최근 여러 지역에서 발생되는 지하철 참사 및 대형화재 또는 지하철 역사, 대형 지하상가, 백화점, 지하공간, 대형쇼핑센터, 숙박업소, 공공건물등 대형 다중이용시설 등에서 발생될 수 있는 예측 불가능한 인재, 천재지변에 안전하게 대피하기 위한 수단으로 비상등 및 여러 감지기들이 소방법 개정으로 의무설치 하고 있다. 비상등 및 감지기들은 비상시 위험 감지 및 경고 전파를 위해 사용되는데 방음벽이나 격벽, 경고 거리의 제한으로 인해 경고 전달의 어려움이 있다. 본 논문에서는 무선 데이터 전송기능 및 경고등, 음성전파 기능을 갖는 무선 지능형 화재 감지/경고시스템을 설계하고자 한다.
보상식 화재 감지기는 일정한 온도 상승률 이상으로 빠르게 상승하는 경우에 작동하는 차동식 화재 감지기의 기능과 정온점에 이르렀을 때 작동하는 정온식 화재 감지기의 기능을 모두 가진 감지기다. 이 화재 감지기는 정온점 이하에서 발생하는 화재를 감지하지 못하는 정온식 화재 감지기의 단점과 불꽃없이 천천히 타는 현상과 같이 천천히 열이 증가하는 화재를 감지하지 못하는 차동식 화재 감지기의 단점을 보완하기 위해 개발된다. 이것을 위해 우리는 이 감지기의 센서로 금속-절연체 전이 임계온도센서를 이용했는데 이 센서의 감도를 결정하는 저항온도계수가 $55^{\circ}C$일 때 14.15%로써, 서미스터(약 0.5%)보다 큰 값이다. 이 센서는 하나의 센서가 정온점 이하에서는 차동 기능, 정온점 이상에서는 정온 기능을 모두 가진다.
기존의 센서 기반 화재 감지 시스템은 주변 환경이 센서에 미치는 요인들에 따라 성능이 크게 제한될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 기반의 화재 감지 시스템이 다수 등장했지만, 영상에서 화염의 특성을 사람이 직접 정의하여 알고리즘을 개발하기 때문에 유사 개체에 대해 오경보를 발생시킬 수 있다. 또한 영상 프레임간의 움직임을 이용할 경우, 네트워크가 원활하지 않은 환경에서는 의도한 알고리즘이 정확하게 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상 프레임으로부터 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음, 학습된 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용해서 최종적으로 화재를 감지하는, CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 방법을 제안하였다. 또한, 검출률과 미검출율 및 오검출률의 비교를 통해서 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.
실외에서 영상기반의 화재감지는 시간, 날씨 변화에 따른 조도와 그림자 등에 의하여 성능에 영향을 받는다. 본 논문에서는 주간에 화재감지를 위하여 외부조명 변화에 강건한 배경추정 알고리즘과 결합된 연기검출 방법을 제안한다. 혼합 가우스 모델(mixture Gaussian model)을 배경추정에 적용하고 분리된 후보영역에 대하여 연기의 통계적 특성을 적용하여 연기를 검출한다. 주간 야외에서 획득한 영상에 대하여 제안하는 방법이 실외 연기검출에 유용한 것을 확인한다.
홈 네트워크 분야가 발전하면서 건물이나 집안 내부 정보를 감지하는 센서들도 발전하고 있다. 화재 역시 다양한 원인에 대해 여러 가지 방법으로 감지하는 센서들이 개발되고, 화재 진압 시스템도 발전되고 있다. 본 연구에서는 화재 감지 시스템에 Cricket 센서 네트워크 이용한 위치 추적 기법을 추가하여 화재 발생 시 건물 내 사람의 위치를 추적하는 시스템을 구현한다. 이는 신속한 인명 구조에 도움을 주고, 홈 네트워크의 새로운 한 분야를 제시한다.
본 논문은 현재 국외기술에 의존하고 있는 광센서 선형감지기를 이용한 화재감지시스템인 분산온도감지(DTS) 시스템을 국산화 기술로 개발하기 위한 연구이다. 이에 본 연구에서는 광섬유 내에서 발생되는 빛의 역산란광 중 온도감지에 주로 사용되는 라만산란광의 전기적 신호파형을 오실로스코프를 이용하여 분석하였다. 측정결과 Stokes 신호파형은 온도가 상승해도 변화량이 거의 없었으나, 온도에 민감한 anti-Stokes 신호파형은 상대적으로 그 값이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 라만산란광을 이용하여 화재를 감지할 수 있는 광중계기 및 광수신기로 구성된 광센서 선형 화재감지시스템인 K-DTS 시스템을 개발하였다. 개발된 K-DTS 시스템에 대하여 차동식 및 정온식 감도시험기를 이용하여 차동식 및 정온식 감지기로서의 감도시험을 진행해 본 결과 형식승인 기준을 만족하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 개발된 K-DTS 시스템의 성능평가를 위해 국외에서 수입되어 가장 많이 사용되고 있는 S-DTS 시스템과 성능비교실험을 진행하였다. 모형터널을 이용한 성능실험결과 화재감지위치 및 화재온도 측정에서 유사한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
현재의 화재안전기준에서 규정하는 화재감지기의 배치방법은 면적에 따라 규정된 숫자를 적정하게 배치하는 수준이다. 이 기준은 과학적인 근거는 가지고 있지 못하다. 외국의 기준을 도입하여 그에 따라서 설치하고 있을 뿐이다. 소방시설을 설계하는 방법에는 화재안전기준과 같이 명문화 된 규정에 따르는 규범위주설계(Prescriptive-based)와 화재역학, 구조역학, 재료역학, 유체역학, 열역학 등 공학적 지식을 바탕으로 하는 성능위주설계(Performance-based design)가 있다. 현재로서는 성능위주설계가 활성화 되지 않았지만, 최근 소방시설공사업법은 성능위주설계방법을 이용하여 소방시설을 설계 할 수 있도록 개정('05. 8. 4)되었으며 그 시행령('07, 1. 24)에서 성능위주설계를 적용할 특정소방대상물의 범위를 정하고 있다. 이러한 시점에서 자동화재탐지설비의 화재감지기를 최적의 위치 및 거리에 설치하기 위하여 그에 대한 공식의 도입과 공식을 Software로 계산할 수 있도록 시뮬레이터를 제작하여 계산하고 규범위주설계에 따라 배치한 화재감지기의 상태와 비교 분석하며 향후 성능위주설계 방법으로서 정착시키기 위하여 연구를 시도하였다.
화재모델링 결과를 이용한 신뢰성이 확보된 피난안전설계를 위해서는 화재감지기 모델들의 높은 예측성능이 필수적으로 요구된다. 본 연구의 목적은 대표적인 화재모델인 FDS에 적용된 광전식 연기감지기의 정확한 작동 개시시간을 예측하기 위한 입력정보를 측정하는 것이다. 이를 위해 화재감지기의 장치특성을 측정할 수 있는 fire detector evaluator(FDE)가 사용되었으며, 스포트형 광전식 연기감지기에 대한 Heskestad 및 Cleary 모델의 입력정보가 얻어졌다. 또한 일반적으로 사용되는 FDS의 기본 값과 측정된 값이 적용된 연기감지기의 작동 개시시간을 정량적으로 비교하였다. 주요 결과로써, Heskestad 모델은 Cleary 모델에 비해 광전식 연기감지기의 작동 개시시간 예측에 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 또한 본 연구에서 검토된 광전식 연기감지기의 장치물성은 FDS에 적용된 기본 값과 매우 명확한 차이를 가지며, 장치물성의 변화에 따라 연기감지기 작동 개시시간 또한 매우 큰 차이가 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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