• Journal of Oral Medicine and Pain
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• v.20 no.2
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• pp.283-289
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• 1995

레이저가 의학영역에서 사용된 후 구강내 연조직과 경조직 병소에 대한 임상적 적용에 관한 관심이 커져왔다. 레이저가 조사되는 부위에서는 대부분 연기가 발생한다. 이 경우 병원체가 존재하는 병소에 대한 레이저치료시 발생되는 연기속에 병원체가 포함되어 이Tekas 환자와 술자는 이의 흡입가능성이 크므로 균혈증 및 상기도나 호흡계의 의원성 감염이 유발될 수 있다. 저자는 레이저치료시 발생되는 연기속에 병원체가 포함되어 있는지의 여부를 규명하기위해 각각 10개의 실험군에 통기성 미생물인 Escherichia coli(E.coli)가 배양된 brain geart infusion (BHI) 배지와 E.coli 가 존재하는 치근단 병소를 실험적으로 만든 후 각각 pulsed Nd:YAG 레이저를 조사해 연기를 채취, 배양, 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. Pulsed Nd:YAG 레이저를 E. colir 배양된 agar substrate 와 실험적으로 만들어진 치근단부위의 E.coli 현탁액에 조사시 발생된 연기에서 처음 접종된 것과 같은 E.coli가 검출되었다. 2. 감염병소에 pulsed Nd:YAG 레이저를 조사시 발생되는 연기의 유해효과로부터 환자와 술자 및 보조자의 보호를 위해 효과적인 흡입기를 사용이 권장된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.4C
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• pp.388-396
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• 2009

This paper proposes a new fire-smoke detection method by using extracted features from camera images and pattern recognition technique. First, moving regions are detected by analyzing the frame difference between two consecutive images and generate candidate smoke regions by applying smoke color model. A smoke region generally has a few characteristics such as similar color, simple texture and upward motion. From these characteristics, we extract brightness, wavelet high frequency and motion vector as features. Also probability density functions of three features are generated using training data. Probabilistic models of smoke region are then applied to observation nodes of our proposed Dynamic Bayesian Networks (DBN) for considering time continuity. The proposed algorithm was successfully applied to various fire-smoke tasks not only forest smokes but also real-world smokes and showed better detection performance than previous method.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.17 no.2
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• pp.236-244
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• 2021

Purpose: The purpose of this study is to develop IoT multi-fire detectors combined smoke/carbon monoxide/heat and wireless IoT communication and to confirm the detect performance by smoke generator fire test and cotton wicks fire test. Method: The IoT multi-fire detector combined smoke and CO and combined smoke and heat were experimented the detect performance by smoke generator test and fire test of cotton wicks. And the case of fire alarm was checked. Result: The IoT multi-fire detector combined smoke and CO rung the alarm at the fire test of cotton wicks, did not ring the alarm at the smoke generator test. In comparison, the IoT multi-fire detector combined smoke and heat did not ring the alarm both at the smoke generator test and the fire test of cotton wicks. Conclusion: The IoT multi-fire detector combined smoke and CO detected the only smoke including the carbon monoxide and the IoT multi-fire detector combined smoke and heat did not ring the alarm for lack of heat. As a result, when the developed IoT multi-fire detector was detected the signal more than the set point, the fire alarm was sounded through cotton wicks fire test and smoke generator.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.499-504
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• 2006

터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.426-428
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• 2022

화재 상황에서의 빠른 현장 파악은 인명피해를 줄이는데 중요한 요소이다. 기존 연구의 화재와 관련된 데이터셋들은 대부분 불과 연기를 라벨링하여 화재의 예방에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 화재 상황에서 사람과 소방관, 연기, 불을 탐지하는 Object detection 모델을 만들어 현장 파악에 더욱 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 화재 상황 이미지 약 3000장을 수집하고 라벨링하여 데이터셋을 구성하였으며 이를 이용해 객체 검출 모델인 RetinaNet을 학습하였다. 또한, 화재 상황에서 Object Detection 모델의 성능을 향상시키기 위해 기존 모델인 RetinaNet에 Dehazing(FFA-Net), Smoke augmentation, semi-supervised(ISD) 방법을 적용하였고, semi-supervised 조건에서 mAP 63.7로 가장 높은 성능을 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.573-574
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• 2023

화염 영역 검출을 위해 이전 기법에서는 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하였다. 그러나 이 기법은 임계값에 영향을 많이 받고, 밝기채널을 이용하여 검출하기 때문에 밤에 일어난 화재 이미지에서는 평균이상의 퍼포먼스를 수행하지만, 주변이 밝은 대낮의 화재 이미지에서는 퍼포먼스가 줄어드는 문제가 있다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 CycleGAN을 이용하여 낮 이미지를 밤 이미지로 바꾸어 이미지 전처리를 진행하는 기법을 제안함으로써 화염 감지의 정확도가 개선되었음을 실험을 통해 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2759-2764
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• 2014

Smoke detector is commonly used to reduce fire detection time. However, technical problems regarding its inaccuracy of laser beam-receiving point on the surface of the sensor associated with incoming interference are identified when the laser transmitter and receiver are installed at a distance of about 100m. In this paper, we propose the auto focus alignment algorithm with high precision to adjust tilting angle of lasers caused by environmental interference so that solve existing issues using multi-level worm gear set.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.49 no.2
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• pp.162-167
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• 2017

A Katsuobushi smoking machine was developed and evaluated to determine its benzo(a)pyrene reducing effect. The machine was equipped with two heaters for smoking and chamber heating. The smoke-generating system was equipped with a cadmium sulfide (CdS) smoke sensor, an on/off controller, and a rotating feeder with a smoke inlet. Raw bonito was steamed and then smoked under three smoke levels. After smoking at $45^{\circ}C$ for 108 h, the benzo(a)pyrene concentrations were 5.87, 7.83, and $11.41{\mu}g/kg$ at the low, middle, and high smoke levels, respectively. The benzo(a)pyrene concentrations after low-level smoking at 45, 65, and $85^{\circ}C$ for 108 h were 5.87, 4.82, and $3.27{\mu}g/kg$, respectively. Accordingly, the optimal conditions for benzo(a)pyrene reduction were a lower smoke level and higher smoking temperature. These optimal smoking conditions can be implemented with the newly developed machine, but is not possible using a conventional Katsuobushi smoking machine.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.11
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• pp.607-614
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• 2016

In this paper, we propose an intelligent fire learning and detection system using convolutional neural networks (CNN). Through the convolutional layer of the CNN, various features of flame and smoke images are automatically extracted, and these extracted features are learned to classify them into flame or smoke or no fire. In order to detect fire in the image, candidate fire regions are first extracted from the image and extracted candidate regions are passed through CNN. Experimental results on various image shows that our system has better performances over previous work.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.75-77
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• 2013

엘리베이터 내에서는 흡연이 금지되어 있으며 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 것은 매우 잘못된 일이다. 흡연은 우리 청소년과 여성들에게 매우 좋지 않다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서 흡연을 하는 사람을 추출하여 포렌식 증거 자료로 법원에 제출하기 위해서이다. 추출을 위하여 엘리베이터에 탄 사람의 얼굴 주위를 부분적으로 장면 전환 검출하여 추출한다. 얼굴 주변에 흰색 막대를 검출하는 방법으로 흡연 여부를 결정한다. 연기를 내뿜는 것에 관한 연구는 나중에 할 것이다. 장면 전환 검출은 컬러히스토그램으로 추출하도록 한다.