• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.320-330
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• 2020

화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.133-140
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• 2016

현재 특정소방대상물의 소방용품 유지관리는 소방점검과 자체점검을 통해 실행되고 있으나, 특정소방대상물 중 3.4%만이 소방시설관리업자가 실시하는 종합정밀점검 대상에 해당되고 대부분의 특정소방대상물 및 가정에 비치된 노후 소방용품의 성능 및 안정성 확인은 사각지대에 노출되어 있는 실정이다. 본 연구에서는 전국 주요시도별 특정소방대상물에 설치된 소방용품의 내용연수 관리 실태를 파악하기 위하여 17개 시도권역, 공공기관 등 총 18개로 그룹 분류 후, 각 그룹별 30개씩 표본을 할당하여 회수된 422개 특정소방대상물을 대상으로 32종의 소방용품의 설치 및 내용연수 관리 실태를 파악하고 이에 대한 문제점을 분석하여 소방용품 내용연수 제도화방안을 찾고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2759-2764
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• 2014

화재감지 시간을 단축하기 위해서 연기감지기가 활용되는 추세이며, 발신기와 수신기가 100m이상 이격되어 설치되는 구조의 연기감지기는 외부환경의 영향으로 인한 발신기의 각도변화에 따라 수광부 레이저 포인트 위치가 매우 민감하게 변화한다. 본 논문에서는 레이저 발신기와 수신기 간의 원거리 설치에 따른 레이저 초점 설정의 어려움을 해결하고 외부 환경에 따른 초점 정합의 문제를 해결하기 위해서 다중 웜기어를 활용한 고정밀 제어장치와 레이저 광선의 틀어진 각도를 조정 할 수 있는 자동초점 정합 알고리즘을 제시한다.

• 한국안전학회지
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• 제21권3호
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• pp.16-21
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• 2006

This paper presents a knowledge-based electrical fire cause diagnosis system using the fuzzy reasoning. The cause diagnosis of electrical fires may be approached either by studying electric facilities or by investigating cause using precision instruments at the fire site. However, cause diagnosis methods for electrical fires haven't been systematized yet. The system focused on database(DB) construction and cause diagnosis can diagnose the causes of electrical fires easily and efficiently. The cause diagnosis system for the electrical fire was implemented with entity-relational DB systems using Access 2000, one of DB development tools. Visual Basic is used as a DB building tool. The inference to confirm fire causes is conducted on the knowledge-based by combined approach of a case-based and a rule-based reasoning. A case-based cause diagnosis is designed to match the newly occurred fire case with the past fire cases stored in a DB by a kind of pattern recognition. The rule-based cause diagnosis includes intelligent objects having fuzzy attributes and rules, and is used for handling knowledge about cause reasoning. A rule-based using a fuzzy reasoning has been adopted. To infer the results from fire signs, a fuzzy operation of Yager sum was adopted. The reasoning is conducted on the rule-based reasoning that a rule-based DB system built with many rules derived from the existing diagnosis methods and the expertise in fire investigation. The cause diagnosis system proposes the causes obtained from the diagnosis process and showed possibility of electrical fire causes.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2005년도 공동추계학술논문발표회 논문집
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• pp.213-219
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• 2005

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2005년도 공동추계학술논문발표회 논문집
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• pp.227-233
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• 2005

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.826-830
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• 1996

The pneumaic systems are widely applied to chemical factory of fire dangry and factory automation. by using compressed air, it is difficult to dynamics action analysis that the pneumatics system acts to nonlinear motion through orifices and valve flow. This paper was studied to a nonlinear chararistics of pneumaic spring, damper and absorber of pneumaic cushion cylinder.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제37권3호
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• pp.261-273
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• 2024

This paper is an experimental study on the improvement of smoke and flame detection from different materials with YOLO. For the study, images of fires occurring in various materials were collected through an open dataset, and experiments were conducted by changing the main factors affecting the performance of the fire object detection model, such as the bounding box, polygon, and data augmentation of the collected image open dataset during data preprocessing. To evaluate the model performance, we calculated the values of precision, recall, F1Score, mAP, and FPS for each condition, and compared the performance of each model based on these values. We also analyzed the changes in model performance due to the data preprocessing method to derive the conditions that have the greatest impact on improving the performance of the fire object detection model. The experimental results showed that for the fire object detection model using the YOLOv5s6.0 model, data augmentation that can change the color of the flame, such as saturation, brightness, and exposure, is most effective in improving the performance of the fire object detection model. The real-time fire object detection model developed in this study can be applied to equipment such as existing CCTV, and it is believed that it can contribute to minimizing fire damage by enabling early detection of fires occurring in various materials.

• Safety and Health at Work
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• 제5권3호
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• pp.161-164
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• 2014

Obesity is a significant problem affecting United States (US) firefighters. While body mass index (BMI) is widely used to diagnose obesity, its use for this occupational group has raised concerns about validity. We examined rates and types of misclassification of BMI-based obesity status compared to body fat percentage (BF%) and waist circumference (WC). Male career firefighters (N = 994) from 20 US departments completed all three body composition assessments. Mean BMI, BF%, and WC were $29kg/m^2$, 23%, and 97 cm, respectively. Approximately 33% and 15% of BF%- and WC-defined obese participants were misclassified as non-obese (false negatives) using BMI, while 8% and 9% of non-obese participants defined by BF% and WC standards were identified as obese (false positives) using BMI. When stratified by race/ethnicity, Pacific Islanders showed high rates of false positive misclassification. Precision in obesity classification would be improved by using WC along with BMI to determine firefighters' weight status.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.61-67
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• 2012

3상 전동기를 이용하는 3상 전력계통에서 1상이 결상되면 계통에는 불평형 전류가 흐르거나 단상전력이 공급되어 전동기 코일의 과전류로 인한 화재발생은 물론 전력계통에 큰 피해를 주게 된다. 최근 3상 전동기 결상검출 방식으로는 열동 과전류계전기와 전자식 모터 보호계전기가 대다수 이용되고 있으며, 이들은 선로의 과열이나 과전류가 발생되면 검출하고 차단기를 동작시키는 방식으로 감지속도가 느리고 오동작과 정밀도가 떨어지는 문제점이 있다. 이들을 개선하기위하여 본 논문에서는 반도체 소자를 이용한 새로운 결상보호용 제어회로 토폴로지를 설계하여 감지속도와 정밀도를 향상시키고, 소형 경량으로 제작되어 현장의 3상 전동기 제어반에 용이하게 장착시킬 수 있는 장점이 있다. 그 결과 제안한 결상 보호장치는 3상 전동기를 보호하고 결상으로 발생하는 전기화재를 최소화시키고 그리고 전력계통의 안정적인 운전에 기여할 수 있을 것이다. 제안한 결상 보호장치는 다양한 동작특성 실험을 통하여 그 성능과 신뢰성이 입증된다.