최근 여러 요인으로 인해 화재의 발생이 빈번히 발생하고 있으나 화재의 신속한 감지를 못함으로 인해 초기 진압이 불가능하게 되고 이로 인한 피해가 크게 증가하고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 화재발생을 신속히 감지하고 적절한 후속초치를 취하게 하는 기법의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 신속하고 정확한 산불감지를 통해 화재로 인한 피해를 최소화 할 수 있게 하는 센서 네트워크 기술 및 무인 항공 기술을 접목한 새로운 형태의 화재 감지 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 광범위한 영역에 설치되는 다수의 연기감지센서가 탑재된 센서 노드들과 이 영역위에서 자유로이 비행하면서 실시간으로 센서 노드에서 계측된 데이터를 수집하는 헬리콥터 및 헬리콥터에 장착되어 화재발생지점의 화상정보를 취득하고 이를 원격의 서버로 데이터를 무선 전승할 수 있는 임베디드 시스템으로 구성된다. 또한 제안된 시스템의 유용성 확인을 위해 제작된 테스트 베드상에서의 실제 적용 실험을 수행하였다.
현재 4차 산업혁명의 시대로 들어서고 수많은 분야에서 사고와 안전에 관련하여 발전을 이루고 있지만, 매년 화재피해로 인한 인명손실과 재산피해는 다른 사고보다 피해와 규모가 다르며 여전히 고민해야할 숙제이다. 화재 골든타임은 화재 발생직후 5분이내의 시간을 일컫으며, 이 시간을 지키느냐 마느냐에 따라서 화재로 인한 사망자 수는 2배이상 차이가 난다. 본 논문의 화재 감지 시스템은 화재 골든타임을 지키는것에 중점을 두고 이 시스템 자체로 화재를 방지하고, 감지하여 초동조치까지 이루어질 수 있도록 화재 위험요소 차단, 화재 발생시 즉각적인 대처, 인명 피해 최소화, 2차피해 방지를 목적으로 구성되었다. 이로 인해 결과적으로 화재 골든타임을 지켜 화재를 방치시키는 상황이 줄어들 것이고, 인명피해와 재산피해까지 줄일 수 있을것이라 예상된다.
화재는 다른 재난보다 확산 속도가 빠르기 때문에 신속하고 정확한 감지와 지속적인 감시가 요구된다. 최근, 신속하고 정확한 화재 감지를 위해, CCTV(Closed-Circuit TeleVision)으로 획득한 이미지를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 화재 발생 여부를 감지하는 화재 감지 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 기계학습의 기술 중 정확도가 가장 높은 딥러닝(Deep Learning)기반의 CCTV 화재 감지 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 딥러닝 기술 적용뿐만이 아니라, CCTV 이미지 전처리 과정을 보완함으로써 딥러닝에서의 미지 데이터(unseen data)의 낮은 분류 정확도 문제인 과적합(overfitting)문제를 해결하였다. 본 논문의 시스템은 약 80,000 개의 CCTV 이미지 데이터를 학습하여, 90% 이상의 화재 이미지 분류 정확도의 성능을 보여주었다.
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.
화재에 대한 신속한 예측과 경고는 인명 및 재산피해를 최소화시킬 수 있는 필수적인 요소이다. 일반적으로 화재가 발생하면 연기와 화염이 함께 발생하기 때문에 화재 감지 시스템은 연기와 화염을 모두 감지할 필요가 있다. 그러나 대부분의 화재 감지 시스템은 화염 혹은 연기만 감지하며, 화재 감지를 위한 전처리 작업을 추가함에 따라 처리 속도가 느려지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다중 레이블 분류(Multi-labeled Classification)를 지원하는 CNN 모델을 구성해서 화염과 연기를 동시에 예측하고, CNN의 특징을 기반으로 클래스에 대한 위치를 시각화하는 Grad-CAM을 이용해서 실시간으로 화재 상태를 모니터링 할 수 있는 화재 감지 시스템을 구현하였다. 또한, 13개의 화재 동영상을 사용해서 테스트한 결과, 화염과 연기에 대해 각각 98.73%와 95.77%의 정확도를 보였다.
연구목적: 최근 물류 창고 수의 증가 추세에 있다. 또한 이러한 물류 창고의 수가 늘어남에 따라 화재발생건수 또한 매년 증가 추세를 보여 대형 물류 창고에서 발생하는 화재 예방의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 물류 창고에 적응성 있는 화재감지기로 대두되고 있는 공기흡입형 감지기에 대해 조사하고 화재시뮬레이션(FDS)를 통해 물류 창고 모델링을 진행하여 물류창고 화재 성장 속도 4단계와 화원 위치 3가지에 따른 일반 연기감지기와 공기흡입형 감지기의 감지 속도를 비교 분석하였다. 연구결과: 성장속도 Slow급 화재와 Medium급 화재에서는 화원위치에 상관없이 공기흡입형 감지기의 감지속도가 더 빨랐다. 하지만 Fast급 화재와 Ultra Fast급 화재에서는 화원위치에 따라 일반연기감지기의 감지속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있었다. 결론: 공기흡입형 감지기는 화재성장속도가 빨라질수록, 둘째 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부보다 멀어질수록 같은 위치에 있는 연기감지기보다 성능이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 그렇기에 화재성장속도가 빠른 가연물을 적치하는 창고에서는 공기흡입 형 감지기를 설치하더라도 공기흡입형 감지기의 수신부와 멀리 떨어진 위치에는 연기감지기를 추가로 부착하는 것이 화재 안전성을 높이는 방법이라고 판단된다.
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.
전 세계적으로 건조한 지역이 늘어남에 따라 산불 발생 빈도가 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 센서를 이용한 산불 감지 시스템의 연구가 이루어지고 있다. 기존의 서버가 센서의 작동시간 설정값을 보내는 방식은 산불 발생 빈도가 높은 환경에서는 산불 감지가 늦어지고 산불 발생 빈도가 낮은 환경에서는 불필요한 산불 감지로 센서의 생명주기 낮아지는 비효율적인 면이 있다. 이에 본 논문에서는 센서 기반 산불 감지 시스템을 위한 향상된 센싱 주기 기법을 제안한다. 제안하는 센싱 주기 기법은 환경 요인, 센서의 작동시간 알고리즘을 이용하여 환경에 맞는 센서의 작동시간 설정값을 결정한다. 그 후 센서의 화재 감지 알고리즘을 통해 센서는 서버로부터 설정값을 받아 운용모드로 전환하여 화재상황이 났을 시에 서버로 메세지를 보낸 후 생명주기를 위해 저전력모드로 전환한다. 성능평가를 통해 기존의 방식보다 평균 18.1분 빠르게 화재상황을 감지할 수 있고 소모전력도 2.2mA만큼 낮았다. 향우 실제 화재환경에서의 성능평가가 필요하다.
사물인터넷 시대에 스마트 홈들의 출현으로 엣지 지역에서의 정확한 화재 감지 및 대응 기술에 대한 필요성이 요구되고 있다. 그러나, 화재 감지 동작에서 오작동으로 인한 잘못된 정보를 제공하거나, 감지 기기로부터의 불충분한 정보 제공은 화재 감지/예방을 효과적으로 수행하기 어렵게 한다. 본 논문에서는 사물인터넷 엣지 지역에서 기존의 다양한 센서들을 통해 데이터를 수집하여 온톨로지에서 추론과정을 진행하는 엣지형 온톨로지 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 추론된 정보를 바탕으로 사물인터넷 엣지에서 발생되는 화재 사건에 대한 정확한 판단할 수 있게 한다. 제안된 화재 추론 온톨로지를 이용해 기존의 화재감지기가 제공하는 정보 뿐 만 아니라 화재 정보에 대한 확장된 정보를 사용자에게 제공하므로 사용자 유용성을 개선될 수 있음을 보인다.
대형 화물선, 벌크선과 같은 선박에서 일어날 수 있는 해상화재를 초기에 진압하기 위한 요구사항을 바탕으로 선박용 연기감지시스템이 제작되어 선박에 장착되고 있다. Addressable Type으로 화재감지설비를 설계하는 것은 기존의 방식으로 설계를 했을 경우에 화재가 발생하면 전선의 단선으로 인해 전체 설비의 화재감지가 불가능하게 되는 단점을 보완할 수 있다. 본 논문에서는 ATmega 마이크로컨트롤러를 사용한 연기감지시스템의 개발을 위한 시스템을 구현하였고, 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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