• 한국식품과학회지
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• 제37권5호
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• pp.695-701
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• 2005

각각의 황 함유 화합물의 표준곡선을 그렸을 때, linear range의 범위는 $10^2$부터 $10^4$까지의 범위를 보였다. Dimethyl trisulfide가 가장 작은 limit of detection(LOD) 값과 가장 넓은 linear range $(10^4)$를 보이는 반면, methional은 가장 큰 LOD 값과 가장 좁은 linear range$(10^2)$를 가졌다. 각 황 함유 화학물의 분자구조와 PFPD의 황 함유 화합물 분석 원칙에 영향을 받는 것으로 사료된다. 서로 다른 세 종류의 fiber를 사용시, 미세 고체상 추출법(SPME)을 사용했을 때, CAR/PDMS fiber는 가장 좋은 추출 효율을 보였고, 반대로 PDMS/DVB fiber는 가장 낮은 효율을 나타내었다. SPME 방법을 사용하면, 시료에 포함되어 있는 6개의 황 함유 화합물들 중, 최대 5개까지 분석이 가능하였다. 그러나 본 실험에서 사용하지 않은 황 함유 화합물들도 다수 동정 되었는데, 이렇게 추출과정 중 artifacts로 생성된 황 함유 화합물들은 분석 시 오차를 작용할 수 있다. 고정상 기체추출법(SH)은 SPME와 비교했을 때 더 적은 수의 황 함유 화합물을 감지해냈다. SPME와 비교 시 SH의 추출 효율은 낮았지만, artifact로 생성되는 화합물의 수는 적었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권4호
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• pp.1555-1570
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• 2016

For monitoring forest fires, a real-time system to prevent fires in wider areas should be supported consistently. However, there has still been a lack of the support for real-time system related to forest fire monitoring. In addition, the 'real-time' processing in a forest fire detection system can lead to excessive consumption of energy. To solve these problems, the intelligent data acquisition of sensing nodes is required, and the maximum energy savings as well as rapid and accurate detection by flame sensors need to be done. In this regard, this paper proposes a node built-in filter algorithm for intelligent data collection of sensing nodes for the rapid detection of forest fires with focus on reducing the power consumption of the remote sensing nodes and providing efficient wireless sensor network-based forest environment monitoring in terms of data transmission, network stability and data acquisition. The experimental result showed that battery life can be extended through the intelligent sampling of remote sensing nodes, and the average accuracy of the measurement of flame detection based on the distance is 44%.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.65-70
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• 2023

본 논문에서는 화재로부터 실시간으로 화염과 연기를 감지하고 분할하기 위해 딥러닝 모델을 사용하였다. 이를 위해 의미론적 분할에서 우수한 성능을 보이는 U-NET을 사용하고 다중 클래스를 이용하여 화재의 불꽃과 연기를 구분 하였다. 제안된 기법을 이용하여 학습한 결과, 손실 오차와 정확도 값이 각각 0.0486과 0.97996으로 매우 양호하였다. 객체 감지에 사용되는 IOU 값도 0.849로 매우 좋았다. 학습된 모델을 이용하여 학습에 사용하지 않은 화재 이미지를 예측한 결과, 화재의 불꽃과 연기가 잘 감지되고 분할되었으며, 연기의 색상도 잘 구분되었다. 제안된 기법을 이용하여 화재 예측 및 감지 시스템 구축 등에 사용될 수 있다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권5호
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• pp.49-54
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• 2010

목조문화재의 화재특성을 보면 화재전파가 빠르고 화재가 발생하면 전소로 이어질 가능성이 큰 특징을 가지고 있다. 그러므로 화재의 예방과 초기 진압을 위해서는 상황을 정확히 인지할 수 있는 기술적인 대응과 더불어 인지된 문제를 조기에 대처할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 기술을 첨단 유비쿼터스 기술에 의한 상황 감지, 그리고 상황에 따른 빠른 대처 즉, 진압에 활용하기 위해 본 연구에서는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술, 불꽃감지기, 이미지 센서, USN 기반 문화재 방재 응용사례, 오작동 확인시스템 구현 등에 대해서 살펴보고 유비쿼터스형 문화재 방재시스템에 대해 불꽃감지기 오작동 확인시스템에 대해 실험하여 연구결과를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.516-521
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• 2010

본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국대기환경학회지
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• 제13권5호
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• pp.355-360
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• 1997

The atmospheric concentration of dimethylsulfide (DMS), known as the predominant volatile organic. sulfur compound, is determined at subnanogram level by a combined application of non-cryogenic preconcentration method and gas chromatography with flame photometric detection (GC/FPD). The volatile DMS in air is preconcentrated using a trapping tube containing adsorbent like Molecular Sieve 5A (or gold-coated sands). The tube is then connected to the GC/FPD system via a six-way rotary valve, thermally desorbed at 40$0^{\circ}C$, separated on OV101 column, and detected by a flame photometric detector. The DMS peak elutes at about 2.5 mins and is integrated electronically. The analytical precision, if expressed in terms of relative standard error, is around 5%. The detection limit of our GC/FPD system is ca 1 ng of DMS. Details of our analytical system are presented.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.275-277
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• 2018

Recently, the importance of an early response has been emphasized due to the large fire. The most efficient method of extinguishing a large fire is early response to a small flame. To implement this solution, we propose a fire detection mechanism based on a deep learning artificial intelligence. In this study, a small amount of data sets is manipulated by an image augmentation technique using rotating, tilting, blurring, and distorting effects in order to increase the number of the data sets by 5 times, and we study the flame detection algorithm using faster R-CNN.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.573-574
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• 2023

화염 영역 검출을 위해 이전 기법에서는 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하였다. 그러나 이 기법은 임계값에 영향을 많이 받고, 밝기채널을 이용하여 검출하기 때문에 밤에 일어난 화재 이미지에서는 평균이상의 퍼포먼스를 수행하지만, 주변이 밝은 대낮의 화재 이미지에서는 퍼포먼스가 줄어드는 문제가 있다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 CycleGAN을 이용하여 낮 이미지를 밤 이미지로 바꾸어 이미지 전처리를 진행하는 기법을 제안함으로써 화염 감지의 정확도가 개선되었음을 실험을 통해 보여준다.

• Mass Spectrometry Letters
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• 제14권4호
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• pp.160-165
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• 2023

Citronella oil, an essential oil extracted through steam distillation from the leaves and stems of Cymbopogon, is a natural complex substance (NCS) regulated by the Korean government for its use in insect repellents. The component ratios of NCSs like citronella oil vary due to differences in manufacturing processes and origins, presenting a challenge in identifying and quantifying these substances in consumer chemical products. This study analysed ten commercially available products of the most commonly used types of citronella oil, specifically Java and Ceylon types, using gas chromatography (GC)-mass spectrometry (MS) and GC with flame ionization detection (FID). Through chromatographic data, we aimed to determine the components that can qualitatively identify citronella oil and the indicator ingredients that can be used for content analysis.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.24-30
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• 2012

본 연구는 저압 선로의 접촉 부분에서 발생할 수 있는 접촉 불량과 그 부분의 진동이 결합될 경우 발생될 수 있는 불꽃 및 직렬 아크를 검출할 수 있는 방법에 대한 것이다. 일반적으로 전기화재의 원인은 과전류, 단락, 접촉불량 등 여러 가지가 있을 수 있다. 이 중 과전류 및 단락 등은 선로에 흐르는 순간 전류량을 검출하여 감지할 수 있으나, 접촉불량은 전압, 전류값의 초과분 및 파형의 왜곡으로는 검출하기가 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지논리 및 다차원 기법을 이용하여 최적의 아크 판단 기법을 연구하고, 아크 검출 및 검증을 위한 모의실험과 제어기 실험 및 부하실험을 실시하였다. 그 결과 제어기 및 검출 알고리즘이 여러 가지 부하와 상관없이 정상적인 부하의 파형과 아크 발생시의 파형을 구분하여 성공적으로 직렬아크를 검출하였다.