• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.236-244
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• 2021

연구목적: 연기/CO/열 복합형 화재감지기와 무선 IoT통신을 결합한 IoT 멀티화재감지기를 개발하고 화재감지 실험을 통하여 연기/CO/열 복합형 IoT 멀티화재감지기의 화재감지성능을 확인하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 연기/CO 복합형 과 연기/열 복합형의 IoT 멀티화재감지기를 연기발생기와 면 심지 연소를 통하여 화재감지성능을 실험하였으며, 화제 신호를 발하는 기준을 확인하였다. 연구결과: 연기/CO 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 면심지 연소 실험에서 화재를 감지하였으나 연기발생기 실험에서는 화재를 감지하지 않았다. 반면 연기/열 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 두 실험 모두 화재를 감지하지 않았다. 결론: 연기/CO 복합형 IoT 멀티화재감지기는 CO가 포함된 연기만을 감지하였으며, 연기/열 복합형 IoT 멀티 화재감지기는 열의 부족에 의해 화재를 잠지하지 않았다. 이와 같은 결과로 개발된 IoT 멀티 화재감지기는 면심지 연소 실험과 연기발생기 실험을 통해 2가지 센서의 기준값 이상 신호를 검출하여야 화재 신호를 발한다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1012-1013
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• 2023

본 논문의 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 플랫폼은 달동네와 판자촌과 같이 소외계층이 집약된 곳이라면 노후된 기기와 전선들이 많을 것이고 그렇다면 전기적 요인으로 인한 화재가 발생할 것이라는 가설에서부터 시작한다. 피해의 최소화를 위해 고안한 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 는 스파크를 감지하고, 전선 주위의 발열량을 모니터링하며, 화재를 감지한 즉시 소방서로 연락을 취하는 인공지능 시스템이다. 더 나아가 센서로부터 데이터를 받아 매일 온·습도, 전력 접촉부의 온도, 계절 등 여러 환경을 고려해 화재가 발생할 확률을 계산한다. 또한 화재가 발생하지 않아도 매일 화재 발생 위험률을 제공한다. 이 정보를 제공하기 위해 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 는 하드웨어와 소프트웨어, 인공지능으로 구성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.289-290
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• 2018

본 과제는 각종 센서를 활용하여 빠르고 정확하게 화재를 감지하고 스프링클러를 활용한 초기진압과 동시에 어플리케이션을 통한 자동신고 기능을 포함하고 있다. 열/연기 감지센서를 통해 빠르게 화재 발생을 감지하고 화재감지기에 부착되는 Zigbee통신으로 스프링클러 시스템과 통신하여 초기진압을 하며, 고유 번호로 정확한 화재진원지를 파악하여 소방원들의 화재진압에 도움이 된다. 또한 연동되어있는 어플리케이션의 자동 신고기능을 통해 소방서에 정보를 제공하여 빠른 출동이 가능하게 되고 스피커를 통해 화재발생시 화재경보로 알려주어 신속한 대피를 할 수 있다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.73-74
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• 2023

본 논문에서는 음향센서를 기반으로 한 지하시설물 화재 위험감지 방법을 제안하였다. 음향센서는 진동이나 광센서처럼 접촉식이 아니기 때문에 결로가 발생하고 있는 취약구간에 설치하여 보다 효율적으로 활용이 가능하고 지하시설물 내부에 설치된 기기나 장비들과 상호작용하거나 간섭하지 않기 때문에 안전하게 관리가 가능하다. 이러한 특징으로 지하 시설물에서 내 통행이 불편하여 관리하기 힘든 구간이나 결로가 많아 화재안전에 주의가 필요한 곳에 설치하여 전기스파크 발생 감지를통해 재난이 발생하기 이전 화재위험을 감지하는 방법론 중 하나가 될 수 있다. 제안하는 방법은 음향 센서를 통해 지하공동구 안에서 발생하는 소리들을 수집하고 일정한 길이의 시간 단위 프레임들로 분할한 후 분석하여 전기스파크의 특징 벡터를 도출한다. 전기스파크 감지 모델로는 전기스파크 신호의 지역적 특성을 포착할 수 있도록 2D-CNN 구조를 사용하며 모델에서 출력된 전기 스파크 발생 예측확률을 분할된 단위 프레임 따라 계산하여 융합한다. 이로 인해 높은 정확도의 전기스파크 감지 정밀도를 얻을 수 있으며, 이는 전기 스파크에 의한 화재 이벤트 감지 있어서 효과적인 센싱 기술임을 알 수 있다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.42-49
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• 2008

본 연구에서는 기존의 자동화재탐지설비의 오동작(비화재보, 실보)과 빈번한 오동작으로 인한 전원의 차단 등의 문제점을 해결하고 보다 높은 신뢰성을 갖는 자동화재탐지설비를 구성하기 위한 방안을 제시한다. 제안된 방식은 다중센서를 이용한 마이크로프로세서-기반의 디지털 제어시스템으로서 화재 시 발생되는 여러 가지 연소생성물을 감지하기 위해서 열, 연기, CO 센서 등을 복합적으로 사용한다. 이와 같은 방식에 따라 자동화재탐지설비의 오동작 발생 가능성을 줄인 화재감지시스템을 구성하였고, 다중센서 화재감지장치의 화재 감지 및 판별 알고리즘에 의해서 화재발생의 여부를 디지털 제어시스템에 의해서 신뢰도 높게 판단함을 실제 시험을 통해 검증하였다. 실제 화재감지시스템을 구성하였고, 화재시험을 통해서 제안 된 방식의 향상된 신뢰도를 검증하였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.37-41
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• 2016

본 논문에서는 무선통신(Wi-Fi)을 이용하여 화재 발생을 다수의 사람들에게 알릴 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 아두이노를 기반으로 연기 불꽃 온도센서로 화재 발생을 감지하고, 감지된 데이터를 무선통신을 이용해 서버로 전송한다. 서버에 있는 데이터를 이용하여 단말기와 화재가 발생한 감지기를 통해 화재 상황을 받는다. 그리고 화재 위치 데이터가 포함되어 신고가 가능하다. 이 시스템에서 단말기 어플리케이션의 푸시 기능으로 감지기로부터 화재 알림을 받아 볼 수 있었고, 감지기 연동 및 SMS 신고를 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 인터넷을 이용해 화재와 같은 긴급한 정보를 단말기로 사람들에게 전달할 수 있는 시스템이 실제로 활용 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권12호
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• pp.935-943
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• 2015

본 논문에서는 풍력발전기 나셀 내부의 화재 조기감지 및 화재발생위치를 판단하는 방법을 제안한다. 화재감지 변수로는 온도와 공기 혼탁도 상승률을 이용하는데, 이것은 온도와 혼탁도의 절대 값과 상관이 없이 화재를 감지할 수 있기 때문에 비화재보를 최소화 할 수 있는 방법이다. 화재발생위치는 다수의 화재감지 센서들의 거리에 따른 화재감지 시간차를 이용하였다. 또한 다양한 실험을 통하여 개발된 방법의 성능을 테스트하였다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2010년도 추계학술발표회 자료집
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• pp.155-158
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• 2010

본 연구에서는 최근 도심지 대심도 지하도로 및 침매터널등에서 중요성이 부각되고 있는 터널내 화재안전 설계를 위한 영상유고감지시스템의 성능평가를 수행하였다. 영상유고감지시스템(VIDS)의 성능 평가를 위하여 터널 내부에서 발생할 수 있는 유고상황을 5가지로 구분하여 보행자, 낙하물, 정지차량, 역주행, 연기발생등의 상황을 인위적으로 발생시켰으며 이에 따른 감지 능력을 평가하였다. 실험결과 2, 3회 걸친 지속적인 교정과 세부조정을 거친 후에는 보행자 98.3%, 낙하물 96.7%, 정지차량 100%, 역주행 100%, 연기감지 100%의 감지율을 나타내었으며 카메라의 설치거리 100m 이내에서 비교적 높은 감지율을 나타내었다. 영상유고감지기의 적용 신뢰도는 터널내 조도, 카메라의 설치 위치에 따른 영상 변화등에 의존적이었으나 대심도 터널등의 신속한 화재감지를 위한 대안으로 적용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 재활복지
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• 제21권3호
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• pp.129-146
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• 2017

본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1998년도 춘계 학술논문발표회 논문집
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• pp.119-124
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• 1998

방재에 있어서 화재의 초기감지가 얼마나 중요한 것인지를 우리는 잘 알고 있으나, 자동화재탐지설비에 대한 유지$\cdot$보수의 중요성에 대한 개념은 매우 미비하며, 이에 따른 연구도 빈약한 상태이다. 자동화재탐지설비는 건물내에 발생한 화재를 초기단계 즉 화재에 의하여 발생할 열 또는 연소생성물을 자동적으로 감지하고, 건물내의 관계자 및 거주자에게 음향장치에 의하여 화재의 발생을 알리는 설비이다. (중략)