• 제목/요약/키워드: 화재 감지 시스템

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적외선 열 영상 카메라 기반의 스마트 화재감지 시스템 및 자동소화 장치 인터페이스 플랫폼의 설계 및 구현 (Design and Implementation of the Smart Fire Detection System and Automatic Extinguish Device Interface Platform based on Thermal Imaging Camera)

  • 장락주;이순이;강석원;이동명
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.7-8
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    • 2014
  • 본 논문에서는 적외선 열 영상 카메라를 기반으로 한 스마트 화재 탐지 및 자동소화 시스템의 구현에 관한 것으로 스마트 화재감지 시스템 및 화재 발생 시 이를 초기에 진화 할 수 있는 자동소화 장치 인터페이스 플랫폼의 설계 및 구현에 관한 것이다. 시스템 개발의 주요 기능은 열 영상 카메라와 메가픽셀 카메라를 기반으로 하는 화재 탐지 영상 시스템 및 뷰어; 화재 발생 시 초기에 화재를 진화 할 수 있는 자동소화 장치시스템; 영상 시스템과 자동소화 장치 시스템을 연결해 주는 인터페이스 플랫폼이다.

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랙크식 창고 통합 스마트 화재대응 시스템 설계 (Design of Integrated Smart Fire Protection System for Rack Storage)

  • 김종훈
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제34권1호
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    • pp.26-36
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    • 2020
  • 랙크식 창고 화재의 경우 랙크에 적재된 가연성물품사이의 송기공간을 통한 급격한 화재확산으로 인해 화재진압이 매우 어렵다. 현재 국내 랙크식 창고의 소방시스템은 많은 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위하여 새로운 소방시스템을 설계되고 개발되었다. 극 초기감지와 화재발생위치정보를 얻기 위하여 감지기 네트워크와 인공지능을 활용한 지능형 시스템을 설계되었다. 극초기에 화재 위치 인근에서 살수가 가능하도록 수직 일제살수 배관과 습식배관, 그리고 전자밸브를 사용하여 시스템을 구성하였다. 설계 결과를 기반으로 실제 시스템의 설치 및 실대형 시험을 진행하였으며, 성공적으로 시험이 완료되었다.

S-FDS : 퍼지로직과 딥러닝 통합 기반의 스마트 화재감지 시스템 (S-FDS : a Smart Fire Detection System based on the Integration of Fuzzy Logic and Deep Learning)

  • 장준영;이강운;김영진;김원태
    • 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.

CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 (Image based Fire Detection using Convolutional Neural Network)

  • 김영진;김은경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권9호
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    • pp.1649-1656
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    • 2016
  • 기존의 센서 기반 화재 감지 시스템은 주변 환경이 센서에 미치는 요인들에 따라 성능이 크게 제한될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 기반의 화재 감지 시스템이 다수 등장했지만, 영상에서 화염의 특성을 사람이 직접 정의하여 알고리즘을 개발하기 때문에 유사 개체에 대해 오경보를 발생시킬 수 있다. 또한 영상 프레임간의 움직임을 이용할 경우, 네트워크가 원활하지 않은 환경에서는 의도한 알고리즘이 정확하게 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상 프레임으로부터 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음, 학습된 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용해서 최종적으로 화재를 감지하는, CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 방법을 제안하였다. 또한, 검출률과 미검출율 및 오검출률의 비교를 통해서 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.

스마트홈과 연동하는 안전 방범창의 개발 (Development of security windows by smart homes)

  • 전다희;전다윗;황우현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.193-194
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    • 2024
  • 스마트홈과 연동하는 안전한 방범창은 외부의 침입자를 차단하고 주거 내의 물품 도난 및 개인의 신변을 보호하기 위한 안전설비로 다양한 형태의 방범창이 존재한다. 스마트홈은 건물 내의 센서가 화재를 감지하면 방범창 내부의 원격시스템이 자동으로 방범창을 매우 짧은 시간 안에 개방할 수 있도록 설계한다. 화재 등 재난시 상하부 방법창이 자동으로 개폐되도록 랙피니언을 이용하여 방범창의 위쪽 창틀을 상승시켜 창살이 움직일 수 있도록 개방하고 동시에 아래쪽 창틀이 회전하도록 구성하여 화재 및 폭우 등에 인명피해를 줄일 수 있도록 설계한다. 스마트홈 시스템과의 연계로 재난을 미리 감지하고 탈출구를 개방한다면 신속하고 안전한 대피가 가능하고, 기존의 프레임 부분 변경에 간단한 시스템만 변경하여 적용할 수 있어, 간단한 구조로 설치할 수 있고 낮은 비용으로 스마트홈을 구성할 수 있다. 특히 스마트홈과 연동하여 재난을 미리 감지하고 탈출구를 개방함으로써 신속하고 안전한 대피가 가능하여 다양한 재난을 대비할 수 있다.

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수신 신호 변화를 활용한 화재 감지 기법 (The Fire Detection Scheme Utilizing Received Signal Variation)

  • 하경욱;김동완
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.251-254
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    • 2018
  • 주변 환경 변화에 따라 무선 수신 신호가 변화되는 현상을 활용한 Internet of Things(IoT) 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 고정된 송수신기 간 주기적 신호 교환 시, 수신 신호가 주변 온도 변화에 따라 변화함을 증명하고, 수신 신호 변화를 활용한 화재 감지 기법을 제안한다. 제안 기법은 수신 신호 변화 감지부와 수신기 내부 온도 감지부로 구성되며, 수신기 내부 온도 감지부는 무선 채널 환경 변화에 따른 수신 신호 변화를 화재 발생으로 감지됨을 방지한다. 제안 기법은 화재 감지를 위해 별도의 장치 추가 없이 기존 수신기에 소프트웨어 개선을 통해 지원가능하다는 장점을 지닌다.

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U-Net을 이용한 화염 Segmentation 추출기법 (Flame Segmentation Extraction Method using U-Net)

  • 유수빈;신영찬;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.391-394
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    • 2023
  • 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.

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Implementation of Multiple Sensor Data Fusion Algorithm for Fire Detection System

  • Park, Jung Kyu;Nam, Kihun
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.9-16
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    • 2020
  • 본 연구에서는 다중 센서를 사용하여 화재 감지를 수행하는 알고리즘을 제안하고 시스템을 구현하였다. 제안하는 알고리즘은 다중 센서의 데이터를 기반으로 규칙을 적용하여 화재를 판정한다. 화재 발생은 약 3~5분의 시간이 걸리며 이 시간은 화재 감지의 최적 시간이다. 이는 잠재적 화재 발생을 적시에 식별하는 것이 화재 관리에 중요하다는 것을 의미한다. 국내의 경우 화재 국가 법령에 따라 대부분 건물에 화재경보기 설비를 장착하고 있다. 그러나 현재 사용하는 화재 감지 장치는 연기나 열을 감지하는 하나의 센서에 의존하기 때문에 허위 경보에 매우 취약하다. 최근에는 IoT의 기술 발달로 화재 감지기에 여러 개의 센서를 통합할 수 있다. 또한, 화재 감지기는 다른 물체와 통신을 할 수 있으며 프로그램된 작업을 수행할 수 있는 스마트 기술이 개발되었다. 제작된 프로토타입은 10건의 실제 실험을 기준으로 90%의 성공률과 10%의 거짓 경보율을 기록했다.

고체에어로졸을 이용한 원격 모니터링 소화시스템 개발 (Development of a Remote Fire-Extinguishing Monitoring System using a Fixed Aerosol)

  • 김관형;신동석;정영환;오암석
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.904-905
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    • 2014
  • 일반 가정이나 산업 현장에서 화재가 발생할 경우 인명 피해와 재산 피해가 막대하다고 할 수 있다. 이러한 막대한 피해를 막기 위하여 국가에서는 소화방재를 위한 법적 검토와 소방 안전교육 및 피난훈련을 실시하고 있다. 그러나 대부분의 화제 현장에서의 초기 대응은 대부분 분말소화기에 의존하고 있는 실정이다. 현재 새롭게 개발된 청정 소화약제를 활용한 고체에어로졸(fixed aerosol) 소화장치를 개발하여 화재 방지시스템을 개발하고 있다. 본 논문에서는 고체에어로졸 소화장치의 활용에 있어서 불꽃감지센서 및 열 감지센서의 데이터를 활용할 수 있고, 화재 발생 현장에 대한 현장 데이터를 원격지에서 모니터링 할 수 있는 유무선통신기반의 제어기 모듈을 개발하여 원격지 화재 현장을 보다 효율적으로 대응할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

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