• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2009

The paper presents an effective method to detect fire in video surveillance and monitoring system. The main contribution of this work is that we successfully use the Hidden Markov Models in the process of detecting the fire with a few preprocessing steps. First, the moving pixels detected from image difference, the color values obtained from the fire flames, and their pixels clustering are applied to obtain the image regions labeled as fire candidates; secondly, utilizing massive training data, including fire videos and non-fire videos, creates the Hidden Markov Models of fire and non-fire, which are used to make the final decision that whether the frame of the real-time video has fire or not in both temporal and spatial analysis. Experimental results demonstrate that it is not only robust but also has a very low false alarm rate, furthermore, on the ground that the HMM training which takes up the most time of our whole procedure is off-line calculated, the real-time detection and alarm can be well implemented when compared with the other existing methods.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1287-1292
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• 2018

화재가 발생하면 효율적인 화재 진압을 위하여 소방관은 화점 정보를 포함한 화재 관련 정보가 필요하다. 그러나 기존의 화재 감지 시스템은 현장의 소방관에게 화재 정보를 시각적으로 전달하지 못하는 문제가 있다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위하여 클라우드 서버를 이용한 화점 표출 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서 각 건물에 설치된 센서들은 온도 및 가스 정보를 수집하고 무선 네트워크를 통하여 클라우드 데이터베이스에 저장한다. 현장의 소방관을 위하여 클라우드 데이터베이스에 저장된 특정 건물의 도면과 함께 화점 데이터의 상세와 시간에 따른 이력을 스마트 기기에 표출한다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2005년도 춘계학술논문발표회 논문집
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• pp.189-189
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• 2005

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.249-250
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• 2017

본 논문은 Raspberry Pi를 이용하여 IoT 시대에 맞춘 화재 예방 시스템(Fire Prevention System)을 개발하였다. 오늘날 모바일 기기의 보급이 일상화 되어있어, 어디에서나 IoT 제품들을 제어할 수 있다. 이러한 IoT 기술을 접목하여, 화재가 발생하기 전, 가스 센서를 이용하여 가스누출을 미리 감지하여 스마트 폰에 메시지를 전달함과 동시에 가스밸브을 잠금으로서 화재를 미연에 방지하도록 하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제2권1호
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• pp.91-100
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• 2013

This paper introduces an indoor sensor fusion wireless communication device which provides the Location Based Service (LBS) using fire prevention facility. The proposed system can provide information in real time by optimizing the hardware of Wi-Fi technology. The proposed system can be applied to a fire prevention facility (i.e., emergency exit) and provide information such as escape way, emergency exit location, and accident alarm to smart phone users, dedicated terminal holders, or other related organizations including guardians, which makes them respond instantly with lifesaving, emergency mobilization, etc. Also, the proposed system can be used as a composite fire detection sensor node with additional fire and motion detect sensors.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.331-336
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• 2017

화재 재해를 예방하기 위해 조기 화재 탐지 기술의 필요성이 증대되고 있다. 화염 및 연기를 감지하기 위해 열, 연기 및 불꽃에 대한 센서 감지 장치가 널리 사용되고 있으나, 이 시스템은 센서 주변 환경의 요소에 따라 제한된다. 이 문제들을 해결하기 위해 다수의 이미지 기반 화재 탐지 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 이미지로 부터 합성곱 신경망을 이용하여 연기 이미지와 불꽃 이미지에 대한 학습을 통해 특징 맵을 추출하고, 이를 사용하여 다른 입력 이미지를 연기와 불꽃으로 분류하는 이미지 기반 화재 감지 시스템을 구현하였다. 다양한 조건의 이미지를 대상으로 실험한 결과 연기와 불꽃으로 분류하는데 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1082-1087
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• 2019

영상유고감지시스템은 터널 내 보행자, 낙하물, 정지 차량, 역주행, 화재(화염 및 연기) 등 돌발상황 시에 초동 감지 목적의 시스템으로 최근 도심지의 대심도 지하도로 건설에 따라 중요성이 부각되고 있다. 그러므로 영상유고감지시스템을 대심도 복층터널에 적용하기 위하여 복층터널의 설계 특성을 반영하여 개발하였고, 본 논문에서는 특히 기존 영상유고감지시스템에서는 지원되지 않거나 또는 오감지가 많아 복층터널 환경에 그대로 적용하기 어려웠던 화재 감지를 색 영상 분포, 실루엣 확산 및 통계적 특성 분석을 복합적으로 사용하는 방법을 제안하고, 이를 복층터널 테스트베드 환경에서 차량 실물화재 실험을 통하여 검증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.13-28
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• 1999

The main purpose of this paper is to design and implement forest fire information system (FOFIS) for effective prevention of forest fire using GIS, database, 3-D graphics, and simulation techniques. In contrast to conventional fire information systems that are mostly based on the 2-D graphics and analytic modeling approaches, we have proposed the cell-based modeling approaches, i.e., spatial, data, and simulation modeling approaches. The cell-based spatial modeling is proposed by eliminating the cliff effect of the typical elevation model so that it can provide realistic 3-D graphics of the forest fire. The cell-based data modeling of geography, meteorology, and forestry information is also proposed. The cell-based dynamic modeling for forecasting of the fire diffusion is developed using the variable structure modeling techniques. Several simulation tests of FOFIS performed on a sample forest area of Chungdo, Kyungsangbukdo will demonstrate our approaches.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.101-112
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• 2018

A lot of manpower and budgets are being used to prevent fires, and only a small portion of the data generated during this process is used for disaster prevention activities. This study develops a prediction model of fire occurrence probability based on data mining in order to more actively use these data for disaster prevention activities. For this purpose, variables for predicting fire occurrence probability of various buildings were selected and data of construction administrative system, national fire information system, and Korea Fire Insurance Association were collected and integrated data set was constructed. After appropriate data cleansing and preprocessing, various data mining methodologies such as artificial neural network, decision trees, SVM, and Naive Bayesian were used to develop a prediction model of the fire occurrence probability of buildings. The most accurate model among the derived models is Linear SVM model which shows 68.42% as experimental data and 63.54% as verification data and it is the best model to predict fire occurrence probability of buildings. As this study develops the prediction model which uses only the set values of the specific ranges, future studies may explore more opportunites to use various setting values not shown in this study.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권2호
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• pp.3-12
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• 2023

건축물에서 발생하는 화재 사고는 주변에서 빈번하게 확인할 수 있는 문제이다. 건축물의 화재사고는 시간의 경과에 따라 인적·물적 자원의 피해가 커지고 대형사고로 이어지게 됨으로 신속한 화재 진압·구조 방안의 모색이 필요하다. 현재 사회적으로도 화재 사고에 관한 관심은 주목되고 있으나 실제 화재 상황에 대처하는 부분에 미흡함이 존재해 안전사고에 관하여 사회가 요구하는 기대치를 충족하지 못하는 실정이다. 이러한 사회의 요구에 맞추어 본 연구는 건물 내 화재로 인한 피해를 최소화하기 위한 신속하고 체계적인 화재 관리 방안을 제시하고 있다. 연구의 목적을 달성시키기 위한 방안으로 아두이노 센서 및 Excel, Revit-Dynamo 툴을 연동하여 새로운 화재정보 관리 시스템을 개발 및 실시간 3D 시각화 Model을 개발하고, 실제 사례에 적용하여 화재 관리의 우수성을 보였다. 추후 활용방안으로 화재 관리 어플리케이션을 제안하여 실시간 스마트 화재 관리시스템에 기여할 수 있다고 기대하는 바이다.