Today's urban transit system is regarded as the important public transportation service which saves passengers' time and provides the safety. Many researches focus on the rapid and protective responses that minimize the losses when dangerous situation occurs. In this paper we proposed the early fire detection and corresponding rapid response method in urban transit system by combining automatic fire detection for video input and the sensor system. The fire detection method consists of two parts, spark detection and smoke detection. At the spark detection, the RGB color of input video is converted into HSV color and the frame difference is obtained in temporal direction. The region with high R values is considered as fire region candidate and stepwise fire detection rule is applied to calculate its size. At the smoke detection stage, we used the smoke sensor network to secure the credibility of spark detection. The proposed system can be implemented at low prices. In the future work, we would improve the detection algorithm and the accuracy of sensor location in the network.
본 연구에서는 제연시스템의 효율성을 높이고 유연성을 주며 방재성능을 향상시킬 수 있는 통합 제어시스템을 개발하였다. 통합제어시스템의 개발을 위한 프로세스, 알고리즘 확립과 엔지니어링 데이터의 바탕으로 신뢰성이 확보된 각종 센서와 통합제어시스템을 개발하였다. 기존의 개별제어 방식에서 통합제어시스템으로 부터 중앙집중식 통합관리를 함으로서 제연시스템을 보다 정확하고 신뢰성 있는 최적의 제어기능을 얻을 수 있으며, 제연시스템에 유연성을 부과시킬 수 있을 것으로 본다. 또한 통합제연시스템의 기틀을 마련하고 제연시스템의 기능성 확보와 성능위주의 제연시스템을 구출할 수 있을 것으로 본다.
본 논문은 컬러 영상에서 색상과 움직임 정보를 이용하여 후보영역을 특정하고 연기의 특성들을 추출하여 신경망을 사용한 검출의 성능을 분석하여 제시한다. 기존 연기 검출 알고리즘에서는 연기의 움직임, 색상을 분석하여 후보영역으로 특정하고 그 영역 안에서 연기의 여러 특성을 분석 하는 방법을 이용한다. 하지만 대부분 처음 발생하는 연기의 색상조건을 고려하지 않았기 때문에 조기 검출에는 적절하지 못하다. 본 논문은 연기의 색상과 움직임의 특성을 분석하여 그에 알맞은 방법을 적용하여 후보영역을 폭넓게 결정하고 그 영역 내에서 연기의 확산과 투명성을 인공신경망에 적용시킴으로써 나오는 성능을 분석하였다. 모의실험 결과는 91.31%의 검출율과, 2.62%의 오검출율 성능을 확인할 수 있었다.
Lee, Kwon H.;Kim, Young J.;Hoyningen-Huene, Wolfgang V.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.491-492
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2003
The large amount of smoke produced near Lake Baikal was transported to Northeast Asia with high AOT (Aerosol Optical Thickness) as seen in satellite images. Aerosol retrieval using a separation technique was applied to MODIS (Moderate Imaging Spectroradiometer) and SeaWiFS (Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor) data observed during 14-22 May 2003. Large AOT, 2.0~5.0 was observed on 20 May 2003 over Korea due to the influence of the long range transport of smoke aerosol plume from the Russian fires, resulting in high PM10 concentration was observed at the surface.
This paper introduced a novel multi-gas sensor detector with simple signal processing algorithm. This device was evaluated by investigating the characteristics of combustible materials using fire-generated smell and smoke. Plural sensors including TGS821, TGS2442, and TGS260X were equipped to detect carbon monoxide, hydrogen gas, and gaseous air contaminants which exist in cigarette smoke, respectively. Signal processing algorithm based on the difference of response times in fire-generated gases was implemented with early and accurately fire detection from multiple gas sensing signals. All fire experiments were performed in a virtual fire chamber. The cigarette, cotton fiber, hair, polyester fiber, nylon fiber, paper, and bread were used as a combustible material. This analyzing software and sensor controlling algorithm were embedded into 8-bit micro-controller. Also the detected multiple gas sensor signals were simultaneously transferred to the personnel computer. The results showed that the air pollution detecting sensor could be used as an efficient sensor for a fire detector which showed high sensitivity in volatile organic compounds. The proposed detecting algorithm may give more information to us compared to the conventional method for determining a threshold value. A fire detecting device with a multi-sensor is likely to be a practical and commercial technology, which can be used for domestic and office environment as well as has a comparatively low cost and high efficiency compared to the conventional device.
본 논문에서 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서의 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다. 따라서, 이웃하는 점들의 깊이 변화가 많은 객체인 경우에는 객체면의 깊이를 결정하지 못한다. 연기의 농도가 일정 주파수로 변화하고, 적외선 영상의 이웃하는 화소간의 변화가 많기 때문에 키넥트가 깊이를 결정하지 못한다. 본 논문에서는 연기에 대한 키넥트의 특성을 이용하여 연기를 검출한다. 키넥트가 깊이를 결정하지 못한 영역을 후보영역으로 설정하고, 색영상의 밝기가 임계값보다 큰 경우 연기영역으로 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 실내에서의 연기 검출에 RGB-Depth 카메라가 효과적임을 확인할 수 있다.
최근 도심지내 주거공간은 다세대 거주공간으로 변화하여 화재 발생시 연기 충전이 발생되는 특징이 있다. 또한 피난경로와 연기의 유출 방향이 동일하여 피난자의 연기 흡입 가능성이 매우 높은 실정이다. 도심지 주거공간과 같은 협소거주공간에서 화재를 진압할 때는 화점 탐색이 가장 중요하며 이를 위해 소방관 헬멧에 장착하여 화점 탐색에 활용할 수 있는 EO/IR센서를 구현하고 이에 대한 동작시험을 함으로서 향후 화점탐색센서 연구 및 개발에 활용할 수 있는 결과를 도출하였다.
본 논문은 CO센서의 화재에 대한 감지특성을 분석 후 화재감지기로서의 적용성 판단을 하기 위한 논문이다. CO센서의 화재감지기로의 적용성을 판단하기 위해 UL 268에서 규정하고 있는 화재시험실과 유사한 규모의 화재실험장을 설계 제작하고, UL 268에서 제시된 화재시험기준에 준한 실화재실험을 실시하여 화원 종류에 따른 CO센서와 광전식연기감지기의 다양한 화원의 화재에서 발생하는 일산화탄소와 연기에 대한 감지특성을 측정하여 비교 분석하였다. 실험결과 종이화원 및 목재화원과 같이 불완전연소로 진행되는 초기화재에서 CO센서가 광전식연기감지기보다 약 2~3배 빠른 감지특성이 나타났다. 특히, 목재훈소화재에서 CO센서의 감지특성이 매우 우수한 것으로 나타났다.
본 논문은 화재감지는 물론 화원까지 구별할 수 있는 광전식 연기감지기 개발을 위한 기초 연구이다. 이를 위해, 현재 광전식 연기감지기에 많이 사용되고 있는 광원과 센서를 사용하여 광학챔버를 제작하였으며, UL 268에서 연기감지기를 시험할 때 사용되는 세 가지 화원(종이화원, 목재화원, 인화성 액체화원)을 대상으로 각 화원별 광학적 특징을 구하였다. 그 결과 종이화원과 목재화원은 산란에 큰 차이를 보였으며, 인화성 액체화원은 소광의 원인이 다름을 알 수 있었다.
This study presents an analysis of comparison of P-type fire detection system with fuzzy logic-applied fire detection system. The fuzzy logic-applied fire detection system has input variables obtained by fire experiment of small scale with K-type temperature sensor and optical smoke sensor. And the antecedent part of fuzzy rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire probability. Also triangular fuzzy membership function is used for input variables and fuzzy rules. To calculate the final fire probability a centroid method is introduced. A fire experiment is conducted with controlling wood crib layer, cigarette to simulate actual fire and false alarm situation. The results show that peak fire probability is 25[%] for non-fire and is more than 80[%] for fire situation, respectively. The fuzzy logic-applied fire detection system suggested here is able to distinguish fire situation and non-fire situation very precisely.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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