본 연구는 자연 발생적인 화재 및 방화자에 의한 화재를 탐지하는 고효율 저비용의 옥외형 화재경보시스템으로 중소문화재, 천연기념물 및 옥외 시설물 등 화재 발생 시 관리 감시가 취약한 곳을 대상으로 한 소방시스템의 옥외 적용시 성능 및 시험에 대한 것이다. 재래적 화재감지시스템으로부터 탈피하여 지능적인 이동형 무인 화재감지시스템의 도입을 위해 화재경보시스템 성능시험, 기능시험, 옥외 환경시험, 불꽃시험 및 EMI/EMS 적합시험 등을 실시하였다. 성능시험, 기능시험, 불꽃시험 및 옥외방치시험을 3개월간 실시한바 양호하였고, 온도변화 성능시험도 $-30{\sim}70^{\circ}C$에서 양호하였으며 EMI/EMS 시험도 적합하였다. 불꽃검출거리는 75 m까지 증가되었고 대기모드 전원은 4시간 증가, 운영모드 전원에서의 동작시간은 3일까지 가능하였으며 센서뿐만 아니라 영상으로 상황을 인지하는데 적합함을 확인하였다.
성능위주의 화재감지설비 설계시 공조설비 또는 실내 온도조절장치에 의한 실내기류 순환으로 연기기류가 정상해석에 의한 연기분포, 연기농도가 형성되지 못하여 화재감지지연이 예상되는 것을 실험 및 분석을 통하여 성능위주의 예방설비 구현을 위한 연구를 수행하였다. 실험연구는 공조설비가 가동하고 있는 통신기계실의 화재시 화재감지기의 작동을 예측하고자 천장부의 연기농도분포를 측정·분석하는 실험을 수행하였으며, 그 결과 기류순환에 의해 기존 Passive Type의 화재감지장치는 감지불가 또는 감지지연이 예상되었으며, 조기화재감지를 위하여 방호공간의 공기를 강제로 흡입·분석하여 화재를 감지하는 Active Type의 Air Sampling Smoke Detection system의 적용이 필요한 것으로 나타났다.
The automatic fire detection system is an important facility installed with focusing on minimizing the damage from a fire. This paper presents in the followings as the methods to reduce the false alarm of the automatic fire detection system; first, to prepare for legal standard so that revised legal standard can be applied to the fire fighting property prior to revision; second, to introduce the performance based fire detection protection design in the law based fire protection design; third, to maintain the wiring of worn-out detector; forth, to introduce an evaluation system to the education for the fire warden; fifth, to extend the standard of MTBF(meantime between failure) of the detector; sixth, to extend of installing the analog type detector; seventh, to improve the structure of reset switch.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2156-2170
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2020
This paper presents a fire detection algorithm with a minimal false detection rate, intended for a thermal imaging surveillance environment, whose properties vary depending on temporal conditions of day or night and environmental changes. This algorithm was designed to minimize the false detection alarm rate while ensuring a high detection rate, as required in fire detection applications. It was necessary to reduce false fire detections due to non-flame elements occurring when existing fixed threshold-based fire detection methods were applied. To this end, adaptive flame thresholds that varied depending on the characteristics of input images, as well as the center of gravity of the heat-source and hot-source regions, were analyzed in an attempt to minimize such non-flame elements in the phase of selecting flame candidate blocks. Also, to remove any false detection elements caused by camera shaking, one of the most frequently raised issues at outdoor sites, preliminary decision thresholds were adaptively set to the motion pixel ratio of input images to maximize the accuracy of the preliminary decision. Finally, in addition to the preliminary decision results, the texture correlation and intensity of the flame candidate blocks were averaged for a specific period of time and tested for their conformity with the fire decision conditions before making the final decision. To verify the fire detection performance of the proposed algorithm, a total of ten test videos were subjected to computer simulation. As a result, the fire detection accuracy of the proposed algorithm was determined to be 94.24%, with minimum false detection, demonstrating its improved performance and practicality compared to previous fixed threshold-based algorithms.
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.
Despite the automatic fire alarm system, according to the national fire data system of national emergency management agency, the fires account for 40,932 incidents, 2,184 injuries and about 430 billion won in property losses in 2013. Since the conventional automatic fire alarm system has several weaknesses related to electrical signal such as noise, surge, lighting, etc. Most fires are mainly caused by electrical faults, mechanical problem, chemical, carelessness and natural. The electrical faults such as line to ground fault, line to line fault, electrical leakage and arc are one of the major problems in fire. This paper describes the development of a novel real-time fire monitoring system algorithm including fault detection function which puts the existing optic smoke and heat detectors for fire detection with current and voltage sensors in order to utility fault monitoring using high accuracy DAQ measurement system with LabVIEW program. The fire detection and electrical fault monitoring with a proposed a new detection algorithm are implemented under several test. The fire detection and monitoring system operates according to the proposed algorithm well.
이 연구는 불꽃파장 감지기술과 불꽃영상 감지기술을 융합한 도로터널용 자동소화설비의 화재감지성능을 평가하기 위한 실험이다. 화재감지성능을 향상시키기 위한 이 융합기술은 화재 시 화원의 위치를 파악하고, 노즐을 화원으로 향하여 화재가 발생한 장소에만 가압수를 방사함으로서 화재진압에 따른 수손피해를 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 도로터널의 화재 중 불꽃 및 연기가 선행되는 상황에서 각각 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, 35 m 거리에 $70cm{\times}70cm$의 목표물을 두었을 때 화원의 위치를 파악하는지를 실험하였다. 실험결과 농연의 간섭으로 인해 자외선 및 삼파장적외선센서의 감지능력이 감쇠되는 결과를 확인하였다. 또한 농연으로 인해 불꽃이 가려진 경우 이미지센서가 농연을 감지하여 화재신호를 발신함을 확인하였다.
대형 화재 발생과 그로 인한 피해가 증가하고 있는 상황에서, 화재감지 시설에 대한 신뢰는 낮아지고 있다. 현재 널리 사용되는 화학 화재감지기는 오경보가 빈번하게 발생하며, 비디오 기반 딥러닝 화재감지는 시간과 비용이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오토인코더 모델을 활용한 화재감지 모델을 제안한다. 오경보를 최소화하고 신속 정확한 화재감지를 목표로 한다. 제안된 모델은 오토인코더 방법론을 이용해 화재 데이터 없이 정상 데이터만으로 모델을 학습시킬 수 있어 새로운 환경에 적용이 용이하다. 5가지 센서 데이터를 종합적으로 반영하여 화재를 신속하고 정확히 감지할 수 있다. 다양한 초모수 조합을 실험하여 최적의 초모수를 선정하였으며, 오경보 문제를 줄일 수 있는 화재 시점 판단 규칙을 제안하였다. 제안한 모델로 화재감지 실험을 진행한 결과, 14개의 시나리오 중 13개의 시나리오에서 오경보 문제가 발생하지 않았고, 동일한 데이터로 임계치 비교 알고리즘과 결과를 비교하였을 때 더 빠른 화재 감지 성능을 보였다. 이를 통해 화재로 인한 피해를 최소화하고, 화재감지 시설의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
본 논문에서는 풍력발전기 나셀 내부의 화재 조기감지 및 화재발생위치를 판단하는 방법을 제안한다. 화재감지 변수로는 온도와 공기 혼탁도 상승률을 이용하는데, 이것은 온도와 혼탁도의 절대 값과 상관이 없이 화재를 감지할 수 있기 때문에 비화재보를 최소화 할 수 있는 방법이다. 화재발생위치는 다수의 화재감지 센서들의 거리에 따른 화재감지 시간차를 이용하였다. 또한 다양한 실험을 통하여 개발된 방법의 성능을 테스트하였다.
본 논문에서는 공공장소에 광범위하게 설치되어있는 CCTV의 감시 기능을 활용하여 화재 발생 감지 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 고정된 카메라로부터 칼라 정보를 이용하여 비디오 시퀀스의 화재 프레임 후보를 찾아내고, 공간 기법을 기반으로 감지된 화재 정보의 전경 색상을 분석하였다. 실험 결과, 비디오 시컨스에서 시 공간적 화재 후보 정보들이 급격히 변화할 때, 화재 감지의 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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