• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.42-50
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• 2018

Large Eddy Simulation (LES) 기반의 Fire Dynamics Simulator (FDS) Version(5와 6)에 따른 아격자 난류 및 연소모델의 변화가 헵탄 풀화재의 평균 화염높이에 미치는 영향이 검토되었다. 화재시뮬레이션을 위한 열발생률은 동일한 조건에서 수행된 실험을 통해 제공되었으며, FDS Version에 따른 평균 화염높이의 예측성능은 기존 상관식과의 비교를 통해 평가되었다. FDS 5와 6에 각각 적용된 Smagorinsky 및 Deardorff 난류 모델은 평균 유동장, 화염형상 및 화염높이에 큰 영향을 주지 않는다. 그러나 평균 화염높이를 포함한 풀화재 특성 차이는 주로 FDS 5와 6에 각각 적용된 혼합분율 및 Eddy Dissipation Concept (EDC) 연소모델 차이로 인하여 발생됨을 확인하였다. 마지막으로 FDS 6에 비해 FDS 5는 상당히 긴 화염높이의 예측결과를 제공하며, 기존 상관식과 보다 일치하는 평균 화염높이 예측이 가능함을 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.46-52
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• 2001

To evaluate the usability of compartment fire models for predicting sprinkler response time, fire experiment was conducted and measured sprinkler response time. The experimental data was compared with zone model "FASTLite"and field model "FDS"and field Model "SMARTFIRE" A Compartment fire conducted in a 2.4 m by 3.6 m by 2.4 m ISO 9705 room and measured H.R.R was approximately 100.3 kW. In test, Sprinkler activation temperature used is $72^{\circ}c$ and responded at 198s. The output of FASTLite, SMARTFIRE and, FDS for this fire scenario were 209s, 183s, and 192s, respectively. As a results, prediction using FDS model approached to that of test very closely and other models showed good approximated results also.

• 한국안전학회지
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• 제25권3호
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• pp.22-27
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• 2010

A prediction performance of Fire Dynamics Simulator(FDS) developed by NIST for the diffusion flame structure was validated with experimental results of a laminar slot jet diffusion flame. Two mixture fraction combustion models and two finite chemistry combustion models were used in the FDS simulation for the validation of the jet diffusion flame structure. In order to enhance the prediction performance of flame structure, DNS and radiation model was applied to the simulation. The reaction rates of the finite chemistry combustion models were appropriately adjusted to the diffusion flame. The mixture fraction combustion model predicted the diffusion flame structure reasonably. A 1-step finite chemistry combustion model cannot predict the flame structure well, but the simulation results of a 2-step model were in good agreement with those of experiment except $CO_2$ concentration. It was identified that the 2-step model can be used in the investigation of flame suppression limit with further adjustment of reaction rates

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.7-15
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• 2018

구획실 내 프로판 가스화재에 대해 Fire Dynamics Simulator (FDS)를 이용한 수치계산을 수행하고 실험과의 비교를 통해 적용된 연소모델 예측성능을 평가하였다. 검토된 연소모델은 FDS v5.5.3의 혼합분율 연소모델과 FDS v6.6.3의 Eddy Dissipation Concept (EDC) 모델이며, EDC 모델에서 화학반응기구는 1-step Mixing Controlled, 2-step Mixing Controlled, 3-step Mixing Controlled 및 Mixing Controlled 반응과 유한화학반응이 혼합된 3-step Mixed 반응을 적용하였다. 구획실 내부의 온도에 대해서는 각 연소모델들 간의 예측성능 차이는 그다지 크지 않음을 확인하였다. 연소모델 차이에 의한 $O_2$와 $CO_2$ 농도에 대한 예측성능 차이보다는 CO에 대한 예측결과 차이가 크게 나타났다. CO 농도에 대해서는 EDC 3-step Mixing Controlled 모델이 가장 높게 예측하며 혼합분율 연소모델은 실험보다는 낮게 예측하였다. EDC 3-step Mixed 모델이 가장 예측성능이 좋았지만 EDC 2-step Mixing Controlled 모델도 충분히 합리적인 수준으로 예측하고 있음을 확인하였다. EDC 1-step Mixing Controlled 모델에 기존에 제안된 CO 수율을 적용할 경우 CO 농도에 대해서 너무 과소 예측하며 CO 예측 정확도를 높이기 위해 수율을 높이면 $CO_2$ 농도에 대한 합리적인 예측이 어려워지는 문제점이 있었다.

• 한국안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.6-10
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• 2013

A numerical reproducibility of the backdraft phenomena in a compartment was investigated. The prediction performance of two combustion models, the mixture fraction and finite chemistry models, were tested for the backdraft phenomena using the FDS code developed by the NIST. The mixture fraction model could not predict the flame propagation in a fuel-air mixture as well as the backdraft phenomena. However, the finite chemistry model predicted the flame propagation in the mixture inside a tube reasonably. In addition, the finite chemistry model predicted well the backdraft phenomena in a compartment qualitatively. The flame propagation inside the compartment, fuel and oxygen distribution and explosive fire ball behavior were well simulated with the finite chemistry model. It showed that the FDS adopted with the finite chemistry model can be an effective simulation tool for the investigation of backdraft in a compartment.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.25-38
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• 2022

게임에 대한 결제 수단과 방식이 다양해지는 가운데, 관련된 금융사고가 이용자와 게임사에 심각한 문제를 야기하고 있다. 최근 게임 결제 시스템에 대해 게임사는 이상거래탐지시스템(FDS)을 도입하여 금융 사고를 방지하고 있다. 하지만, FDS는 지속적으로 탐지 패턴을 변경해야 하므로 효과적이지 않고 판단 결과에 따른 근거를 제시할 수 없다. 본 논문에서는 실제 게임회사의 결제 로그 데이터 중 이상거래를 분석하여 관련된 피처를 생성하였다. 비지도 학습 모델중 하나인 오토인코더를 사용하여 이상거래를 탐지하는 모델을 구축하였으며, 그 결과 85% 이상의 정확도를 얻을 수 있었다. 이를 XAI-SHAP을 적용한 X-FDS를 사용하여 이상 거래탐지에 대한 영향력이 가장 높은 피처는 나라, 거래 금액과 거래 매체, 이용자의 나이임을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 제시한 모델의 판단 결과에 편향성을 주는 피처에 가중치를 세부 조정하여 최종적으로 정확도 94%의 개선된 탐지 모델을 도출하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권2호
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• pp.44-51
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• 2017

성능위주 소방설계(PBD)의 과정에서 요구피난시간(RSET) 산정의 신뢰성을 확보하기 위해서는 화재시뮬레이션을 이용한 정확한 연기감지기 작동시간 예측이 필수적이다. 본 연구의 목적은 FDS 기반의 연기감지기 수치모델에서 요구되는 입력인자의 정확도를 개선시키는 것이다. 이를 위하여 선행연구에서 적용된 화재감지기 시험장치(FDE)의 개선이 이루어졌다. 구체적으로 FDE 내부의 유동 및 연기농도 균일성이 개선되었으며, 연기입자의 전방산란 저감을 통해 감지기가 작동되는 순간의 정확한 광 소멸률이 측정되었다. 개선된 FDE를 이용한 입력인자는 기존 결과와 정량적으로 상당한 변화를 보이고 있으며, 이온화식 감지기에 비해 광전식 감지기에서 더 큰 차이가 확인되었다. 연기감지기의 작동조건은 감지기 종류, 가연물, 연기입자 및 색상에 따라 큰 차이가 발생됨을 고려할 때, PBD의 신뢰성을 향상시키기 위하여 향후 연구에서는 보다 다양한 감지기 및 가연물에 대한 입력인자 DB가 구축되어야 할 것이다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2011년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.139-142
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• 2011

오픈 소스인 FDS(fire dynamic simulator)는 건물, 터널내의 화재나 연기, 열기류의 거동을 연구하기 위하여 국내외적으로 광범위하게 이용되고 있다. 소스코드 또한 공개 되어 있어 그 활용범위가 더욱 넓어지고 있다. 대부분의 기본적인 화재, 방재 해석을 위한 모델들을 제공하고 있으나 이를 더욱 발전시키고 새로운 알고리즘의 적용하기 위해서는 이러한 모델의 구조를 잘 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 FDS모델을 더욱 확장하기 위한 일환으로 현 FDS의 기본적인 구조를 검증모델(verification)을 이용하여 파악하고 이를 향후 소스코드를 확장할 수 있는 근간으로 삼고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.4809-4814
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• 2014

본 논문은 미세물분무 작동에 따른 화재 거동 및 제압 특성을 예측하는 데 있어서 FDS(Fire Dynamic Simulator)의 예측 성능을 평가하는 것을 목적으로 한다. 미세물분무의 초기액적분포 입력을 위해 Rosin-Rammler /log-normal 분포를 사용하였으며 모델 상수의 영향을 살펴보았다. 또한 미세물분무의 분사압력에 따른 화재 제압특성을 이전의 실험 결과와 비교함으로써 해석 모델을 검증하고 열유동 특성 및 가스 농도 변화를 분석하였다. 결과로부터 동일한 평균입경을 갖는 미세물분무도 액적분포의 특성에 따라 하부 위치에서의 액적 크기 및 속도에 큰 영향을 받고 있음을 확인할 수 있었다. 분무특성에 대한 실험결과와의 비교를 통해 적절한 초기입경분포를 결정하였으며 이를 이용하여 화재 시뮬레이션을 진행하였다. FDS 화재 시뮬레이션 결과는 온도의 변화 및 화재 제압 특성에 대하여 실험 결과와 좋은 일치를 보여주었다. 또한 미세물분무의 작동압력에 따른 열유동장 변화, 가스상 농도 변화의 예측에 있어 유용한 데이터를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.59-72
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• 2020

인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.