This study analyzed and identified various causes of caustic alarms of 163 fire detectors that occurred from January 2019 to December 2021 at domestic semiconductor manufacturing plants equipped with about 30,000 fire detectors, and proposed a new non-fire prevention cause investigation plan by applying the NFPA 921 scientific methodology. The results of the study are as follows. First, in terms of necessary recognition and problem definition, an analog detector and an integrated monitoring system were proposed to quickly determine the location and installation space information of the fire detector. Second, in order to prevent speculative causes and errors in various analyses in terms of data analysis and hypothesis establishment, non-fire reports were classified into five by factor and defined, and the causes of occurrence by factor were classified and proposed. Finally, in terms of hypothesis verification and final hypothesis selection, a non-fire prevention improvement termination process and a final hypothesis verification sheet were proposed to prevent the cause from causing re-error.
인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.
화재감지기는 비화재보가 많이 발생함에 따라서 신속하게 감지기를 확인해야 하지만 일반감지기는 주소기능이 없어 신속한 대응에 한계가 있다. 주소 기능을 갖는 아날로그감지기 등을 적용하면 해결되지만 기존 공동주택의 경우 교체기간, 교체 비용, 선로의 사용 등의 문제로 인해 설비의 전면 교체에는 한계가 있다. 이에 별도로 기존아파트에 적용성을 고려한 맞춤형 설비가 필요하다. 본 연구에서는 기존아파트의 특성을 고려하여 주소형 감지기와 중계기를 설계하여 중계기에서 감지기 위치를 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 주소형 감지기는 정온식과 광전식 감지기를 설계하였으며, 주소형 중계기는 FND를 추가하여 감지기 위치 확인이 가능하게 하였다. 선로의 종류, 길이를 고려하여 성능검증을 하였으며, 단선에러 동작과 일반감지기와의 호환성 등을 추가 검증하였다.
본 논문은 선박 기관실 내의 효율적인 감시를 위한 팬-틸트-줌(PTZ) 카메라 기반의 모니터링 시스템의 설계 방법을 다룬다. 선박 기관실에는 여전히 전통적인 아날로그 계기들을 사용하는 곳이 많고, 침수나 화재 등 안전과 밀접하게 관련된 사각지대들이 다수 존재한다. 이러한 감시 개소들에 대하여 비교적 빠른 주기로 넓은 범위를 보장하는 카메라 기반 감시 시스템은 선박의 안전을 강화시킬 수 있는 효과적인 대안이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 PTZ 카메라의 기능들을 소프트웨어적 방법으로 더욱 강화시킨 형태의 모니터링 시스템을 제안한다. 보다 구체적으로는 카메라제어 모듈, 위치등록 모듈, 순회제어 모듈, 멀티뷰 영상재구성 모듈로 구성된 모니터링 시스템의 설계 방법을 제안하고, 제안된 방법은 기관실 환경에서의 실험을 통해 그 효용성을 평가한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
Background: Spontaneous combustion of coal is one of the factors which causes direct or indirect gas and dust explosion, mine fire, the release of toxic gases, loss of reserve, and loss of miners' life. To avoid these incidents, the prediction of spontaneous combustion is essential. The safety of miner's in the mining field can be assured if the prediction of a coal fire is carried out at an early stage. Method: Adularya Underground Coal Mine which is fully mechanized with longwall mining method was selected as a case study area. The data collected for 2017, by sensors from ten gas monitoring stations were used for the simulation and prediction of a coal fire. In this study, the fuzzy logic model is used because of the uncertainties, nonlinearity, and imprecise variables in the data. For coal fire prediction, CO, O2, N2, and temperature were used as input variables whereas fire intensity was considered as the output variable.The simulation of the model is carried out using the Mamdani inference system and run by the Fuzzy Logic Toolbox in MATLAB. Results: The results showed that the fuzzy logic system is more reliable in predicting fire intensity with respect to uncertainties and nonlinearities of the data. It also indicates that the 1409 and 610/2B gas station points have a greater chance of causing spontaneous combustion and therefore require a precautional measure. Conclusion: The fuzzy logic model shows higher probability in predicting fire intensity with the simultaneous application of many variables compared with Graham's index.
Chemical facility system have dangerous elements that can injure the human like an explosion and a fire, gas poisoning by a leakage of the harmful chemical material. In addition to a vibration of the machine occurs the leakage. Therefore, the chemical factory requires for periodic monitoring of the vibration. But, until now, the operator has executed a monitoring of the machine by the senses. So, the diagnostic expert system by which the operator can judge easily and expertly a condition of the machine is developed. This paper describes the structure of diagnostic system and the diagnostic algorithm using fuzzy inference
본 논문에서는 복잡도가 높은 건물 내에 산재되어 있는 비상등, 소화기 및 스프링클러를 효과적으로 관리하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크 기반의 자율무선통신방식을 이용한 지능형 소방방재 시스템 시뮬레이션 환경을 구성하고, 장치의 현재 상태에 대한 모니터링, 작동 유무를 확인하고 관리 할 수 있는 스마트폰 어플리케이션을 구현하였다. 구현한 시스템 환경은 센서노드가 부착된 시설물, 장치의 정보수집과 제어를 위한 관리서버, 그리고 관리서버와 정보를 주고받는 스마트폰 어플리케이션으로 구성된다. 실험결과 구현된 시스템은 각 시설물과 정보를 송수신하여 장치의 상태를 확인하고 제어 하였으며, 안드로이드 기반 스마트폰 어플리케이션을 이용하여 관리서버와 시설물의 정보를 주고받고 제어 명령을 통해 장치가 통제됨을 확인할 수 있었다.
Recently ships and ocean platforms are becoming increasingly technological, unmanned, and huge. Maintenance and safety monitoring of these products is very important for safety reasons. Therefore, real-time monitoring of safety regions, such as the engine room, and hull structure, and environmental states, like fire and pressure of LNG tanks, is required for the sustainable ships. In this paper, a ZigBee-based wireless sensor network is suggested to monitor ships and ocean platforms effectively. However, this causes some telecommunication problems because these products are made of steel. To resolve this problem, we use the mesh networking of Zig-Bee that can monitor the regions and environmental states consistently. The telecommunication of such a monitoring system is tested on a real container ship and its performance is verified. The real-time monitoring results are displayed on the users' smart devices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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