본 논문은 화재 수신기와 유도등과 연결된 제어부가 화재 탐지 시 무선 신호에 의해 비상문이 자동으로 열리도록 하여, 평상시에는 방범기능을 하고 비상시에는 긴급대피기능도 할 수 있는 방범, 방재용 비상문 자동 개폐시스템을 개발하는데 있다. 이 자동 개폐 시스템은 비상문 개폐에 관한 문제점을 안고 있는 기존의 모든 건물에 사용될 수 있으며, 특히 화재 위험성이 큰 취약대상 건물, 다중 이용업소 등, 특히 옥상 출입문에 대한 관리가 용이하지 못한 아파트 및 고층 건물에 수요가 확산 될 수 있다.
본 논문에서는 USN 내부의 센서를 통해 신속 정확한 화재 정보를 수신하여 방재관련 기타 시스템과 연계를 통해 각종 방재 자료를 정보화하고, 효과적인 소방시설의 유지관리에 중점을 두기 위하여 기존에 운용되고 있는 각종 설비의 관리시스템의 유기적인 통합 지원체계를 구축한 개방형 프로토콜을 지원하는 통합 방재 관리시스템을 구현하였다. 이를 검증하기 위해 CCTV설비, 고감도 환경 감지기, 자동화재탐지설비, 출입문 보안설비, 공조설비와 같은 Local 시스템을 개방형 네트워크를 이용하여 통합하고, 운영을 하기위한 운영 시나리오 검증과 통합방재 관리시스템의 서버 구조의 유효성을 검증하였다.
소방대상물에서의 경보설비는 실내에 있는 사람들에게 화재를 최초로 알려주는 설비로써, 보다 많은 사람들을 대피시킬 수 있도록 하는 매우 중요한 역할을 한다. 이에 자동화재탐지설비와 같은 경보설비의 최초동작을 빠르게 하기 위한 연구가 필요하다. 이러한 자동화재탐지설비에서 감지기의 동작은 설치위치와 화원의 위치에 따른 영향을 가장 많이 받는다. 그럼에도 불구하고 국내의 감지기 설치 기준은 설치 위치와 화원의 위치는 중시하지 않고 면적과 높이에 따른 화재감지기 설치에 대한 사항만을 규정하고 있다. 따라서 본 연구에서는 실내에 열감지기와 보를 설치하고, 일반적인 화재를 가정하여 5 개소의 화원을 발생시켜 설치된 감지기의 동작시간을 측정하였고, 감지기의 설치위치와 화원의 위치를 고려한 화재실험을 통하여 열감지기의 동작특성을 분석한 것으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 열감지기는 벽면에 근접하게 설치된 감지기에서 작동지연현상이 보였으며, 벽면에서 적어도 22cm 이상 이격해서 설치하여야 한다. 화원이 보 외측에 존재할 때 감지기는 보에서 55cm 이격한 거리에서 동작이 가장 빨랐다. 또한 화원에 근접한 감지기와 가장 늦게 동작한 감지기의 동작시간의 차이는 피난거리로 환산하였을 때 최대 115 m 의 피난거리가 확보되는 것으로 나타났다. 이를 통하여 적합한 위치와 적응성을 고려한 감지기의 선택은 피난개시 시간을 최소화시켜 줄 수 있는 것을 확인하였다.
최근 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)는 환경 모니터링을 비롯한 다양한 분야에 적용되어 왔다. 몇몇 연구는 재난 및 방재 분야, 특히 문화재관리 분야에 USN을 적용하기도 하였다. USN은 문화재의 훼손과 소실의 원인이 되는 화재를 조기탐지하기 위해 실시간 온라인으로 모니터링하는 유용한 기술이다. 특히, 인간이 접근하기 어렵거나, 외관이나 미관을 중시하는 문화재의 경우는 USN을 적용하여 이를 모니터링하는 것이 필수적이다. 그러나 인간이 화재 발생 현장을 컴퓨터 화면으로 직접 관찰하지 않고 USN으로부터 수집된 데이터만으로 화재 발생 여부를 자동으로 판별하는 데는 늘 오보의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 해결하기 위해 온톨로지를 적용하는 방안을 제시하였고, 실험실 환경에서 USN으로부터 수집된 데이터를 기초로 화재 발생 여부를 조기에 더욱 정확하게 탐지할 수 있는 온톨로지와 추론규칙을 설계하여 실험하였다.
현재의 화재안전기준에서 규정하는 화재감지기의 배치방법은 면적에 따라 규정된 숫자를 적정하게 배치하는 수준이다. 이 기준은 과학적인 근거는 가지고 있지 못하다. 외국의 기준을 도입하여 그에 따라서 설치하고 있을 뿐이다. 소방시설을 설계하는 방법에는 화재안전기준과 같이 명문화 된 규정에 따르는 규범위주설계(Prescriptive-Based)와 화재역학, 구조역학, 재료역학, 유체역학, 열역학 등 공학적 지식을 바탕으로 하는 성능위주설계(Performance-Based Design)가 있다. 현재로서는 성능위주설계가 활성화 되지 않았지만, 최근 소방시설공사업법은 성능위주설계방법을 이용하여 소방시설을 설계 할 수 있도록 개정('05. 8. 4)되었으며 그 시행령('07, 1. 24)에서 성능위주설계를 적용할 특정소방 대상물의 범위를 정하고 있다. 이러한 시점에서 자동화재탐지설비의 화재감지기를 최적의 위치 및 거리에 설치하기 위하여 그에 대한 공식의 도입과 공식을 Software로 계산할 수 있도록 시뮬레이터를 제작하여 계산하고 규범위주설계에 따라 배치한 화재감지기의 상태와 비교 분석하며 향후 성능위주설계 방법으로서 정착시키기 위하여 연구를 시도하였다.
현재 사용되고 있는 P형 수신기는 화재 발생의 위치 검색 및 장치의 고장 유 무 등 을 실시간으로 확인하기 어렵기 때문에 화재가 발생했을 경우 인명 및 재산 피해 등을 예방 할 수 있는 기능이 없다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 P형 수신기에서의 고장 유무에 대한 발생 신호를 실시간으로 감지할 수 있고, 화재 발생신호에 대하여 원격지에서 P형 수신기의 상황발생 정보를 탐지할 수 있는 통합화재 자동 시스템 모델을 제안한다. 제안된 시스템에서는 P형 수신기에서 상황정보를 수집 전송할 수 있는 인터넷 접속장치 부분과 P형 수신기로부터 생성된 상황정보를 분석할 수 있는 상황정보 분석 모듈 등을 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 화재 및 비화재보시 동작감지기의 정확한 위치전송이 가능하고, 화재 시 동일 회로상(Loop)의 모든 감지기가 본연의 기능을 수행할 수 있는 주소형 감지기 및 화재 시 정확한 위치확인 및 연동된 설비들의 출력상황이 확인 가능한 임베디드 내장형 주소형 수신기를 개발하였다.
본 논문에서는 주소형화재감지기의 필요성을 확인하고자 기존 일반형감지기의 회로분석 및 문제점을 통해 한계성을 분석하여, 화재 및 비화재보시 자동화재탐지설비의 성능향상을 위해 일반형감지기에 주소기능을 부여한 주소발생 및 주소수신모듈을 설계 제작하였고, 작동테스트를 통해 주소형감지기의 필요성을 알리고자 한다.
센서 기반의 자동화재탐지설비의 역할을 지원할 목적으로, 합성곱 신경망 기반의 AI 화재 감시장비등이 연구되어왔다. ai 기반 화재 감지에 사용되는 알고리즘은 전이학습을 주로 이용하고 있고, 이는 화재 감지에 기여도가 낮은 프로세스가 내장되어 있을 가능성이 존재하여, 딥러닝 모델의 복잡성을 가중시키는 원인이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 모델의 복잡성을 개선하고자 다양한 딥러닝 및 해석 기술들을 분석하였고, 분석 결과를 토대로 화재 감지에 최적화된 아키텍처인 "IF2bNet" 을 제안한다. 구현한 아키텍처의 성능을 비교한 결과 동일한 성능을 내면서, 파라미터를 약 0.1 배로 경량화 하여, 복잡성을 완화하였다.
신호처리원과 그 방식은 네트웍 구성시 매우 중요하다. 따라서 대단위단지에서 많이 적용되고 있는 자동화재탐지설비의 화재수신기 네트웍과 통신네트웍에 접속시와 수신기에서 발생하는 통신 데이터를 일반 통신네트윅에 접속하여 발생하는 데이터전송시 문제점에 대하여 고찰한 것이다. 경보설비의 구성에서 중계기와 수신기간의 통신 형태를 측정하여 보편화된 통신방식을 사용하였다는 것을 알 수 있었으며 수신기에서 통신네트윅간의 연결은 수신기의 Ethernet 통신모듈을 통한 프로토콜 형태를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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