최근 화재 탐지 분야는 불꽃 연기의 특징과 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용하여 탐지율을 높이려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 기존 화재 탐지 정확도를 높이기 위한 모델 연구 이외에도 불꽃·연기의 특징을 다양한 방법으로 데이터 가공한 학습 데이터셋을 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안한다. 제안한 모델은 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하였다. 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다.
본 논문에서는 다양한 재난안전 위협요소를 단위 산업체 시설물뿐만 아니라 지역 및 국가 단위에서 실시간으로 감지 예측하고 예방 대응하는 시스템에 대하여 알아본다. 예방 대비 대응 복구로 이뤄지는 재난관리의 전 단계를 체계적 효율적으로 관리할 수 있는 정보통신기술을 기반으로한 융복합 구현에 대하여 분석하였다. 또한 조기예측을 통한 선제적 예방과 대비 즉각적인 재난 정보 전달로 피해규모의 축소와 첨단 기술을 통해 재난현장에서의 인간한계 극복에 대하여 분석하였으며 스마트 재난안전관리의 전략으로 선제적 위험관리 및 예방 신속하고 효율적 현장 대응 및 복구와 민관 상호협력 및 효율적 연계협력의 사회안전 스마트 재난안전관리 시스템을 제시하였다.
Despite the automatic fire alarm system, according to the national fire data system of national emergency management agency, the fires account for 40,932 incidents, 2,184 injuries and about 430 billion won in property losses in 2013. Since the conventional automatic fire alarm system has several weaknesses related to electrical signal such as noise, surge, lighting, etc. Most fires are mainly caused by electrical faults, mechanical problem, chemical, carelessness and natural. The electrical faults such as line to ground fault, line to line fault, electrical leakage and arc are one of the major problems in fire. This paper describes the development of a novel real-time fire monitoring system algorithm including fault detection function which puts the existing optic smoke and heat detectors for fire detection with current and voltage sensors in order to utility fault monitoring using high accuracy DAQ measurement system with LabVIEW program. The fire detection and electrical fault monitoring with a proposed a new detection algorithm are implemented under several test. The fire detection and monitoring system operates according to the proposed algorithm well.
본 논문에서는 재난안전통신망의 전체 구조가 아닌 재난현장에서 소방대원과 현장 지휘통제실간의 정보교환이 효과적으로 이루어질 수 있도록 재난현장 지역 내의 독립적 네트워크 인프라(무선통신, 영상전송 및 현장상황파악 등) 확보를 위한 현장형 스마트 통합관제시스템을 제안하였다. 제안한 재난환경 스마트 통합 관제시스템은 재난현장에서 현장대원간의 무선통신을 지원하고, 재난현장 영상정보 수집을 위한 드론과의 통신을 지원함으로써 현장 관제시스템에서 재난상황에 대한 전체 주변 영상확보 및 현장대원의 효율적 지휘가 가능하게 된다.
Recently, many structural damage detection (SDD) methods have been proposed to monitor the safety of structures. As an important modal parameter, mode shape has been widely used in SDD, and the difference of vectors was adopted based on sensitivity analysis and mode shapes in the existing studies. However, amplitudes of mode shapes in different measured points are relative values. Therefore, the difference of mode shapes will be influenced by their amplitudes, and the SDD results may be inaccurate. Focus on this deficiency, a multi-strategy SDD method is proposed based on the included angle of vectors and sparse regularization in this study. Firstly, inspired by modal assurance criterion (MAC), a relationship between mode shapes and changes in damage coefficients is established based on the included angle of vectors. Then, frequencies are introduced for multi-strategy SDD by a weighted coefficient. Meanwhile, sparse regularization is applied to improve the ill-posedness of the SDD problem. As a result, a novel convex optimization problem is proposed for effective SDD. To evaluate the effectiveness of the proposed method, numerical simulations in a planar truss and experimental studies in a six-story aluminum alloy frame in laboratory are conducted. The identified results indicate that the proposed method can effectively reduce the influence of noises, and it has good ability in locating structural damages and quantifying damage degrees.
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.
본 연구는 자연 발생적인 화재 및 방화자에 의한 화재를 탐지하는 고효율 저비용의 옥외형 화재경보시스템으로 중소문화재, 천연기념물 및 옥외 시설물 등 화재 발생 시 관리 감시가 취약한 곳을 대상으로 한 소방시스템의 옥외 적용시 성능 및 시험에 대한 것이다. 재래적 화재감지시스템으로부터 탈피하여 지능적인 이동형 무인 화재감지시스템의 도입을 위해 화재경보시스템 성능시험, 기능시험, 옥외 환경시험, 불꽃시험 및 EMI/EMS 적합시험 등을 실시하였다. 성능시험, 기능시험, 불꽃시험 및 옥외방치시험을 3개월간 실시한바 양호하였고, 온도변화 성능시험도 $-30{\sim}70^{\circ}C$에서 양호하였으며 EMI/EMS 시험도 적합하였다. 불꽃검출거리는 75 m까지 증가되었고 대기모드 전원은 4시간 증가, 운영모드 전원에서의 동작시간은 3일까지 가능하였으며 센서뿐만 아니라 영상으로 상황을 인지하는데 적합함을 확인하였다.
본 논문은 국내 주요 시설 및 국가 기반 시설로 변화되고 있는 터널 및 지하 공동구의 조기화재탐지설비시스템 설치에 이용되고 있는 광센서 선형 화재 감지 시스템에 대한 특성 분석을 목적으로 연구를 수행하였다. 연구 방법으로는 저온 환경인 $-20^{\circ}C$에서 5일간 5가지의 열감지기 중에서 작동 여부를 확인한 결과 광센서 선형 감지기만 작동하는 것을 알 수 있었다. 또한 터널과 같은 풍속이 발생되는 곳을 가정하여 축소 모형 터널을 제작하여 0 m/s와 1 m/s를 변수로 하여 광센서 선형 감지기의 작동 특성을 분석하였다. 그 결과로서 광센서 선형 감지 시스템의 온도 변화에 있어서는 풍속이 없을 때인 0 m/s 때의 값이 높게 나타나는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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