fighting facility effectively. The relation equipment which is used in existing and network using "Open Protocols" about under using the support system which is integrated effectively as the destroyer. It connects CCTV, the sensitivity environmental sensor, automatic fire detection equipment and security equipment and air flow equipment system using Internet. The System Server was collected monitoring data at the each equipment and processing by operational scenario. It will verified the effectiveness of operational scenario and integrated prevention of disaster management system

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.12
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• pp.133-142
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• 2010

P-type fire control panel, currently in use, has a big hazard that can cause the large scaled human death tolls and property damage in the massive fire because it is difficult to identify in real time the location of fire outbreak and whether search-device are broken down or not. In this paper, I suggest that the integrated fire automation system on based p-type fire control panel should be used, which can detect in real time the signal that occur when whether search-device are broken down or not, and can detect the arisen circumstances information of p-type fire control panel on the fire signal in the far away. The devised systems have designed and embodied the analysis of circumstances information and module that can analyze the circumstances information from the p-type fire control panel and the part of internet access installment which can gather and deliver the circumstances information from the fire prevention facility receiver.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.340-343
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• 2000

본 논문에서는 선박에서 퍼지 데이터베이스를 이용하여 지능형 화재진압통제시스템의 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 규칙과 사례가 통합된 화재진압통제 전문가시스템(C-FFES)에서는 사례기반 추론을 하기 위한 사례베이스가 일반적인 데이터베이스로 구성되어 있어서, 이전에 화재가 발생했던 사례와 현재의 사례가 유사한지를 구별하기가 쉽지 않은 문제점을 지니고 있다. 제안하는 시스템에서는 예외적인 상황에서 화재가 발생하는 사례를 퍼지데이터베이스로 구성하고, 현 상황과 예외적인 상황에서 화재가 발생하는 사례를 조회하기 위하여 퍼지 유사도 개념을 적용하여 현재 입력된 사례와 가장 유사한 사례가 조회될 수 있도록 하였다. 또한 기존의 규칙 기반 FFES(Fire Fighting Expert System), 사례기반 추론에 의해 확장된 C-FFES(Combined-Fire Fighting Expert System) 그리고 제안하는 A-FFES(Advanced Fire fighting Expert System)를 비교를 통해, 제안하는 A-FFES가 화재탐지율을 향상시킴을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.4
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• pp.50-58
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• 2017

Recently, some methods of converging heterogeneous fire sensor data have been proposed for effective fire detection, but the rule-based methods have low adaptability and accuracy, and the fuzzy inference methods suffer from detection speed and accuracy by lack of consideration for images. In addition, a few image-based deep learning methods were researched, but it was too difficult to rapidly recognize the fire event in absence of cameras or out of scope of a camera in practical situations. In this paper, we propose a novel fire detection system combining a deep learning algorithm based on CNN and fuzzy inference engine based on heterogeneous fire sensor data including temperature, humidity, gas, and smoke density. we show it is possible for the proposed system to rapidly detect fire by utilizing images and to decide fire in a reliable way by utilizing multi-sensor data. Also, we apply distributed computing architecture to fire detection algorithm in order to avoid concentration of computing power on a server and to enhance scalability as a result. Finally, we prove the performance of the system through two experiments by means of NIST's fire dynamics simulator in both cases of an explosively spreading fire and a gradually growing fire.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.1056-1058
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• 2022

본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.