• 제목/요약/키워드: 불꽃 감지

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터널내 화재의 조기감지방법 및 피난터널에 관한 연구 (A Study on Fire Detecting Technologies in Tunnel Fire and Escape Tunnel)

  • 양태선;김은종
    • 한국방재학회 논문집
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    • 제5권3호
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    • pp.41-46
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    • 2005
  • 터널내에서 자동 화재탐지장비는 불꽃감지기를 설치함으로써 조기감지, 조기 진압실현 및 위험발생상황을 터널진입직전의 차량운전자 및 관련기관에 알려 즉시 대처할 수 있다. 이 논문에서는 화재발생시 즉각 대처 가능한 조기감지시스템과 피난터널에 대하여 살펴보도록 한다.

일산화탄소감지기의 적응성에 관한 연구 (A Study on the adaptability of Carbon monoxide Detector)

  • 서병근;윤명오
    • 한국화재소방학회:학술대회논문집
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    • 한국화재소방학회 2010년도 추계학술발표회 자료집
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    • pp.190-194
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    • 2010
  • 화재감지기는 화재시 발생되는 열, 연기, 불꽃, 독성가스등의 다양한 연소생성물을 감시한다. 기술의 발전으로 화재 감지방식과 기능이 다양해지고 있으며, 이에 따라 다양한 방식의 감지기들이 개발되고 있다. 최근 진보된 감지기들은 화재로 발생 이전에서 부터 감지, 비화재보에 대한 방지는 물론 감지기의 상태 오염 감도 등의 다양 정보를 제공함으로써 유사시 신속하고 정확한 대응이 가능하도록 발전되고 있다. 이러한 진보된 감지기는 막대한 피해가 예상되는 장소, 대피하는데 많은 시간이 소요되는 장소에 적용되어 인명 및 재산피해를 절감 시키고 있다. 일산화탄소감지기 또한 진보된 감지기로 화재 초기 가연물이 연소할 때 발생하는 일산화탄소를 감시한다. 일반화재의 경우 화재 초기에 가연물이 서서히 연소시 불완전 연소로 인한 다량의 일산화탄소가 발생되기 때문에 기존 열, 연기, 불꽃감지기에 비해 빠른 반응을 보여 화재를 조기에 감지함으로써 조기 대응으로 인한 피해를 줄일 수 있을 것이다. 본 연구에서는 실물화재시험 자료를 바탕으로 CO감지기의 조기 감시능력을 확인하였다. CO감지기는 화재초기 발생되는 일산화탄소를 감지하므로 대피시간이 많이 필요한 장소(병원 노인요양시설 학교 백화점 등), 침대 폼메트리스 훈소화재 발생장소(호텔침실 기숙사 숙박업소, 병실 등)등에 적응성이 우수할 것으로 분석된다. 최근 설계되는 초고층 건축물 및 주요 시설물 등에서 화재 시뮬레이션과 가상시나리오 유형 분석을 통해 성능위주의 설계가 적용되고 있다. 그만큼 정확하고 신속한 감지가 중요하다 할 수 있다. CO감지기야 말로 그 기대에 가장 부합될 것으로 분석된다.

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라즈베리파이 기반 미소 불꽃 감지를 이용한 스마트 경보 서비스 시스템 구현 (Fabrication of smart alarm service system using a tiny flame detection sensor based on a Raspberry Pi)

  • 이영민;손경락
    • Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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    • 제39권9호
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    • pp.953-958
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    • 2015
  • 라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.

UV/IR 기반의 불꽃영상인식 활용연구 (A Study of UV/IR based Fire Image Detection Application)

  • 강민구;김승환;신대용;김은종;강대석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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    • pp.642-645
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    • 2012
  • 본 논문에서는 자외선 및 적외선 필터를 기반으로 불이 연소하면서 에너지를 빛과 열의 형태로 방출하는 산화 과정으로 여러 가지의 연소반응에 의해 표출 형태가 열, 전기, 연소가스, 복사 등으로 나타날 때, 이중 열복사로 빛이 방출되는 화염의 온도에 따라 각각 특성이 다른 파장을 활용한 적외선과 자외선(IR/UV) 필터를 활용한 불꽃영상 감지시스템 설계방안을 제안한다.

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불꽃화재감지기의 시험기준 개선에 관한 연구 (A Study on the Improvement for Sensitivity Test of Flame Detectors)

  • 백동현
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제28권6호
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    • pp.58-61
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    • 2014
  • 불꽃감지기는 열, 연기식 감지기보다 화재검출이 빠르고 높은 층고에서도 효과를 발휘할 수 있어 가격이 고가임에도 많이 사용되고 있다. 불꽃감지기의 동작신뢰성 향상을 위해 성능시험, 감도시험, 옥내 외구분, 제품사후관리나 관리감독에 대하여 외국 기준과 비교하였다. 그 결과 유럽과 미주지역에는 부작동시험, 옥내 외구분이 없고 감도조정 기준이 있다. 성능시험중 작동관계는 제품의 신뢰성이나 내구성에 중심을 두고, 부작동시험은 현장의 환경에 맞게 감도를 조정할 수 할 수 있게 한다. 또한 제품사후관리 조항 추가 및 제품에 대한 품질관리 책임과 인증기관의 관리시스템, 특수감지기의 제도권 도입, 상호 관련기구들의 규정 마련이 필요하다.

퍼지추론을 사용한 화재감지시스템 개발 (The Development of Fire Detection System Using Fuzzy Inference)

  • 홍성호;김두현;김상철;박양범
    • 한국산업안전학회:학술대회논문집
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    • 한국안전학회 2002년도 춘계 학술논문발표회 논문집
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    • pp.82-87
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    • 2002
  • 지금까지의 화재감지시스템은 하나의 입력요소에 대하여 화재, 비화재로 판단하는 단순한 형태의 신호를 발신하여 하나의 요소로만 화재를 판단하여 왔다. 또한 기존의 화재감지시스템은 화재 시에 발생되는 열, 연기, 불꽃 등에 대하여 감지기회로에서의 미리 지정한 고정값과의 비교를 통하여 정해진 기준을 넘을 경우 화재로 판정한다. 그러나 고정값을 기준으로 신호를 발신하게 되어있는 화재감지기의 동작은 상황에 따라 불확실한 경우가 발생한다.(중략)

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화재 감지 센서와 구동 회로를 이용한 전원 개폐장치의 구현 (Implemention of Power On/Off Set by Using Fire Flame Sensor UV TRON and Driving Circuit)

  • 김양호;손웅태;이해경
    • 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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    • 한국조명전기설비학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.231-234
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    • 2005
  • 본 논문에서는 화재 감지 센서(UV TRON R2868)와 센서 구동 회로를 이용하여 일반 교류 전원을 스위칭할 수 있는 장치를 제안하고 이를 구현하였다. 구성된 전원 구동 회로의 해석을 위해서 OrCAD 프로그램을 사용하였고, 이를 실제 구동 회로 세트에 부가하여 구성한 후 실험하였다. 실험 결과 주어진 환경에서 불꽃이나 화염만을 감지하여 경보해 주는 특성을 비교적 안정적으로 수행하였으며, 그 결과는 불꽃이나 화염을 감지 후 경보를 필요로 하는 실제적인 활용 분야에 적용할 경우 회로설계의 자료에 참조 할 수 있으리라 사료된다. 이 결과를 바탕으로 화재 감지 센서와 구동 회로를 이용한 전원 개폐 장치의 동작이 실제로 활용 가능함을 검증할 수 있었다.

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딥러닝을 이용한 화재 발생 예측 이미지 분할 (Image Segmentation for Fire Prediction using Deep Learning)

  • 김태훈;박종진
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.65-70
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    • 2023
  • 본 논문에서는 화재로부터 실시간으로 화염과 연기를 감지하고 분할하기 위해 딥러닝 모델을 사용하였다. 이를 위해 의미론적 분할에서 우수한 성능을 보이는 U-NET을 사용하고 다중 클래스를 이용하여 화재의 불꽃과 연기를 구분 하였다. 제안된 기법을 이용하여 학습한 결과, 손실 오차와 정확도 값이 각각 0.0486과 0.97996으로 매우 양호하였다. 객체 감지에 사용되는 IOU 값도 0.849로 매우 좋았다. 학습된 모델을 이용하여 학습에 사용하지 않은 화재 이미지를 예측한 결과, 화재의 불꽃과 연기가 잘 감지되고 분할되었으며, 연기의 색상도 잘 구분되었다. 제안된 기법을 이용하여 화재 예측 및 감지 시스템 구축 등에 사용될 수 있다.