• Information Systems Review
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• v.12 no.2
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• pp.89-104
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• 2010

Recently, ubiquitous sensor network (USN) has been applied to many areas including environment monitoring. A few studies applied the USN to disaster prevention and emergency management, in particular, aiming to conserve cultural heritage. USN is an useful technology to do online real-time monitoring for the purpose of early detection of the fire which is a critical cause of damage and destruction of cultural heritages. It is necessary to online monitor the cultural heritages that human has a difficulty to access or their external appearance and beauty are important, by using the USN. However, there exists false warning from USN-based monitoring systems without human intervention. In this paper, we presented an alternative to resolve the problem by applying ontology. Our intelligent fire early detection systems for conserving cultural heritages are based on ontology and inference rules, and tested under laboratory environments.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2012.04a
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• pp.361-364
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• 2012

최근의 건축물은 다양한 소재의 마감재를 사용함으로서 화재 발생시 다양한 연소가스를 배출한다. 이때 건축물 내부의 화재에 노출된 재실자는 열 및 화상의 위험성과 함께 연기 및 독성가스의 피해를 받기 쉽다. 본 연구에서는 건축물 화재시 발생될 수 있는 HCl에 대한 표준가스를 제작하여 가스유해성시험을 수행하고, HCl 표준가스에 노출된 실험용 쥐의 표적장기적출실험을 수행하였다. 이를 통해서 유독가스에 노출된 실험용 쥐의 해부를 통한 표적장기-심장(Heart), 간(Liver), 폐(Lung), 비장(Spleen), 신장(Kidney), 흉선(Thymus)-의 손상여부와 KS F 2271에 의한 평균행동정지시간과의 관계를 분석하였다.

• Fire Science and Engineering
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• v.20 no.2 s.62
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• pp.8-13
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• 2006

Numerical simulations were carried out for a fire in a clean room to confirm needs of a smoke control system and a sprinkler system, and to investigate a possible smoke spread-out. For a 1 MW methanol fire in a space of $39m{\times}13m$ floor and 4 m high, smoke spread-out was scrutinized for failure of the sprinkler system and/or the smoke control system. It was shown that the smoke control system removes smoke safely without the sprinkler system and that the sprinkler system is required to suppress smoke generation and spread of the fire, and to remove the smoke quickly. It was also confirmed that highly reliable sprinkler heads and automatic fire detection system are required for the sprinkler and smoke control systems.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2009.04a
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• pp.598-605
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• 2009

본 논문은 2008년 12월 5일 경기도 이천시 소재의 물류창고 화재사고에 대한 화재원인 및 화재확대요인을 검토하고, 재발방지를 위한 대책을 제시하였다. 본 화재원인 검토결과 용접작업 실화에 의한 화재로 벽체패널인 샌드위치패널과 문틀형 강을 접합하던 중 용접작업시 발생하는 불티 또는 고열에 의해 벽체패널 내부의 스티로폼 및 우레탄폼에 착화된 것으로 추정된다. 화재확대요인은 화재에 취약한 스티로폼 및 우레탄폼 재질의 샌드위치패널 사용과 소방설비의 인위적 기능해제로 판단된다. 이번 사고와 같은 재난을 예방하기 위해서는 급격한 연소확대 특성을 갖는 스티로폼 및 우레탄폼 재질의 샌드위치패널 사용금지, 소방설비의 기능해제에 대한 감시와 처벌강화와 안전관리체계 및 안전규칙 준수여부 관리 강화가 필요하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.136-139
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• 2021

사물인터넷을 기반으로 실시간으로 소화기 주변의 상태와 화재 발생 여부, 소화기의 상태를 확인할 수 있는 웹 시스템과 화재 알림을 받을 수 있는 애플리케이션을 설계하였다. 소화기 주변의 온도와 습도를 측정하여 화재 유무를 판단하고, 화재를 감지했을 시에 LED 불빛과 경고음을 출력한다. 자이로센서를 이용하여 소화기의 쓰러짐 상태를 파악한다. 웹페이지에서 소화기의 상태 및 소화기 주변의 온습도 상태, 화재 여부를 확인할 수 있다. 사용자는 애플리케이션을 이용하여 회원가입, 로그인을 수행할 수 있으며 화재 알림을 받을 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.10a
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• pp.91-93
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• 2008

전기로 인한 화재의 주요원인 중 하나는 전기회로에서 발생되는 아크이며, 기존 사용되고 있는 보호장치인 휴즈나 배선용 차단기가 제공하는 과부하, 누전, 단락뿐만 아니라 아크현상에 대한 보호기능을 갖춘 통합 전기화재 감시 및 보호장치의 필요성과 이에 대한 효율적인 운용시스템이 요구된다. 이처럼 다양한 전기화재 사고 중에서 주요 사고 사례 중의 하나가 선로 혹은 전선의 절열 파괴로 일어나는 직렬아크, 스파크(series arc, spark) 현상(누전차단기 혹은 과전류차단기가 동작하지 않는 범위의 아크사고 모의)이다. 이러한 사고를 모의하기 위한 아크발생장치를 설계하여 UL-1699에서 규정하는 아크의 발생여부를 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.11
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• pp.1474-1480
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• 2018

When fires occur in high-rise buildings, it is difficult to determine whether each escape route is safe because of complex structure. Therefore, it is necessary to provide residents with escape routes quickly after determining their safety. We propose a method to measure the visibility of the escape route due to the smoke generated in the fire by analyzing the images. The visibility can be easily measured if the density of smoke detected in the input image is known. However, this approach is difficult to use because there are no suitable methods for measuring smoke density. In this paper, we use principal component analysis by extracting a background image from input images and making it training data. Background images and smoke images are extracted from images given as inputs, and then the learned principal component analysis is applied to map of as a new feature space, and the change is calculated and the visibility due to the smoke is measured.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.306-309
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• 2011

본 연구에서는 정확한 화재원인 분석 및 사기범죄 여부 확인을 위하여 극초단파를 직접 휴대전화에 조사하고, 이때 발생되는 휴대전화의 손상형태를 분석하였다. 극초단파 조사를 위하여 전자레인지를 이용하였으며, 전자레인지의 마그네트론에서 발생되는 2.45 GHz의 극초단파가 휴대전화에 인가될 때 휴대전화의 손상형태를 분석하였다. 실험 결과, 휴대전화에 극초단파를 조사하는 경우, 조사 시간이 길어짐에 따라 심하게 손상되는 경향을 나타내었으며, 특히, 폴더의 힌지 부분 및 인테나 부분과 같이 금속이 설치되는 부분이 심하게 열변형되는 결과를 나타내었다. 휴대전화의 배터리 부분은 외함이 열변형되는 것 이외에 배터리의 손상이나 폭발 등은 발생되지 않는 것으로 평가되었다.

• Fire Science and Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.50-56
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• 2011

In recently years, occurrences of lightning return strokes have been increased by global worming effect and intensity of lightning impulse voltage and current accompanied by lightning discharges has being strengthening. In Korea, 560 thousand lightning discharges happened in 200S. According to the increasing frequencies of lightning, human deaths and damages to the structure have been increased steadily. Electric fire caused by lightning return strokes due to the breakdown between power line and ground line from the ground potential rise on a process of the lightning impulse current through to the ground. The damages of lightning were occurring at same time in the neighboring areas of the lightning point. In order to protect from the lightning stroke, we made a suggestion to use protection devices and equipotential bonding at the dangerous areas. The analysis results of electric fires caused by lightning would be utilized to investigate and to find accurate fire cause in the fire scenes.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.139-141
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• 2017

화재는 다른 재난보다 확산 속도가 빠르기 때문에 신속하고 정확한 감지와 지속적인 감시가 요구된다. 최근, 신속하고 정확한 화재 감지를 위해, CCTV(Closed-Circuit TeleVision)으로 획득한 이미지를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 화재 발생 여부를 감지하는 화재 감지 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 기계학습의 기술 중 정확도가 가장 높은 딥러닝(Deep Learning)기반의 CCTV 화재 감지 시스템을 제안한다. 본 논문의 시스템은 딥러닝 기술 적용뿐만이 아니라, CCTV 이미지 전처리 과정을 보완함으로써 딥러닝에서의 미지 데이터(unseen data)의 낮은 분류 정확도 문제인 과적합(overfitting)문제를 해결하였다. 본 논문의 시스템은 약 80,000 개의 CCTV 이미지 데이터를 학습하여, 90% 이상의 화재 이미지 분류 정확도의 성능을 보여주었다.