The effect of sub-grid turbulence and combustion models on the mean flame height in a heptane pool fire according to the Fire Dynamics Simulator (FDS) version (5 and 6) based on Large Eddy Simulation (LES) was examined. The heat release rate for the fire simulation was provided through experiments performed under identical conditions and the predictive performance of the mean flame height according to FDS version was evaluated by a comparison with the existing correlation. As a result, the Smagorinsky and Deardorff turbulence models applied to FDS 5 and 6, respectively, had no significant effects on the mean flow field, flame shape and flame height. On the other hand, the difference in pool fire characteristics including the mean flame height was due mainly to the difference in the mixture fraction and Eddy Dissipation Concept (EDC) combustion models applied to FDS 5 and 6, respectively. Finally, compared to FDS 6, FDS 5 provided the predictive result of a significantly longer flame height and more consistent mean flame height than the existing correlation.
To evaluate the usability of compartment fire models for predicting sprinkler response time, fire experiment was conducted and measured sprinkler response time. The experimental data was compared with zone model "FASTLite"and field model "FDS"and field Model "SMARTFIRE" A Compartment fire conducted in a 2.4 m by 3.6 m by 2.4 m ISO 9705 room and measured H.R.R was approximately 100.3 kW. In test, Sprinkler activation temperature used is $72^{\circ}c$ and responded at 198s. The output of FASTLite, SMARTFIRE and, FDS for this fire scenario were 209s, 183s, and 192s, respectively. As a results, prediction using FDS model approached to that of test very closely and other models showed good approximated results also.
A prediction performance of Fire Dynamics Simulator(FDS) developed by NIST for the diffusion flame structure was validated with experimental results of a laminar slot jet diffusion flame. Two mixture fraction combustion models and two finite chemistry combustion models were used in the FDS simulation for the validation of the jet diffusion flame structure. In order to enhance the prediction performance of flame structure, DNS and radiation model was applied to the simulation. The reaction rates of the finite chemistry combustion models were appropriately adjusted to the diffusion flame. The mixture fraction combustion model predicted the diffusion flame structure reasonably. A 1-step finite chemistry combustion model cannot predict the flame structure well, but the simulation results of a 2-step model were in good agreement with those of experiment except $CO_2$ concentration. It was identified that the 2-step model can be used in the investigation of flame suppression limit with further adjustment of reaction rates
The prediction performance of combustion models in the Fire Dynamics Simulator (FDS) were evaluated by comparing with experiment for compartment propane gas fires. The mixture fraction model in the FDS v5.5.3 and Eddy Dissipation Concept (EDC) model in the FDS v6.6.3 were adopted in the simulations. Four chemical reaction mechanisms, such as 1-step Mixing Controlled, 2-step Mixing Controlled, 3-step Mixing Controlled and 3-step Mixed (Mixing Controlled + finite chemical reactions) reactions, were implemented in the EDC model. The simulation results with each combustion model showed similar level for the temperature inside the compartment. The prediction performance of FDS with each combustion model showed significant differences for the CO concentration while no distinguished differences were identified for the $O_2$ and $CO_2$ concentrations. The EDC 3-step Mixing Controlled largely over-predicted the CO concentration obtained by experiment and the mixture fraction model under-predicted the experiment slightly. The EDC 3-step Mixed showed the best prediction performance for the CO concentration and the EDC 2-step Mixing Controlled also predicted the CO concentration reasonably. The EDC 1-step Mixing Controlled significantly under-predict the experimental CO concentration when the previously suggested CO yield was adopted. The FDS simulation with the EDC 1-step Mixing Controlled showed difficulties in predicting the $CO_2$ concentration when the CO yield was modified to predict the CO concentration reasonably.
Park, Ji-Woong;Oh, Chang Bo;Choi, Byung Il;Han, Yong Shik
Journal of the Korean Society of Safety
/
v.28
no.6
/
pp.6-10
/
2013
A numerical reproducibility of the backdraft phenomena in a compartment was investigated. The prediction performance of two combustion models, the mixture fraction and finite chemistry models, were tested for the backdraft phenomena using the FDS code developed by the NIST. The mixture fraction model could not predict the flame propagation in a fuel-air mixture as well as the backdraft phenomena. However, the finite chemistry model predicted the flame propagation in the mixture inside a tube reasonably. In addition, the finite chemistry model predicted well the backdraft phenomena in a compartment qualitatively. The flame propagation inside the compartment, fuel and oxygen distribution and explosive fire ball behavior were well simulated with the finite chemistry model. It showed that the FDS adopted with the finite chemistry model can be an effective simulation tool for the investigation of backdraft in a compartment.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.1
/
pp.25-38
/
2022
With the diversification of payment methods and games, related financial accidents are causing serious problems for users and game companies. Recently, game companies have introduced an Fraud Detection System (FDS) for game payment systems to prevent financial incident. However, FDS is ineffective and cannot provide major evidence based on judgment results, as it requires constant change of detection patterns. In this paper, we analyze abnormal transactions among payment log data of real game companies to generate related features. One of the unsupervised learning models, Autoencoder, was used to build a model to detect abnormal transactions, which resulted in over 85% accuracy. Using X-FDS (Explainable FDS) with XAI-SHAP, we could understand that the variables with the highest explanation for anomaly detection were the amount of transaction, transaction medium, and the age of users. Based on X-FDS, we derive an improved detection model with an accuracy of 94% was finally derived by fine-tuning the importance of features that adversely affect the proposed model.
Accurate predictions of the activation time for smoke detectors using a fire simulation is are required to ensure the reliability of the RSET (Required Safe Egress Time) calculation in the process of PBD (Performance-Based Design). The objective of this study was to enhance the accuracy of input parameters for the numerical models of smoke detector based on the FDS. To this end, a Fire Detector Evaluator (FDE) developed in previous studies was improved. The uniformities of flow and smoke inside the FDE were improved and accurate measurements of the obscuration per meter (OPM) related to detector operation were also performed through a decrease in the forward scattering of smoke particles. The input parameters using the improved FDE showed a significant difference from the previous FDE quantitatively. In particular, a larger difference was found in a photoelectric detector compared to an ionization detector. Considering that the operating conditions of smoke detectors are affected by the detector type, combustibles, smoke particulars, and color, the database (DB) on the input parameters for various detectors and combustibles should be built to improve the reliability of PBD in future studies.
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
/
2011.11a
/
pp.139-142
/
2011
오픈 소스인 FDS(fire dynamic simulator)는 건물, 터널내의 화재나 연기, 열기류의 거동을 연구하기 위하여 국내외적으로 광범위하게 이용되고 있다. 소스코드 또한 공개 되어 있어 그 활용범위가 더욱 넓어지고 있다. 대부분의 기본적인 화재, 방재 해석을 위한 모델들을 제공하고 있으나 이를 더욱 발전시키고 새로운 알고리즘의 적용하기 위해서는 이러한 모델의 구조를 잘 이해할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 FDS모델을 더욱 확장하기 위한 일환으로 현 FDS의 기본적인 구조를 검증모델(verification)을 이용하여 파악하고 이를 향후 소스코드를 확장할 수 있는 근간으로 삼고자 한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.15
no.8
/
pp.4809-4814
/
2014
The aim of the present study was to estimate the prediction performance of a FDS (Fire Dynamic Simulator) to simulate the fire behaviors and suppression characteristics by operating a water-mist. Rosin-Rammler/log-normal distribution function was used to determine the initial droplet distribution of water-mist and the effects of its model constant were considered. In addition, the simulation models were validated by a comparison of the predicted fire suppression characteristics with water-mist injection pressures to the previous experiments, and the thermal flow behaviors and gaseous concentration variations were analyzed. The results showed that water-mists with the same mean diameter were affected by the characteristics of the droplet size distribution, which have different size and velocity distributions at the downstream location. The fire simulations conducted in this study determine the initial droplet size distribution tuned to the base of the spray characteristics measured by previous experiments. The simulation results showed good agreement with the previous measurements for temperature variations and fire suppression characteristics. In addition, it was confirmed that the FDS simulation with a water-mist operation supplies useful details on estimations of the thermal flow fields and gaseous concentration under water mist operation conditions.
Artificial Intelligence is establishing itself as a familiar tool from an intractable concept. In this trend, financial sector is also looking to improve the problem of existing system which includes Fraud Detection System (FDS). It is being difficult to detect sophisticated cyber financial fraud using original rule-based FDS. This is because diversification of payment environment and increasing number of electronic financial transactions has been emerged. In order to overcome present FDS, this paper suggests 3 types of artificial intelligence models, Generative Adversarial Network (GAN), Deep Neural Network (DNN), and Convolutional Neural Network (CNN). GAN proves how data imbalance problem can be developed while DNN and CNN show how abnormal financial trading patterns can be precisely detected. In conclusion, among the experiments on this paper, WGAN has the highest improvement effects on data imbalance problem. DNN model reflects more effects on fraud classification comparatively.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.