Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.2
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pp.70-74
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2015
In this paper, satellite communication based video surveillance system that consisted of ultra-small aperture terminals with small-size smart vision sensor is proposed. The events such as forest fire, smoke, intruder movement are detected automatically in field and false alarms are minimized by using intelligent and high-reliable video analysis algorithms. The smart vision sensor is necessary to achieve high-confidence, high hardware endurance, seamless communication and easy maintenance requirements. To satisfy these requirements, real-time digital signal processor, camera module and satellite transceiver are integrated as a smart vision sensor-based ultra-small aperture terminal. Also, high-performance video analysis and image coding algorithms are embedded. The video analysis functions and performances were verified and confirmed practicality through computer simulation and vision sensor prototype test.
WO$_3$/SnO$_2$ceramics has been suggested as an effective sensing material for monitoring offensive odor or pollutant gases. This work was focussed on improving long-term stability, which has been a principal problem generally taking place in SnO$_2$semiconductor gas sensor. Miniaturized thick film gas sensors were fabricated by screen printing technique. Two types of sensor materials, W doped SnO$_2$and WO$_3$mixed SnO$_2$, were comparatively investigated on those long-term stability and sensitivites to several gases. Small amount of W doping(0.1 mol%) into SnO$_2$largely improved the long-term stability. The W(0.1 mol%) doped SnO$_2$gas sensor had higher sensitivities to both acetone and alcohol compared with WO$_3$(5 wt%) mixed SnO$_2$gas sensor. On the contrary, WO$_3$(5 wt%) mixed SnO$_2$gas sensor showed more superior sensitivity to cigarette smoke due to larger W content.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.11
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pp.2759-2764
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2014
Smoke detector is commonly used to reduce fire detection time. However, technical problems regarding its inaccuracy of laser beam-receiving point on the surface of the sensor associated with incoming interference are identified when the laser transmitter and receiver are installed at a distance of about 100m. In this paper, we propose the auto focus alignment algorithm with high precision to adjust tilting angle of lasers caused by environmental interference so that solve existing issues using multi-level worm gear set.
This paper presents a study on the analysis for reducing the number of false alarms in fire detection system. In order to intelligent algorithm fuzzy logic is adopted in developing fire detection system to reduce false alarm. The intelligent fire detection algorithm compared and analyzed the fire and non-fire signatures measured in circuits simulating flame fire and smoldering fire. The algorithm has input variables obtained by fire experiment with K-type thermocouple and optical smoke sensor. Also triangular membership function is used for inference rules. And the antecedent part of inference rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire probability. A fire-experiment is conducted with paper, plastic, and n-heptane to simulate actual fire situation. The results show that the intelligent fire detection algorithm suggested in this study can more effectively discriminate signatures between fire and similar fire.
Despite the continuous advancement of science and technology, fire accidents continue to occur without decreasing over time, so there is a constant need for a system that can accurately detect fires at an early stage. However, because most existing fire detection systems detect fire in the early stage of combustion when smoke is generated, rapid fire prevention actions may be delayed. Therefore we propose an early fire detection system that can perform early fire detection at a reasonable cost using LSTM, a deep learning model based on multi-gas sensors with high selectivity in the early stage of decomposition rather than the smoke generation stage. This system combines multiple gas sensors to achieve faster detection speeds than traditional sensors. In addition, through window sliding techniques and model light-weighting, the false alarm rate is low while maintaining the same high accuracy as existing deep learning. This shows that the proposed fire early detection system is a meaningful research in the disaster and engineering fields.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.20
no.3
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pp.318-322
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2014
A kind of field bus called Actuator and Sensor interface bus(AS-i) was designed in this paper. The configuration of AS-i network system used Application Specific Integrated Circuit(ASIC) SAP5S chip and PLC S7-200 station, which included CPU 224 and AS-i master module CP 243-2. We also created an example program for PLC S7-200 to control AS-i network. The fire and smoke detection system was made with AS-i network system that was designed. This system had got more advantages than other system such as number of stations, easy installation, wide working area, etc. And designed system can be used as a partner network for higher level field bus networks.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.25
no.4
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pp.846-856
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2001
An experimental study has been made to investigate the effect on wake flow and vortex shedding frequency by vortex stabilizer in Karman vortex type air flow sensor. The conditions investigated include 3 types of shapes and 3 types of separation distances of the vortex stabilizer. The phase averaged technique and smoke-wire flow visualization method are used to understand the detail information. The rolling up position of shear layer is fixed by the influence of the vortex stabilizer. Especially, the convex type vortex stabilizer has shown the more stable repeatability and linearity regarding the vortex shedding frequency compared to the other types.
The typical evacuation guidance system based on fire detectors, which is being widely used in theaters and large buildings, is often operated in an analog manner. In case of fire, it often causes the system to lose a wired line or wireless fire detection sensor, resulting in the difficulty of transmitting signals from a wired or wireless fire detection sensor to the main fire monitoring device. Accordingly, this paper has proposed the broadcasting system for disaster management, having an efficient evacuation guidance plan when a disaster occurs. The system reacts to an emergency situation along with fire alarm sirens in real time. We have implemented the above system by means of a simulation program that prints the evacuation guidance information (e.g., location and time of fire, and evacuation path) on an LCD located in a building through the fire sensor network in case of an emergency (e.g., actual fire). We have developed the simulation system by using mathematical algorithms, such as the optimal path search and the fire smoke diffusion algorithm. This simulation program considers the structure of a building and the location where the fire has initially occurred, applying it to the simulator.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1371-1376
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2019
In case of fire in a structure, it is difficult to suppress fire because it can not accurately grasp the location of fire in case of fire. In this paper, we propose a system algorithm that can guide the optimal evacuation route in case of deep learning-based (RNN) structure disaster. The present invention provides a service to transmit data detected by sensors to a server in real time by using installed sensor, to transmit and analyze information such as temperature, heat, smoke, toxic gas around the sensor, to identify the safest moving path within a set threshold, to transmit information to LED guide lights and direction indicators in a structure in real time to avoid risk factors. This is because the information of temperature, heat, smoke, and toxic gas in each area of the structure can be grasped, and it is considered that the optimal evacuation route can be guided in case of structure disaster.
The power of semiconductor, Korea is continuously constructing semiconductor production line for keeping a front-runner status. however, studies and data about potential risks in semiconductor factory are still short. If fire does not initially suppressed, the fire causes a great damage. To decrease fire risk factors, in addition to fire fighting safety equipment, more important thing is how to design and construct fire protection system. The current fire protection codes about semiconductor factory come under functional law, and this law is short of consideration about particularity of factory. The existing prescriptive fire codes depending on experience compose without evident engineering verifications, thus equipments which is created by the current prescriptive fire code may bring about a variety of problems. For example, the design under the current regulation can not cope with the excessive investments, low efficiencies, and the diversifying construction designs and be applied to the quick changes of new technologies. Ergo, an optimal design for fire protection is to equip fire protection arrangements with condition and environment of production field. Manufacturing factory of semiconductors is a windowless airtight space. And for cleanliness, there exists strong flow of cooperation. Therefore, there is a need for fire safety design that meets the characteristic of a clean room. Accordingly, we are to derive smoke flow according to cooperation process within a clean room and construction plan of an optimal sensor system. In this study, in order to confirm the performance of proposed smoke-exhaust equipment and suggest efficient smoke exhaust device when there is a fire of 1MW of methane in the clean room of company H, we have implemented fire simulation using fluid dynamics computation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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