나노결정입자와 일반 입자를 이용하여 $60cm{\times}60cm{\times}180cm$의 밀폐 공간에서 연기제거 성능을 평가해보았다. MgO, $CeO_2$, $Al_2O_3$, ZnO, $TiO_2$등의 나노결정입자와 $NaHCO_3$ 등의 일반입자를 사용하였다. 실험은 입자를 30초, 1분, 2분 간격으로 연기에 분사하여 시간에 따른 연기 제거 성능을 관찰해 보았고, 아울러 3, $6\;kgf/cm^2$등의 입자 분사 압력 변화에 따른 연기 제거 성능도 평가해 보았다. 평가 결과, $TiO_2{\fallingdotseq}MgO$ > ZnO > $CeO_2$ > $NaHCO_3$ > $Al_2O_3$의 순으로 연기 제거 성능이 우수하였다. MgO와 $TiO_2$를 분사한 경우 자연스럽게 연기가 제거 되는 속도보다 약 10배 정도로 빠르게 연기가 제거되었다. 분사압력이 $6\;kgf/cm^2$에서 $3\;kgf/cm^2$로 감소하면, 입자가 연기와 부딪히는 힘이 약하고 분출양이 작아서 연기 제거 성능도 아울러 감소한 것으로 판단된다. 연기 제거 성능은 입자의 특성, 분출 압력, 분출 양, 분사 노즐의 크기 등에 영향을 받는다. 따라서 효과적인 연기제거를 위해서는 이러한 조건을 최적화하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 연기 제거 입자가 실제 화재에 적용하는 것을 최종적 목표로 한다.
흡연으로 발생되는 담배연기는 주류 연기와 비주류 연기로 구분된다. 담배연기 중 실내로 확산되는 연기의 대부분은 비주류 연기이며, 비주류 연기의 유해물질 농도는 주류 연기의 농도보다 2~3배 높다. 본 연구에서는 $TiO_2$ 광촉매의 doping 성분에 따른 비주류 담배연기 내의 CO, $H_2S$, $NH_3$, HCHO의 제거 효율을 확인하고자 하였다. 실험 결과, CO가 최대 78.37% 제거되었으며, $TiO_2$ 광촉매 공정이 CO 제거에 효과적인 것으로 확인되었다. 또한 CO, $H_2S$, HCHO의 제거에 있어서 $TiO_2$ 광촉매에 doping된 O, Si 성분에 의해 영향을 크게 받는다. 결론적으로, doping된 O, Si 성분이 많을수록 유해물질 제거효율이 높다.
구획된 소규모 공간내부에 각 경우별로 서로 다른 두 종류의 가연물로부터 발생된 연기(smoke)를 채운 후 미분무 헤더를 통해 분사압력과 분사시간을 서로 달리하면서 미분무를 분사하였으며, 이후 시간경과에 따른 광소멸상수의 변화 값을 측정하였다. 미분무가 구획된 공간내부에서 분사될 경우 각각의 실험조건에 따른 연기제거효과의 패턴과 차이점은 감광식 연기농도계를 통해 고찰하였다. 실험에 이용된 감광식 연기농도계를 통해 시간변화에 따른 연기밀도의 변화값을 직류전압(DC voltage)의 변화값으로 확보할 수 있었으며, 이를 통해서 광소멸상수의 변화를 알 수 있었다. 훈소(glowing)에서 발생한 연기가 불꽃연소(flaming combustion)에서 발생한 연기보다 연기의 제거효과가 컸으며, 분사압력이 높을수록, 분사시간이 길수록 연기제거효과는 크게 나타났다.
본 논문에서는 불이 비슷한 색의 연기로 둘러싸여 있더라도 정확하게 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존 불 영역 검출 알고리즘들은 화재 이미지에서 불과 연기를 잘 분리해내지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 불 영역 검출 알고리즘을 적용하기 전에 전처리 과정으로써 색상 보정 기법과 안개 제거 기법을 적용함으로써 성공적으로 불을 연기로부터 분리해냈다. 실제로 연기로 뒤덮인 화재 현장의 이미지들에서 기존 기법들보다 불을 더 효과적으로 검출하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 화재 검출 알고리즘을 공장, 가정 등에서 효율적인 화재 탐지를 위해 사용할 수 있는 방법을 제안한다.
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.
본 논문에서는 옥외 비디오 영상에서 영역 확장법을 이용한 연기 영역검출 방법을 제시한다. 제안된 방법은 차영상에 의한 초기 변화영역 검출 단계, 경계선 검출 및 확장 단계, 특징 검출 및 연기분류의 3단계로 구성된다. 초기 변화영역 검출 단계에서는 배경영상으로 차영상을 계산하고, 초기 임계치를 이용하여 이진영상을 구하고, 잡음 제거를 위하여 모폴로지 연산을 수행한다. 경계선 검출 및 확장 단계는 레이블링 알고리즘에 의해 이진영상에서 변화영역을 검출하고, 각 변화영역의 경계선을 검출한 다음, 차영상과 경계선을 이용하여 확장된 경계선을 계산한다. 특징 검출 및 연기분류 단계에서는 확장된 경계선에 모멘트를 이용하여 타원을 추정하고 타원의 시간에 따른 특징정보를 이용하여 연기 영역을 분류한다.
일반적으로 화재 감지 시스템은 정확하고 빠르게 화재를 감지하는 것은 어려운 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 U-net을 활용하여 기존의 화재(불) 영역 추출 기법으로 Segmentation으로 보다 정밀하게 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하여 화염 영역을 추출한 뒤 U-Net으로 학습시켜 이미지를 입력하면 불 영역의 Segmentation을 추출하도록 한다.
화재시 구조물 내부의 열 및 연기를 급속하게 배기시키기 위하여 Positive Pressure Ventilation 방식을 적용하였으며, 이의 적용에 따른 열 배출과 연기농도의 변화를 측정하였고, 송풍기의 경사각 등 송풍조건의 변화에 따른 영향을 측정하였다. 또한 화염억제 효율증대를 위하여 PPV에 미세물분무 시스템을 결합하여 열 배출과 구조물 내부 연기제거 효과를 측정하였다. PPV 방식의 적용에 따라 화염주위의 온도가 급격히 낮아졌으며, 경사각의 영향이 큰 것으로 나타났다. 화재시 발생되는 연기의 농도도 PPV의 적용에 의해 크게 감소시킬 수 있었으며, 본 실험에서는 경사각 $0^{\circ}$에서 가장 높은 효율을 나타내었다. 한편, PPV와 함께 미세물분무를 적용한 경우 열 및 연기농도의 저감효과가 더욱 크게 나타났으며, 이 경우에도 경사각의 영향이 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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