• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2010년도 정기 학술발표대회
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• pp.70.2-70.2
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• 2010

본 연구는 최근 발생한 숭례문 화재와 같은 목조문화재의 화재를 초기에 인지하고 확인하는 차원에서 고안된 시스템으로써 불꽃감지기와 같은 초기 화재 감지시스템의 오작동 여부를 확인하여 화재감지기의 오작동으로 인한 경제적 시간적인 손실을 예방하고 목조문화재를 화재로부터 보호하기 위한 시스템이다. 초기에 화재를 감지하는 불꽃감지기는 현재 목조문화재뿐만 아니라 다양한 곳에서 활용되고 있지만 감지기의 오작동 및 오류를 확인하는 시스템은 실제로 실효성 등의 문제로 인해 활용이 미비한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술, 불꽃감지기, 이미지 센서, USN 기반 문화재 방재 응용사례, 오작동 확인시스템 구현 등에 대해서 살펴보고 유비쿼터스형 문화재 방재시스템을 제시해 본다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-6
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• 2000

가연물 연소시 불꽃의 복사에너지 Spectrum분석을 통하여 태양광, 인공광과 Flame의 spectrum특성해석으로 불꽃감지기술을 정립하였다. IR파장대의 복사에너지를 감지하기 위해 초전형 감지소자개발로 PZT소자를 개발하였으며, Band Pass Filter와 회로안정화기술을 적용한 적외선 불꽃화재감지기를 개발하였다. 시작품의 성능은 신뢰성 있는 적외선 불꽃감지기로 검증이 되었으며, 연구결과는 휘발유, 석유화학제품의 연소시 발생되는 불꽃을 조기에 감지하는 복사에너지 감지기가 개발되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.112-119
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• 2019

본 논문에서는 불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝 구조의 불꽃 감지 과정은 불꽃 색깔 모델을 사용한 불꽃 영역 검출, 불꽃 색깔 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류, 검출된 불꽃 영역의 $N{\times}N$ 셀 분리, 불꽃 모양 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력 영상에서 불꽃의 색만을 추출한 다음 레이블링하여 불꽃 영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 불꽃 영역을 불꽃 색깔에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 출력단의 불꽃 클래스 확률이 75% 이상에서만 불꽃 영상으로 분류한다. 세 번째로 앞 단에서 75% 미만 불꽃 영상으로 분류된 영상들의 검출된 불꽃 영역을 $N{\times}N$ 단위로 분할한다. 네 번째로 $N{\times}N$ 단위로 분할된 작은 셀들을 불꽃의 모양에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 각 셀의 불꽃 여부를 판단하여 50% 이상의 셀들이 불꽃 영상으로 분류될 경우에 불꽃 영상으로 분류한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 ImageNet의 불꽃 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 딥러닝 구조는 기존의 딥러닝 구조보다 평균 29.86% 낮은 리소스 점유율과 8초 빠른 불꽃 감지 시간을 나타내었다. 불꽃 검출률은 기존의 딥러닝 구조와 비교하여 평균 0.95% 낮은 결과를 나타내었으나, 이는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 딥러닝 구조를 가볍게 구성한데서 나온 결과이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 불꽃 감지를 위한 딥러닝 구조는 임베디드 시스템 적용에 적합함이 입증되었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 전력전자학술대회
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• pp.495-496
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• 2017

불꽃의 파장을 감지하여 화재를 감지하는 불꽃감지기는 유형에 따라 자외선식, 적외선식, 다중파장식, 복합식으로 나뉜다. 불꽃감지기의 단점으로는 다양한 오작동과 신속한 대처가 담보되지 못한다는 데 있다. 이를 해결하기 위해서 오작동에 대한 대비책과 스마트 정보통신을 활용한 연구개발이 필요하다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권5호
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• pp.49-54
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• 2010

목조문화재의 화재특성을 보면 화재전파가 빠르고 화재가 발생하면 전소로 이어질 가능성이 큰 특징을 가지고 있다. 그러므로 화재의 예방과 초기 진압을 위해서는 상황을 정확히 인지할 수 있는 기술적인 대응과 더불어 인지된 문제를 조기에 대처할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 기술을 첨단 유비쿼터스 기술에 의한 상황 감지, 그리고 상황에 따른 빠른 대처 즉, 진압에 활용하기 위해 본 연구에서는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술, 불꽃감지기, 이미지 센서, USN 기반 문화재 방재 응용사례, 오작동 확인시스템 구현 등에 대해서 살펴보고 유비쿼터스형 문화재 방재시스템에 대해 불꽃감지기 오작동 확인시스템에 대해 실험하여 연구결과를 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.712-721
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• 2010

본 논문에서는 화재 불꽃의 시각적 특징들을 확률적인 멤버십 함수로 모델링하고 이를 퍼지 유한상태 오토마타에 적용한 새로운 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에서 배경모델을 이용하여 움직임 영역을 추출하고 불꽃 색상 모델을 적용하여 최종 화재 후보 영역을 결정한다. 불꽃영역은 일반적으로 연속적이며 불규칙한 패턴을 가지고 있으므로 명도와 웨이블릿 에너지의 왜도 값과 모션의 상승 방향성을 이용하여 확률모델을 생성하고 이를 퍼지 유한상태 오토마타에 적용한다. 퍼지 유한상태 오토마타는 오토마타의 성능과 퍼지 로직이 결합된 형태로 컴퓨터 시스템에서 불확실한 문제뿐 아니라 연속적인 공간에서 발생하는 문제를 처리하는 시스템적인 접근법을 제공한다. 제안된 알고리즘은 다양한 화재 영상에서 성공적으로 불꽃을 감지하였고 다른 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보여주고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.331-336
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• 2017

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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.463-470
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• 2009

본 논문은 기존의 센서 기반 화재 감지기가 넓은 장소와 개방된 공간에서 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 카메라 영상을 이용한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 다수의 휴리스틱한 정보를 이용하거나 속도가 느린 문제점을 보여주었다. 이를 해결하기 위하여, 통계적인 값들을 사용했으며 속도를 개선하기 위해 블록 단위로 처리하였다. 먼저 입력된 영상에서 배경 모델과 불꽃 색상 모델 을 이용하여 화재 후보 영역을 추출한다. 그 후 후보 블록에 대하여 시간축 상에서의 명도 변화, 웨이블릿 계수 변화, 모션 변화를 추출하여 확 률 모델을 생성하며, 생성된 모델들을 퍼지 로직의 멤버십 함수로 사용하였다. 마지막으로 역퍼지(defuzzification) 과정을 통해 최종 결과 함수를 생성하고 이로부터 불꽃 발생 확률값을 예측하였다. 실험에서는 제안한 화재 불꽃 감지 알고리즘을 성능이 가장 좋다고 알려진 Toreyin의 알고리즘과 비교하여 성능이 개선되었음을 보여주고 있다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.85-91
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• 2019

이 연구는 불꽃파장 감지기술과 불꽃영상 감지기술을 융합한 도로터널용 자동소화설비의 화재감지성능을 평가하기 위한 실험이다. 화재감지성능을 향상시키기 위한 이 융합기술은 화재 시 화원의 위치를 파악하고, 노즐을 화원으로 향하여 화재가 발생한 장소에만 가압수를 방사함으로서 화재진압에 따른 수손피해를 줄이는 효과를 얻을 수 있었다. 도로터널의 화재 중 불꽃 및 연기가 선행되는 상황에서 각각 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, 35 m 거리에 $70cm{\times}70cm$의 목표물을 두었을 때 화원의 위치를 파악하는지를 실험하였다. 실험결과 농연의 간섭으로 인해 자외선 및 삼파장적외선센서의 감지능력이 감쇠되는 결과를 확인하였다. 또한 농연으로 인해 불꽃이 가려진 경우 이미지센서가 농연을 감지하여 화재신호를 발신함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.293-294
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• 2022

본 프로젝트에서는 화재 발생 시 발견하기 어려운 곳이나 화재가 빈번한 곳에 구축하는 것을 목적으로 하고 있다. 가스와 불꽃을 감지하는 센서로 화재를 감지하고, 디스플레이와 LED 그리고 소리를 통해 화재발생을 알려준다. 그 후, 스프링클러가 작동하여 초기화재에 대응에 도움을 주고 119에 자동으로 신고가 된다. 일정 수치의 센서에 대한 감지 값을 인식하고 인식한 감지 값에 반응하여 화재 대처를 가능하게 구현하는 시스템을 제안한다. 감지센서를 통한 화재장소에서의 불꽃과 가스를 감지하게 되어 스프링클러가 1차적으로 화재의 번짐을 지연해 주고 은근 소방서에 자동적으로 신고를 하게 되는 자동화 프로그램 이행을 목표로 하고 있다.