• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.303-306
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• 2000

본 논문에서는 선박에서 화재탐지를 위해서 규칙 기반 추론과 사례 기반 추론을 통합하는 방법에 대해서 논의하였다. 규칙은 어떤 영역에서 광범위한 경향을 표현하는데 적합하며 사례는 규칙에서 예외적인 상황을 다루는데 적합하다는 점에서 규칙과 사례는 상호 보완적이라 할 수 있다. 즉 어떤 행동이 충분히 반복되면 자연스럽게 규칙이 되며, 잘 확립된 규칙이 있다면 사례를 먼저 추론할 필요가 없다. 그러나 규칙이 실패하게 되면 실패를 만회하기 위해서 사례를 생성하는 것이 하나의 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 일반적인 화재탐지 지식은 규칙으로 표현하고, 예외적인 화재탐지 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안하였다. 또한 기존의 규칙 기반 FFES(Fire Fighting Expert System)와 사례기반 추론에 의해 확장된 C-FFES(Combined-Fire Fighting Expert System)를 비교를 통해, 제안한 접근 방법이 화재 탐지율을 향상시킴을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.15-27
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• 2000

본 논문에서는 통합플랫폼관리체제하에서 선박에서 발생하는 화재를 탐지하기 위하여 규칙 및 사례기반의 하이브리드 화재진압통제 지능시스템(H-FFIS)을 제안한다·기존의 화재진압통제 지능시스템은 대부분 규칙기반 시스템인데, 실제로 화재를 탐지하는데 필요한 지식은 정형화된 규칙만으로 표현하기 어려우며, 과거의 화재 발생 사례를 기초로 탐지하는 경우가 적지 않다. 또한 시스템의 성능 향상을 위해서 규칙을 계속 수정하고 추가해야 하는 단점이 있으며, 예외적인 상황에서 화재 가 발생시 적시에 화재를 탐지하는데 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 규칙 및 사례 기반의 하이브리드 지능시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 기존의 FFIS 와 비교해 볼 때 화재 탐지율을 향상시켰다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.929-932
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• 2007

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.133-142
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• 2010

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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.340-343
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• 2000

본 논문에서는 선박에서 퍼지 데이터베이스를 이용하여 지능형 화재진압통제시스템의 성능을 개선시키는 방법에 대하여 논의하였다. 규칙과 사례가 통합된 화재진압통제 전문가시스템(C-FFES)에서는 사례기반 추론을 하기 위한 사례베이스가 일반적인 데이터베이스로 구성되어 있어서, 이전에 화재가 발생했던 사례와 현재의 사례가 유사한지를 구별하기가 쉽지 않은 문제점을 지니고 있다. 제안하는 시스템에서는 예외적인 상황에서 화재가 발생하는 사례를 퍼지데이터베이스로 구성하고, 현 상황과 예외적인 상황에서 화재가 발생하는 사례를 조회하기 위하여 퍼지 유사도 개념을 적용하여 현재 입력된 사례와 가장 유사한 사례가 조회될 수 있도록 하였다. 또한 기존의 규칙 기반 FFES(Fire Fighting Expert System), 사례기반 추론에 의해 확장된 C-FFES(Combined-Fire Fighting Expert System) 그리고 제안하는 A-FFES(Advanced Fire fighting Expert System)를 비교를 통해, 제안하는 A-FFES가 화재탐지율을 향상시킴을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.50-58
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• 2017

최근 들어, 효과적인 화재감지를 위해 이종 화재센서 데이터들을 융합하는 방안들이 제안되었으나, 룰 기반의 방법의 경우 적응성과 정밀도가 낮고, 퍼지추론의 경우 영상에 대한 고려 미흡으로 검출 속도와 정밀도가 떨어지는 등의 문제점들이 있다. 더불어 영상기반 딥러닝 기술들도 제안되었으나, 실제 상황에서 카메라가 없거나 카메라 영역 밖의 화재 발생에 대한 신속한 탐지가 어렵다. 이에 본 논문에서는 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘과 온도 습도 가스 연기를 포함하는 이종 화재센서 데이터기반의 퍼지추론엔진을 결합시킨 새로운 방식의 화재 감지 시스템을 제안한다. 이로써 영상 데이터를 활용한 신속한 화재 감지와 이종 센서 데이터들을 이용한 신뢰성 있는 화재 감지가 가능해짐을 보인다. 또한, 대규모 시스템에서 컴퓨팅 파워의 지나친 서버 집중을 방지하기 위해 화재 인식 알고리즘에 분산 컴퓨팅 구조를 채택하여 확장성을 높인다. 마지막으로, NIST 화재 동역학 시뮬레이터를 이용한 화재 시뮬레이션 데이터와 화재영상을 활용하여 화재가 점진적으로 번지는 환경과 급작스럽게 폭발이 발생하는 환경에서 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1056-1058
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• 2022

본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.