• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.45-51
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• 2013

본 논문에서는 자외선(UV, ultraviolet) 및 적외선(IR, infrared) 센서를 결합함으로서 불이 연소하면서 방출하는 빛의 파장을 활용한 영상신호를 검출하는 결합형 불꽃영상 검출시스템은 적외선 센서와 자외선 센서 기반의 신호처리 알고리즘 설계방안을 제안한다. 또한, 설계한 듀얼모드인 결합형 불꽃영상 검출시스템은 단독형 적외선 또는 자외선 센서 기반의 영상검출 알고리즘의 검출 성능결과를 비교한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권4호
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• pp.476-481
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• 2019

화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.516-521
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• 2010

본 논문은 퍼지 칼라모델을 이용한 영상기반의 지능형 무인 화재감시 시스템을 제안한다. 일반적으로 화재 감시를 위해 열이나 연기를 감지하는 별도의 장치를 사용하지만, 널리 보급된 폐쇄회로를 이용하면 별도의 장치와 추가적인 비용 없이 화재를 감시할 수 있다. 이와 같이 영상만으로 화재를 감시하는 시스템은 주로 연기나 불꽃을 추출하는 방법을 사용한다. 그러나 연기검출 방식은 야간에 회색계열의 연기를 검출하기 곤란하고, 불꽃검출 방식은 온도, 인화물질, 화재규모 등에 따른 불꽃색상의 변화에 대응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 무인환경 특히 야간 및 다양한 불꽃색상의 변화에 대응할 수 있는 강인한 화재감시 시스템을 다룬다. 이를 위해 폐쇄회로의 입력영상으로부터 움직임 영역을 추출하고, 퍼지 칼라모델을 이용한 색상과 히스토그램을 이용한 모양을 통해 불꽃 여부을 판단하고, 이것의 확산이 확인될 경우, 화재경보를 발령하는 시스템을 구현한다. 마지막으로, 통제된 실제 화재 실험을 통해 제안하는 방법의 유효성을 검증한다.

• 전기저널
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• 7호통권127호
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• pp.100-102
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• 1987

변류기는 자가용 수전설비에서는 계측과 보호계전기를 동작시키기 위해 필요한 것이다. 변류기 중 CT라고 하는 것은 회로의 전류를 검출하여 전류계, 전력계, 역률계 등에 접속되는 외에 과전류계전기를 동작시켜 과부하나 단락사고시에 회로를 차단하여 고압기기를 보호한다. 또한 ZCT (영상변류기)는 지락전류는 검출하여 지락계전기를 동작시키는 역할을 한다. 여기서는 이와 같이 중요한 역할을 하는 변류기의 고장사례이다.

• 한국음향학회지
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• 제22권2호
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• pp.113-120
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• 2003

레일리는 수학적 이론에 능했을 뿐 아니라 실험 음향학자로서 중요한 기여를 했다. 그는 리케의 열에 의한 음발생 장치와 노래하는 불꽃을 순음발생 장치로 개선했다. 무엇보다는 그가 만든 인공 새소리 발생장치는 실험용음원의 개선에서 결정적으로 기여했다. 이 장치는 초음파를 발생시켜 실험실 안에서 소리의 직진, 굴절, 회절, 간섭의 실험을 교란 없이 수행할 수 있게 해주었다. 또한 레일리는 소리의 검출장치로서 민감 불꽃을 개선했다. 그는 또한 정밀한 회전속도 조절장치 (소리바퀴)와 소리의 절대 세기를 측정하는 장치 (레일리 원반)를 만들어 실험 음향학의 정밀성의 증진에 기여했다.

• 대한화학회지
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• 제52권2호
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• pp.155-163
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• 2008

유기-실리카 이용한 잔유 구리(II)의 양을 빠른 추출을 위한 간단하고 재현성을 가지는 방법과 불꽃원자 흡수분광법으로의 검출에 대해 연구하였다. 공통으로 존재하는 이온은 분리와 검출에 간섭받지 않았다. 예비농축인자는 100 ml시료 용량에 대해 100 (1 ml 추출용량) 이 였다.제안된 방법의 검출한계는 1.0 ng ml-1이다. 최적조건하에서 흡착제의 최고흡수용량은 5 mg 구리/g 흡착제 였다. 최적조건하에서 상대표준편차는 2.8% (n=10)을 얻었다. 다양한 양의 구리(II)이온은 스파이크한 자연수와 합성수를 시험 시료로 하여 정확도 등을 시험하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.24-30
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• 2012

본 연구는 저압 선로의 접촉 부분에서 발생할 수 있는 접촉 불량과 그 부분의 진동이 결합될 경우 발생될 수 있는 불꽃 및 직렬 아크를 검출할 수 있는 방법에 대한 것이다. 일반적으로 전기화재의 원인은 과전류, 단락, 접촉불량 등 여러 가지가 있을 수 있다. 이 중 과전류 및 단락 등은 선로에 흐르는 순간 전류량을 검출하여 감지할 수 있으나, 접촉불량은 전압, 전류값의 초과분 및 파형의 왜곡으로는 검출하기가 어려운 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지논리 및 다차원 기법을 이용하여 최적의 아크 판단 기법을 연구하고, 아크 검출 및 검증을 위한 모의실험과 제어기 실험 및 부하실험을 실시하였다. 그 결과 제어기 및 검출 알고리즘이 여러 가지 부하와 상관없이 정상적인 부하의 파형과 아크 발생시의 파형을 구분하여 성공적으로 직렬아크를 검출하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.36-43
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• 2004

본 연구에서는 운전중인 직류전동기의 브러시를 임의로 회전하여 브러시와 정류자편에 불꽃을 발생시켰을 때, 초음파센서와 AE센서를 이용하여 각각의 기계적 노이즈 신호를 검출하였으며, 이를 주파수 스펙트럼으로 분석하였다. 또한 직류전동기의 브러시가 중성축에 정상적으로 위치하여 운전하고 있을 때, 초음파센서와 AE센서를 이용하여 각각의 자기적 노이즈 신호를 검출하였으며, 이를 주파수 스펙트럼으로 분석하였다. 그리고 직류전동기의 브러시를 임의로 회전한 경우의 기계적 노이즈 신호 및 브러시가 중성축에 위치한 경우의 자기적 노이즈 신호를 비교ㆍ분석하였다. 실험 결과, 운전중인 직류전동기의 브러시를 회전방향으로 임의로 회전하여 검출한 초음파의 기계적 노이즈 신호는 브러시가 중성축에 정상적으로 위치하여 검출한 초음파의 자기적 노이즈 신호보다 대략 2.5∼3.0배 증가되었다. 또한 운전중인 직류전동기의 브러시를 회전방향으로 임의로 회전하여 불꽃을 발생시켰을 때, AE의 기계적 노이즈 신호를 검출하여 주파수 스펙트럼으로 분석한 결과 주된 주파수 영역이 대략 1.3[MHz]∼l.5[MHz]인 것으로 나타났다

• 한국화재소방학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.77-83
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• 2002

질소, 아르곤, 이산화탄소와 같은 불활성가스 및 이들의 혼합물을 소화약제로 하여 n-Heptane을 연료로한 cup-burner test 장치에서 불꽃소화농도와 연소시 배가스의 조성을 측정하였다. 이성분 불활성가스계 혼합소화약제의 소화농도는 혼합물의 구성비를 이용한 모델에 의해 잘 예측됨을 알 수 있었다. 불활성 가스계 혼합 소화약제에 의한 소화작용에 있어서 혼합가스의 평균비중이 클수록 소화 성능이 우수하였다. 또한 밀폐된 공간의 구조가 소화에 영향을 미칠 수 있음을 확인하였다. 연소시 배가스 중 이산화탄소 조성은 사용하는 소화약제의 양이 증가할수록 감소하였다. 일산화질소 발생은 소화약제의 질소 함량과는 상관이 없으며 공기유량을 크게 하여 불꽃을 크게 했을 때 검출되었다.