본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 화재 발생 예측 및 탐지 방법을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하여 화재를 판단하는 알고리즘과 그에 따른 화재의 확산경로와 속도예측 및 안전구역 확보 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 복합적 인 상황에 따라 부여된 가중치를 수집된 데이터에 부여하여 화재를 판단하고, 시간에 따른 상황인식 분석을 통해 화재 이동방향과 속도를 예측하여 안전구역을 확보하는 기법이다.
본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 산불 감지 시스템을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 또한 복합적인 상황에서의 화재 감지가 힘들뿐만 아니라 별도의 지속적인 경계가 필요한 지역에 대한 설정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하고 이 데이터들을 복합적인 상황에 따라 비교, 분석하고 그에 따른 가중치를 부여하여 화재를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 또한 화재 상태를 나누어 집중적인 화재 감지가 필요한 구역에 차별적인 관리가 가능하게 한다.
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.
화재 재해를 예방하기 위해 조기 화재 탐지 기술의 필요성이 증대되고 있다. 화염 및 연기를 감지하기 위해 열, 연기 및 불꽃에 대한 센서 감지 장치가 널리 사용되고 있으나, 이 시스템은 센서 주변 환경의 요소에 따라 제한된다. 이 문제들을 해결하기 위해 다수의 이미지 기반 화재 탐지 시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 이미지로 부터 합성곱 신경망을 이용하여 연기 이미지와 불꽃 이미지에 대한 학습을 통해 특징 맵을 추출하고, 이를 사용하여 다른 입력 이미지를 연기와 불꽃으로 분류하는 이미지 기반 화재 감지 시스템을 구현하였다. 다양한 조건의 이미지를 대상으로 실험한 결과 연기와 불꽃으로 분류하는데 우수한 성능을 보여주었다.
Hydrogen is emerging as clean fuel and important industrial raw materials. The hydrogen gas is not sensed by the human olfactory system, But the combustion characteristics of hydrogen is that the ignition is very easy, the propagation speed of the flame is very fast and explosion limits is a wide range of 4 %~75 %. Therefore it is extremely in danger, and the need for its leakage detection technologies is especially important in places such as a production, transportation, storage and usage. The hydrogen sensors are classified with ceramic type, semiconductor type, optical type, electrochemical type and so on. Hydrogen sensors and their technologies are reviewed in detail for materials, fabrication process, sensing characteristics, good point and faults, and production and utilization of sensors be discussed.
본 논문에서는 무선통신(Wi-Fi)을 이용하여 화재 발생을 다수의 사람들에게 알릴 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 아두이노를 기반으로 연기 불꽃 온도센서로 화재 발생을 감지하고, 감지된 데이터를 무선통신을 이용해 서버로 전송한다. 서버에 있는 데이터를 이용하여 단말기와 화재가 발생한 감지기를 통해 화재 상황을 받는다. 그리고 화재 위치 데이터가 포함되어 신고가 가능하다. 이 시스템에서 단말기 어플리케이션의 푸시 기능으로 감지기로부터 화재 알림을 받아 볼 수 있었고, 감지기 연동 및 SMS 신고를 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 인터넷을 이용해 화재와 같은 긴급한 정보를 단말기로 사람들에게 전달할 수 있는 시스템이 실제로 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 Ag 금속입자가 기능화된 SnO2 나노선을 제작 및 저온 NO2 가스 센싱 특성을 평가하였다. Vapor-liquid-solid 공법을 이용하여 SnO2 나노선을 합성하였고, flame chemical vapour deposition 공법을 이용하여 Ag 금속입자를 SnO2 나노선 표면에 기능화하였다. 합성된 Ag 금속입자가 기능화된 SnO2 나노선을 이용하여 50℃에서 NO2 10 ppm에 대한 가스 센싱 테스트를 진행한 결과, 감응도(Rg/Ra) 1.252를 얻었다. 본 연구를 통하여, 금속입자가 기능화된 나노선을 이용한 저온동작 반도체식 가스센서의 산업 적용을 현실화 할 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 센서 기반 화재 감지 시스템은 주변 환경이 센서에 미치는 요인들에 따라 성능이 크게 제한될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 기반의 화재 감지 시스템이 다수 등장했지만, 영상에서 화염의 특성을 사람이 직접 정의하여 알고리즘을 개발하기 때문에 유사 개체에 대해 오경보를 발생시킬 수 있다. 또한 영상 프레임간의 움직임을 이용할 경우, 네트워크가 원활하지 않은 환경에서는 의도한 알고리즘이 정확하게 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상 프레임으로부터 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음, 학습된 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용해서 최종적으로 화재를 감지하는, CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 방법을 제안하였다. 또한, 검출률과 미검출율 및 오검출률의 비교를 통해서 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.
Fire detectors are designed to minimize loss of life from a fire alarm system as an alarm to help evacuate more quickly until the completion of the evacuation alarm should be continued. the purpose of such alarms in order to achieve the characteristic fire heat release rate reaches a certain level, or when a certain time has elapsed, when the heat detector is to be alarms to answer. Requires a quick response, it is desirable to install the sensor as much as possible, but taking into account the cost of installation problems by engineering approach to minimize the quantity and rapidity of detection capability should be increased. In order to increase the rapidity of fire detectors in a room according to the height of the sensing period is to be maintained the optimum distance of the fire detector detects characteristics should be considered. Differential spot-type heat detectors installed domestic basis, depending on the type of sensor that can detect one sensor area is limited and less than 4m ceiling height regulations and simply double the number in excess of 4m and intended to be installed.
본 논문에서는 나날이 늘고 있는 주거침입 범죄에 대응하여 아두이노와 스마트폰 앱을 이용하여 효율적으로 범죄에 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 집 안 곳곳에 설치된 센서의 신호를 받아 스마트 폰의 앱과 연동을 시킨다. 앱을 사용하기 위해서 사용자의 스마트폰에서 앱을 다운받아 앱을 실행시키고 실행된 앱의 연동을 통해 집 내부에서만이 아닌 집 밖에서의 조작을 구동할 수 있다. 집안에 설치된 센서들 중 움직임 감지 센서를 통해 보안적인 면에서 활용도를 높이고, 가스누출 센서와 불꽃감지 센서들을 사용하여 화재의 위험을 쉽게 감지하여 초기에 예방을 할 수 있도록 하였다. 또한, 현관문을 스마트폰으로 원격 제어하는 기능이 있기 때문에 보안이 한 층 강화되었다. 향후 다양한 센서들을 추가하고, 블루투스 모듈 외에 와이파이 모듈로 발전시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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