본 논문에서는 많은 양의 연산량을 요구하는 비디오 기반 4단계 화재감지 알고리즘의 실시간 처리를 위해 범용 그래픽 처리 장치 (general-purpose graphics processing unit, GPGPU)를 이용한 병렬 구현 방법을 제안한다. 또한 GPGPU 기반 화재감지 알고리즘의 효용성을 확인하기 위해 범용 고성능 CPU와의 성능을 비교하였다. SXGA($1400{\times}1050$) 해상도의 화재 비디오 5개를 이용해 모의실험 결과, GPGPU기반 화재감지 알고리즘은 CPU 구현보다 약 6.6배 더 높은 성능을 보였으며, 평균 프레임 당 30.53ms의 실행시간이 소요되어 실시간 처리(초당 30프레임)가 가능함을 보였다.
주택화재 특히 아파트 저층부나 일반주택은 자동화설비 대신 수동식소화기에 의존하고 있어서 사람이 없거나 노약자만 있을 시에는 화재에 매우 취약하다. 따라서 화채로 인한 희생을 줄이기 위해서는 발생한 화재를 초기에 자동으로 진압하는 것이 가장 중요하며, 이를 위하여 자동감지장치가 탑재된 경제성 있는 자동식소화기가 개발되었다 본 논문에서는 자동식 소화기의 핵심 기능인 열감지부의 최적 성능을 찾기 위하여 감지부 형상과 가열속도에 따른 작동온도와 응답특성 관계를 규명하였다. 자동감지소화기의 감지부의 이융성금속과 캡의 경우 두 재질 모두 열전도성이 우수한 금속임에도 불구하고, 각각의 미소한 두께변화는 주변 대기의 가열속도가 낮을수록 작동온도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이융성금속 및 캡의 두께를 얇게 할수록 선형적으로 감소하였으며 작동시간을 최고 40초까지 단축할 수 있는 것으로 나타났다.
현재 사용되고 있는 화재 통제 시스템은 화재 발생 시 단순한 열감지 센서를 통해 화재를 감지하고 연결된 경종에 신호를 보내 소리를 내어 알리는 방식을 사용하고 있다. 이러한 기계식 시스템은 잦은 고장과 낮은 정확도로 인한 신뢰도 문제뿐만 아니라 화재 발생 시 대피대상자들을 적절하게 유도하지 못하여 막대한 2차 피해가 발생하는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 IT 기술을 바탕으로 효율적이고 체계적으로 화제 통제를 지원하는 통합 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화재 통제의 핵심인 감지, 알림, 유도 기능의 효과를 극대화하도록 상호 연결되고 통합되어 있다.
본 논문에서는 무선 통신(Wi-Fi)과 FireBase를 활용해 화재 발생을 알려 다수의 사람들이 대피 할 수 있는 시스템이다. 이 시스템은 아두이노를 기반으로 가스·불꽃·온도센서로 화재를 감지하고, 화재를 감지하면 무선 통신을 이용해 서버와 파이어 베이스로 전송한다. 서버로 전송된 데이터는 사용자들에게 어플리케이션의 푸시 기능으로 화재 발생 알림을 전송하고, 파이어 베이스로 전송된 데이터는 어플리케이션에서 대피경로를 알려주어 신속한 대피를 할 수 있게 한다.
스마트홈 시대에 화재안전은 인명 및 시설안전에 매우 중요한 사항이다. 화재로 인한 사상자 및 재산상 피해는 국가적으로 큰 손실일 것이다. 본 논문에서는 스마트홈에서 화재에 따라 화재감지기 작동시간을 판단하여 위험성을 예측할 수 있도록 제안하고자 한다. IoT 화재감지기인 열감지기와 연기감지기 중에서 화재에 따라 작동하는 시간의 차이로 인하여 위험성을 예측을 할 수 있다. 본 실험결과를 바탕으로 이온식 연기감지기가 매우 빠른 특성을 보여 추후 화재예방시설시에 본 결과물이 잘 활용되면 좋을 것이다.
화재감지 데이터 전송에 있어서 기존의 유선기반의 전송선로보다 설치에 용이하고 다양한 정보수집에 효율성이 높은 무선기반의 USN망이 대안으로 제시되고 있다. 그러나 USN망 구축에 사용되는 센서노드의 무선전송거리 및 정보의 신뢰성에 대해서는 문제점이 대두되고 있다. 본 연구에서는 국제적 표준규격 지그비 프로토콜을 사용하여 센서노드를 구현하였다. 제안한 센서노드 사이에 전송거리 및 수신된 정보의 신뢰성을 검증하고자 테스트 전압 3V와 5V를 센서노드 입력단자에 인가하고, 실내에서 10m씩 거리를 증가시켜 실험한 결과 최대 유효전송거리가 90m 내외임을 확인하였다. 또한, Mesh Routing 중계센서노드를 사용했을 때 전송거리에는 제한이 없었다. 제안한 센서노드로 USN망을 구축하고 실제 화재감지센서를 센서노드 입력단자에 연결하여 전송하였을 때 센서에서 직접측정 한 데이터와 USN망으로 전송하여 수집된 화재감지데이터가 잘 일치하였다. 따라서 제안한 센서노드의 화재감지정보 전송용 USN망 구축에 있어서 전송거리 및 정보의 신뢰성이 확인 되었다.
본 연구는 우리나라 소화설비중 화재감지기 자체점검의 문제점 및 개선방안에 대하여 고찰하였다. 화재감지기의 현장점검시 사용되고 있는 현장점검용 기기의 신뢰도 및 성능 분석을 통하여 현장점검의 문제점을 파악하고 개선방안을 도출하는데 초점을 두었다. 분석결과 현장에서 사용되고 있는 화재감지기 현장점검용 기기의 신뢰도 및 성능상에 문제와 점검방법상에 문제가 있는 것을 확인 할 수 있었다.
화재 재해를 예방하기 위해 조기 화재 탐지 기술의 필요성이 증대되고 있다. 화염 및 연기를 감지하기 위해 열, 연기 및 불꽃에 대한 센서 감지 장치가 널리 사용되고 있으나, 이 시스템은 센서 주변 환경의 요소에 따라 제한된다. 이 문제들을 해결하기 위해 다수의 이미지 기반 화재 탐지 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 이미지로 부터 합성곱 신경망을 이용하여 연기 이미지와 불꽃 이미지에 대한 학습을 통해 특징 맵을 추출하고, 이를 사용하여 다른 입력 이미지를 연기와 불꽃으로 분류하는 이미지 기반 화재 감지 시스템을 구현하였다. 다양한 조건의 이미지를 대상으로 실험한 결과 연기와 불꽃으로 분류하는데 우수한 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 화재로부터 실시간으로 화염과 연기를 감지하고 분할하기 위해 딥러닝 모델을 사용하였다. 이를 위해 의미론적 분할에서 우수한 성능을 보이는 U-NET을 사용하고 다중 클래스를 이용하여 화재의 불꽃과 연기를 구분 하였다. 제안된 기법을 이용하여 학습한 결과, 손실 오차와 정확도 값이 각각 0.0486과 0.97996으로 매우 양호하였다. 객체 감지에 사용되는 IOU 값도 0.849로 매우 좋았다. 학습된 모델을 이용하여 학습에 사용하지 않은 화재 이미지를 예측한 결과, 화재의 불꽃과 연기가 잘 감지되고 분할되었으며, 연기의 색상도 잘 구분되었다. 제안된 기법을 이용하여 화재 예측 및 감지 시스템 구축 등에 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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