We propose that when combustible burn with contain carbon, introduce fire detector with sensor of private-use detectable light energy as infrared and ultraviolet in energy of electromagnetic-wave type radiate from flame, method for correct discrimination to resemble fire produce false alarm of detector such as sun light, hot object radiation, are welding. This research using infrared sensor is pyroelectric infrared sensor based black body radiation theory. Ultraviolet sensor is uv Tron using gas multiplication effect to current discharge and photoelectric effect of metal. To have high sensibility and to gain proper output voltage, it has high responsive performance. This research introduced UV/IR compound type flame detector and proposed method of false alarm reduced to resemble fire. The result propres the prevention and extinction of fire technique degree, certificated operation of detector.
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 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
산불 발생 시, 조기 발견 여부는 피해 규모의 정도를 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문은 산불 초기 발견과 위치 및 규모를 효과적으로 파악하기 위하여 PAN/TILT 동작이 가능한 단일 카메라로부터 파노라믹 영상을 구성하여 효율적으로 산불을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 입력된 RGB 이미지를 YCrCb 이미지로 색상 변환한 후, 차영상을 추출하여 연기의 움직임 변화를 감지함으로써 산불 후보 영역을 추출한다. 산불 후보 영역은 히스토그램 분석을 통한 불꽃 검출로 화재 여부를 판단하도록 한다. 또한 SURF와 영상 접합을 이용한 파노라믹 이미지를 지원한다. 이는 다음과 같은 장점들을 가진다. 첫째, 한대의 카메라와 한 대의 모니터를 사용하므로 경제적인 시스템 구성이 가능하다. 둘째, 파노라믹 영상을 통해 넓은 뷰를 한 번에 확인함으로써 실재감 있는 규모 확인 및 조기발견이 가능하다. 셋째, 구축된 파노라믹 영상을 저장함으로써 데이터의 양을 줄일 수 있다.
화학보호복은 독성이 있는 화학물질 및 미세분진등에 대해 공기를 차단하며 완전 밀폐형으로 공기호흡기 및 에어라인 같은 호흡보호장치와 함께 착용하여 신체부위를 보호한다. 그 예로 생물/화학보호복은 유독하고 해로운 생물/화학물질로 부터 인체를 보호해준다. 이들 보호복은 다양한 환경이 노출되어 장시간 작업을 위해서 오랜시간 보호성능을 유지해야한다. 특히, 이런 원단의 구성은 플라스틱과 고무류의 다층구조로 구성되어있다. 플라스틱류(폴리에틸렌, PTFE 등)는 표면장력이 너무 낮아 접착하는데 어려운 점이 많이 대두된다. 일반적인 표면처리방법은 크게 물리화학적 방법으로 4가지로 분류한다. 화학적산화, 불꽃처리, 플라즈마처리, UV 방사법 등이 있다. 이들 중에서 가장 간단한 산화처리는 플라즈마처리다. 이처리는 상온/상압하에서 대기 중 또는 가스내에 방전에 의해 플라즈마를 형성하고 이 플라즈마가 대상물의 표면분자와 격렬히 반응하게 하여 표면의 분자구조를 변화시킴에 따라 소수성의 표면에 Carboxyl, hydroxyl과 carbonyl과 같은 친수성으로 변하여 결합능력을 증가 시켜 표면장력을 높여주는 가장 효과적인 방법이다. 플라즈마 표면처리를 하고 나면 육안으로 표면의 변화를 감지할 수 없지만 접착, 잉크, 코팅을 잘 받아들이는 결과를 가져온다. 플라즈마 표면처리의 효과는 주로 부도체의 필름이나 합성수지 계열의 인쇄성과 접착성을 향상시키고자 많이 활용되고 있는 실정이다. 특히, 화학보호복과 같은 플라스틱류인 다양한 고분자 합성수지(Polyethylene, polypropylene, nylon, vinyl, PVC, PET 등)에 적용가능하다. 본 연구에서는 플라즈마처리조건에 영향을 주는 변수들을 고려하여 실험계획법(DOE, RSM)을 이용하여 최적화된 플라즈마 공정을 향상시키고자한다.
공업지역에서 악취원인물질로 잘 알려진 황화물은 매우 낮은 최소 후각감지농도를 나타낸다. 여러 악취발생원 주변의 대기 중 미량의 황화합물을 아르곤에서 농축시켜 선택성과 감도가 우수한 불꽃 광도 검출기 (FPD)가 장착된 가스크로마토그래프를 이용하여 측정하였다. 25% ${\beta}$,${\beta}$-Oxydipropionitrile, 60/80 Chromosob W가 저온농축을 위한 흡착제로 되었으며 이를 충전 유리컬럼의 충전제로도 사용하였다. 악취시료의 농축량은 0.1~3.0L 범위에서 채취장소에 따라 달리하였다. 주거지역과 사업장 부지경계선상에서의 공기 및 하수처리장과 같은 공업지역 내 사업장의 배출구 가스 중의 휘발성 황화합물의 농도를 측정하였다.
본 논문은 마이크로프로세서와 랩뷰 프로그램을 이용한 IoT 기반의 건물 내부 지도 및 화재 안내 시스템에 관현 연구 이다. 지금까지의 건물 내부의 비상구를 안내하는 장치는 화재 발생시 화재장소와 상관없이 항상 일정한 방향만을 나타내어 화재로부터 건물 밖까지 최적의 비상구를 나타내어 주지 않고 있다. 논문에서 구현된 스마트 제어 시스템은 마이크로프로세서와 불꽃 감지센서, 일산화탄소센서 및 온도센서를 이용하여 화재 발생 장소를 파악하였고, Zigbee 통신을 통하여 최적의 이동경로를 안내하도록 구성되어 있다. 그리고 제안된 시스템은 QR코드를 활용하여 스마트폰과 연동되게 하였다. 코디네이터 제어는 LABVIEW 소프트웨어를 통하여 설치된 스마트제어 시스템의 센서 값이 확인되도록 검증하였다. 본 논문에서 연구된 IoT 기반 제어시스템은 Arduino mega 보드와 LABVIEW 소프트웨어로 구현하였고, 디스플레이 장치와 코디네이션으로 동작 상태를 확인 할 수 있었다.
최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.
최근 4차 산업의 발전으로 대기오염 등의 환경문제가 심각해지고 있으며, 특히 산업현장에서 대기오염 물질이 많이 발생한다. 대기오염 물질은 다양한 종류가 있으며, 그 중 일산화탄소는 산업현장에서 발생하는 화재의 요소에 필수적으로 존재하기 때문에 실시간으로 모니터링 가능해야 한다. 또한 대기오염 물질 이외의 여러 환경요소들도 실시간으로 계측 가능한 원격 모니터링 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 산업현장의 환경을 원격으로 계측하기 위하여 무선통신을 이용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 센서부의 일산화탄소센서, 가연성가스센서, 온습도센서, 불꽃감지센서 등을 이용하여 데이터를 송신부의 아두이노에 수집한 후, 지그비를 이용하여 수신부로 전송한다. 전송한 데이터는 수신부 라즈베리파이의 데이터베이스에 저장하고, 저장한 데이터는 모니터링 시스템을 통하여 실시간 모니터링이 가능하다.
본 논문은 영상화재감지기(Video Fire Detector)의 시험 및 설치기준에 관한 연구로서 FM Approvals, UL, ISO7240 및 NFPA 72 기준들을 서로 비교분석하여 국가화재안전기준 203 (NFSC 203)에 반영되어야 할 기준들을 제안하였다. 영상화재감지기의 시험과 관계된 FM Approvals 기준에는 연기형, 불꽃형으로 분류되고 비화재보시험이 있었으나 UL 기준에는 연기형만 제시되어 있었다. 외국 기준인 ISO 7240에서는 화재현상 검출유형 등 6가지를, NFPA 72에서는 화재현상 검출유형 등 3가지를 조사하였다. CCTV 설치 표준공법에서는 영상화재감지기의 설치기준에 필요한 항목이 15가지가 있었으며 설치방법에 따라 각 분야별 기준이 제시되어 있었다. 영상화재감지기 적용을 위해서는 감지기 시험항목 중 용어의 정의, 감지기의 구분, 구조 및 기능에 관련항목을 삽입하고 감도조정, 비화재보방지, 주위온도시험, 유효감지거리 및 감도와 시야각, 노화시험, 살수시험, 내화시험의 7개 항목의 적용이 필요하다. 현장 설치를 위해서는 국가화재안전기준 203 (NFSC 203)에 작동환경 및 조도기준을 설정하고 음향장치, 표시등의 설치거리 등의 기준을 삽입하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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