최근 화재와 관련된 연구가 활발해지면서 축소모형실험 등을 통한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 실물화재 실험과의 직접적인 상관관계를 설명하기에는 충분하지 못하기 때문에 실물화재에 대한 관심이 증가되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 산소소모율법을 적용한 10 MW급 라지스케일로리미터를 개발하였으며, 헵탄 풀 화재를 이용한 발열량 보정을 수행하였다. 그 결과 신뢰성 높은 보정결과를 얻었으며, 보다 진보적인 실물화재연구에 적용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권4호
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pp.205-213
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2021
The properties of a scale-free network are little known; its node degree following a power-law distribution is among its few known properties. By selecting real-field scale-free networks from a network dataset and comparing them to other networks, such as random and non-scale-free networks, the topology characteristics of scale-free networks are identified. The assortative coefficient is identified as a key metric of a scale-free network. It is also identified that most scale-free networks have negative assortative coefficients. Traditional generation models of scale-free networks are evaluated based on the identified topology characteristics. Most representative models, such as BA and Holme&Kim, are not effective in generating real-field scale-free networks. A link-rewiring method is suggested that can control the assortative coefficient while preserving the node degree sequence. Our analysis reveals that it is possible to effectively reproduce the assortative coefficients of real-field scale-free networks through link-rewiring.
Fracture resistance curves for concerned materials are required in order to perform elastic-plastic fracture mechanical analyses. Fracture resistance curve is built with J-integral values and crack extension values. The objective of this paper is to apply the load ratio method to the measurement of the crack length for the real scale pipe specimen. For these, the fracture test using the real scale pipe specimen and finite element analyses were performed. A 4-point bending jig was manufactured for the pipe test and the direct current potential drop method and the load ratio method was used to measure the crack extension and the length for the real scale pipe test. Finite element analyses about the compliance of the pipe specimen were executed for applying the load ratio method according to the crack length.
This paper presents a real-time rendering algorithm of large-scale geometric data using GLSL (OpenGL shading language). It details the VAO (vertex array object) and VBO(vertex buffer object) to be used for up-loading the large-scale point clouds and polygon meshes to a graphic video memory, and describes the shader program composed by a vertex shader and a fragment shader, which manipulates those large-scale data to be rendered by GPU. In addition, we explain the global rendering procedure that creates and runs the shader program with the VAO and VBO. Finally, a rendering performance will be measured with application examples, from which it will be demonstrated that the proposed algorithm enables a real-time rendering of large amount of geometric data, almost impossible to carry out by previous techniques.
터널 화재와 관련된 축소모형실험연구는 기본적인 데이터는 제공할 수 있지만, 축소모형과 실물화재간의 정확한 이론적 상사관계가 정립되어 있지 않기 때문에 실물화재에 대한 직접적인 분석을 하기에는 어려움이 따른다. 이에 산소소모율법을 적용하여 열방출율과 같은 물리량의 측정이 가능한 실물화재실험장치인 대형칼로리미터를 개발하였다. 이를 이용하여 차량의 화재시 열방출율을 측정하기 위한 실물실험을 실시하였으며, 그 결과 차량의 열방출율은 $2.3{\sim}3.4\;MW$로 측정되었다. 이는 PIARC에서 권고하는 차량의 열방출율과 유사한 범위로서 개발된 실물화재평가장치의 신뢰성을 확인할 수 있음은 물론이고 향후 관련 연구에 매우 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 아트리움 공간에서의 화재성상을 파악하기 위해 실물 실현의 대안으로서 축소 모형 실험을 수행하였다. 연속방정식, 운동량 보존 방정식, 에너지 보존 방정식과 같은 지배 방정식의 차원해석으로부터 추론된 $\pi$변수로부터 축소법칙을 얻었다. 이 축소법칙에 따라 일본의 시반스 아트리움을 1/50로 축소한 모형에서 실험을 수행하였다. 여기서 얻어진결과를 실물 실험 결과와 비교하였다. 더 나아가 이러한 결과들은 레이저 관광을 이용한 가시화 시스템에 의해 가시화 되어졌다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4098-4116
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2020
Mobile devices such as smartphones are very attractive targets for augmented reality (AR) services, but their limited resources make it difficult to increase the number of objects to be recognized. When the recognition process is scaled to a large number of objects, it typically requires significant computation time and memory. Therefore, most large-scale mobile AR systems rely on a server to outsource recognition process to a high-performance PC, but this limits the scenarios available in the AR services. As a part of realizing large-scale standalone mobile AR, this paper presents a solution to the problem of accuracy, memory, and speed for large-scale object recognition. To this end, we design our own basic feature and realize spatial locality, selective feature extraction, rough pose estimation, and selective feature matching. Experiments are performed to verify the appropriateness of the proposed method for realizing large-scale standalone mobile AR in terms of efficiency and accuracy.
The purpose of this study is to develop every possible real-time evacuation scenarios for large-scale buildings which considering continuously changing conditions during the events. From the review of the previous studies on smartphone-based real-time evacuation systems, this study proposed the customized egress scenarios. The scenario considered the characteristics of facilities, disaster types, and individual factors of evacuees. This study verified the proposed process for real-time evacuation scenarios by applying the several actual fire cases happened recently in Korea. Based on the result of this research, necessary technologies for the real-time evacuation systems are identified and can be applied to develop the more effective evacuation system.
This study focuses on the establishment of bed mattress fire test in real scale where it explains the burner heat supply, test procedure and test report in detail. Especially burner system is dealt in importance for bed mattress test in real scale due to simulating in bedding component by burner heat out-put.
Detecting small infrared targets from the low-SCR images at a long distance is very hard. The previous Local Contrast Method (LCM) algorithm based on the human visual system shows a superior performance of detecting small targets by a background suppression technique through local contrast measure. However, its slow processing speed due to the heavy multi-scale processing overhead is not suitable to a variety of real-time applications. This paper presents a lightweight real-time small target detection algorithm, called by the Improved Selective Local Contrast Method (ISLCM), to reduce the scale-invariant computational overhead. The proposed ISLCM applies the improved local contrast measure to the predicted selective region so that it may have a comparable detection performance as the previous LCM while guaranteeing low scale-invariant computational load by exploiting both adaptive scale estimation and small target feature feasibility. Experimental results show that the proposed algorithm can reduce its computational overhead considerably while maintaining its detection performance compared with the previous LCM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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