Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.3
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pp.93-103
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2018
The purpose of this study is to analyze the spatial cluster characteristics of fire using long-term fire data. For this, fire data which were broke out in the last 40 years were converted into GIS data and spatial analysis was performed at Gangwon-do province's minimum administrative district level. In order to grasp the spatial distribution of the fire, Moran's I, Geary's Ci and Getis-Ord's Gi*, which are methods that analyze the local indicators of spatial association(LISA), were used. By integrating the characteristics of the spatial distribution of fire by integrating the results obtained from each analysis, the advantages of the individual analysis methods were reflected in the study results. As a result of the study, hotspot areas of fire in Gangwon-do was derived out. Among the hot spot areas, some areas, where the fire frequency is higher than the adjacent areas, have been identified. The results of this study can be used as information for predicting the fire hazard area and relocating of fire-fighting facilities in the study area.
This paper presents development of a classification system for an electrical fire investigation. In order to reduce an electrical fires and establish detailed prevention plans, the collection of an electrical fire causes and base data are very important. Based on this data, a new classification system for an electrical fire investigation was developed and the direction to the classification system was suggested by fundamental analysis. All of the collected information is analyzed by bottom-up method. Criteria items which based on base data were categorized to classify items. The classification of items were found out as follows : basic condition fire scene condition, fire sign, fire cause. Particularly, the fire cause category is classified. A new developed classification system for an electrical fire investigation will be used to analyse electrical fires easily and efficiently.
In this paper, we propose a fire detection algorithm based on motion information and color information analysis. Conventional fire detection algorithms have as main problem the difficulty to detect fire due to external light, intensity, background image complexity, and little fire diffusion. So we propose a fire detection algorithm that accurate and fast. First, it analyzes the motion information in video data and then set the first candidate. Second, it determines this domain after analyzing the color and the domain. This algorithm assures a fast fire detection and a high accuracy compared with conventional fire detection algorithms. Our algorithm will be useful to real-time fire detection in real world.
Actual fire test under a laboratory and fire simulation by using computer are considered into main methodology in order to estimate and predict fire size of railway train. Even if practical fire size could be obtained from the full-model railway car test such as a large scale cone-calorimeter test, it is not always possible and realistic due to that expensive cost and attendant dangers could in no way be negligible. In this point of view, fire simulation analysis method based on the computational fluid dynamics could be proposed as an alternative and it seems to be also efficient and reasonable. However, simulation results have to be verified and validated in accordance with the proper procedure including comparing analysis with the actual fire test. In this paper, fire load and growth aspect was investigated through the room corner test (ISO 9705) for the mock-up model of the actual railway car. Then, it was compared with the output data derived from the simulation by using Pyrolysis Model of the FDS (Fire Dynamics Simulator, by NIST) for the exact same domain and condition corresponding with pre-performed room-corner test. This preliminary verified and validated fire modeling method could enhance the reliability of output data derived from the fire simulation under the similar domain and condition.
Kim, Seong-Su;Park, Kwang-Pil;Nam, Ba-Reum;Yoo, Ju-Hwan
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2006.11a
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pp.913-916
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2006
In this study, we conducted machinery analysis, such as differential thermal analysis, X-ray diffraction analysis and scanning electron microscope analysis, in order to predict fire temperature and to analyze fire damage in the case of fire on concrete structure. according to the machinery analysis and differential thermal analysis, concrete bought big creak over $300^{\circ}C$. these result can be utilized as good data in design for repair and reinforcement through rationally evaluating fire damage on concrete structure exposed to high heat or fire in the future.
In this research, in order to prevent the fire of multiple users who are concerned about many human life damage, based on the statistical data of the National Fire Protection Agency's National Fire Information Center and the Fire Defense Administration Fire Defense Administration, Attempts were made on the exploratory approach to measures that can reduce the topic of. In this research, using the preventive firefighting administrative statistics of the Fire and Disaster Management Agency, we analyzed by focusing on the effectiveness of multiple users' firefighting safety education. Through analysis results we could infer that fire safety education does not have effectiveness in actual fire prevention. Through previous research, we found out that the cause is insufficient for the management of fire safety education, thereby deriving an improvement plan to develop a systematic fire safety education system.
New types of fire accidents appear or the existing types disappeared because of rapidly changing society. We proposed a methodology of extracting new nouns from fire investigation data each of which is an accident report producted by fire investigators. The new nouns could be used in modifying the existing categories for classifying fire accidents. We analysed morphology of the product names and the ignition summaries using the proposed method for the fire accidents classified as the etc sub-category of the category of equipments involved in ignition. In this paper, we found "dryer" as a new sub-category of the agricultural equipment category and "boiler" in the seasonal appliance category from the product names of the fire accidents. We also extracted the new input keywords of "aquarium" and "monitor" in the commercial facilities category and the video, audio apparatus category from the ignition summaries respectively. Using the four subcategories, we reclassified 548 (14.39%) of 3,808 fire accidents assigned to the etc sub-category.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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1997.11a
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pp.413-422
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1997
Fire characteristics of a typical apartment building in Korea was studied through full scale experiment and zone model simulation. The fire was ignited at the living room and allowed to spread to other parts of a single unit in a five storied apartment building. Various data including temperatures, species concentrations, and images were collected in the experiment. A zone model(CFAST) was used to analyze the same apartment building that represents the average households in Korea. The results were compared with a full scale experiments. While CFAST allows one compartment involved with fire, the experiment allowed the fire to spread to other compartments. Therefore, the comparison between experimental data and Zone-Model data is valid until the living-room fire spread to other parts of the apartment. Flashover occurred at approximately 380 seconds in a fire experiment, and at approximately 420 seconds in Zone-Model. Based on all of data between experimental data and Zone-Model data, it is concluded that the safe escape time is about 250 seconds.
Park, Sohyun;Park, Jeong-Hoon;Shin, Eun-Ji;Shin, Dongil
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.24
no.2
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pp.50-55
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2020
The heuristics accumulated in the field activities of firefighters were reviewed through big data analysis of fire occurrences in Gyeonggi-do and researched to be utilized for proper fire prevention activities according to time, day, and target through quantitative modeling. Empirical rules with high sympathy were collected through direct interviews with firefighters. Among them, the rule of thumb that "Friday is the most fire-prone" is considered to be the most important in terms of fire monitoring and prediction. A big data comparison analysis was conducted, including the number of fires and damages that occurred in Gyeonggi-do in 2018. Furthermore, fire occurrence patterns by region, day of the week, time of day, and building type were derived. Regarding empirical rules that have been validated through research, relatively inexperienced firefighters also can make decisions by relying on refined quantitative predictive modeling and empirical rules including local government and time-based factors that reflect big fire occurrence data.
This study is about determination of fire origin by using analysis of shadow that was recorded CCTV data at the fire scene. This analysis is based on straight and radiate nature of light. At fire experiment with about 1m flame, we conformed that 2-dimensional extension line is focused at the bottom of the fire. If the fire is burning at the same level with shadow, it indicate the point of origin exactly. In 3-dimensional analysis that connect extensional line between distinctive points the shadow and the objet, the line focused in the ${\emptyset}$ 50cm-circle. We estimate the reason of that is because of the character of combustion of gases. The line indicate not the point of origin but the flame that is over the point of origin. thus, you have to consider the line indicate the flame when you do 3-dimensional analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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