화재 대피시스템에 관한 연구가 증가하고 있지만, 실내공간에서 대피자의 위치 인식에 관한 연구는 부족한 실정이다. 최신 연구에 따르면 실내에서 대피자 위치 파악에 고주파 활용이 효과적일 수 있음을 제시한 바가 있다. 이에 따라 본 논문에서는 고주파 특성과 스마트폰을 활용한 대피자 위치 인식 기술 및 화재 대피 안내시스템을 개발하고자 한다. 전체 시스템은 앱 서버, 위치 인식부, 대피경로 탐색 및 출력부, Wi-Fi통신 기반의 스피커 출력부를 포함해 개발했으며, 화재 상황 데이터를 기반으로 실험을 수행하여 시스템의 실효성에 대한 가능성을 입증하였다. 본 연구는 화재 시 고주파를 활용한 대피자 위치 감별을 사용하는 화재 대피 안내시스템의 기초연구로 활용될 수 있을 것이라 기대된다.
현재가지 개발된 화재진압통제 지능시스템들은 대부분 규칙기반 시스템이다. 실제로 화재를 탐지하는데 필요한 지식은 정형화된 규칙만으로 표현하기 어렵다. 또한 시스템의 성능 향상을 위해서 지속적인 규칙들의 수정 및 추가가 이루어져야 하며, 특히 예외적인 상황에서의 화재 발생 탐지시 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위한 규칙 및 사례기반 추론을 이용한 하이브리드 화재진압통제 지능시스템 (H-FFIS)은 규칙기반 시스템보다 화재탐지율은 향상시켰으나, 수행시간이 증가되었다. 본 연구에서는 기존의 H-FFIS의 단점을 보완하기 위하여 규칙 및 클러스터링에 의한 사례기반 추론을 이용한 개선된 선박 화재진압통제 지능시스템(A-FFIS)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 H-FFIS와 비교해 볼 때, 수행시간을 감소시키면서 정확성을 향상시키는 결과를 얻었다.
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.
Park, Jonghyuk;Park, Dohyun;Hyun, Donghwan;Na, Youmin;Lee, Soo-Hong
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권1호
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pp.1-8
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2022
본 논문에서는 실시간 객체 탐지(Real-time Object Detection)가 가능한 YOLOv4 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용한 객체 추적(Object Tracking) 기술을 활용하여 CCTV 영상 이미지 기반의 화재 탐지 시스템을 제안한다. 화재 탐지 모델은 10800장의 학습용 데이터로부터 학습되었으며 1000장의 별도 테스트 셋을 통해 검증되었다. 이후 DeepSORT 알고리즘을 통해 탐지된 화재 영역을 추적하여 단일 이미지 내의 화재 탐지율과 영상 내에서의 화재 탐지 유지성능을 증가시켰다. 영상 내의 한 프레임 혹은 단일 이미지에 대한 화재 탐지 속도는 장당 0.1초 이내로 실시간 탐지가 가능함을 확인하였으며 본 논문의 AI 화재 탐지 시스템은 기존의 화재 사고 탐지 시스템 보다 안정적이고 빠른 성능을 지니고 있어 화재현장에 적용 시 화재를 조기 발견하여 빠른 대처 및 발화단계에서의 진화가 가능할 것으로 예상된다.
연구목적: '에어로 시스템'이란 제품을 개발하였으며, 화재 특성상 신속한 감지가 무엇보다 중요함으로 개발하고 있는 제품을 주거 공간 어느 지점에 배치를 하였을 때 신속하게 감지를 할 수 있는지 화재 시뮬레이션을 통해 확인하고자 하였다. 연구방법: 18평형의 주거 공간에서 화재시뮬레이션을 수행하였으며, 화재 환경이 빨리 노출되는 지점을 찾고자 침실, 거실 별로 측정점을 높이 0.6m, 1.5m 지점으로 설치하여 빨리 감지 되는 지점을 확인하였다. 연구결과: 대부분 1.5m 지점으로 설정한 온도 및 일산화탄소 센서가 기준 치에 빨리 감지 되는 지점을 확인하였다. 결론: 소화모듈과 AQI모듈이 분리된 제품을 벽에 부착형으로 설치할 경우 화재 감지가 상대적으로 빠른 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
최근 화재 발생 시 인명 피해를 줄이기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 대형화된 도시에서는 화재 시 Mobile GIS(geographic information system)를 사용한 대피로 안내 서비스를 제공한다. 하지만 기존의 대피로 시스템에 사용되는 알고리즘 중 Dijkstra Algorithm은 비용이 음수일 경우 무한 루프나 정확한 결과값을 구하지 못하고 모든 경로를 탐색하여 적절한 최단 경로 선택함에 도움을 주지 못하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 A* Algorithm 기반 최단 경로 안내 시스템을 제안한다. 화재 발생 시 최단 경로 탐색과 mobile GIS를 사용하여 모바일 기기에서 지도 서비스를 사용하여 최단 경로를 시각화하여 제공한다.
정보통신기술(IT)의 급속한 발전은 공직사회 전반에 새로운 변화를 요구하고 있으며, 정부도 정보기술을 토대로 공공부문의 생산성과 효율성을 진작시키기 위해 부단히 노력하고 있다. 본 연구의 목적은 전자결재시스템의 운영에 관한 사항을 평가하고, 운영상 나타난 문제점을 바탕으로 효과적인 활용 방안을 제시하는 데 있다. 연구의 결과를 통해 효율적인 전자결재시스템의 활용을 위해 체계적인 교육, 결재업무절차의 개선, 시스템 안정, 시스템 처리속도 개선, 기관별 시스템 연계 등을 제시하였다.
본 연구에서는 정보가전기기에서 과부하를 방지하고 이상신호를 검출하며 화재방지를 제어할 수 있는 원 칩(one chip) 시스템 IC를 개발하였다. 이를 위하여 화재에 직접적으로 영향을 미치는 아크(arc) 검출회로와 감전을 방지하기 위한 누전검출회로를 설계하였다. 시뮬레이션과 표준트랜지스터를 이용한 bread boarding 평가에 의해 블록별로 설계된 회로를 검증하였다. 평가결과로부터 34 V 2 Metal $1.5{\mu}m$바이폴라 트랜지스터 공정을 이용하여 시스템 IC를 제작하였다. 제작된 시스템 IC와 IC응용회로를 PCB보드에 실장하여 화재방지 시스템보드의 전기적 성능을 평가하였으며, 아크와 GF(ground fault) 신호에 잘 동작함을 확인하였다.
화재방호계통 스프링클러 시스템의 경우 지진 발생 시 그리고 지진 발생 후에 유도되는 화재로부터 건물과 인명을 보호하고 에너지를 공급을 위한 필수 요소라 할 수 있다. 본연구의 주목적은 양방향 (x, y) 그리고 3축(x, y, z)방향의 지진의 영향을 받는 저층 건물에 설치된 복층구조 스프링클러 파이프라인의 거동과 내진성능을 평가 하고자 함이다. 결과적으로 건물의 비구조 요소인 스프링클러 파이프라인의 경우 각 층별로 다른 거동을 보이고 있으며, 또한 수직 방향의 지진의 경우 수평방향의 지진보다 파이프라인에 미치는 영향은 미미하다고 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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