We propose driving method of Ultraviolet sensor for fire alarms using pulse width modulation that used to fire detector with sensor of private-use detectable light energy as ultraviolet in energy of electromagnetic-wave type radiate from flame, when combustible burn with contain carbon,. Ultraviolet sensor is UV Tron using gas multiplication effect to current discharge and photoelectric effect of metal. To have high sensibility and to gain proper output voltage, it has high responsive performance. This research designed driving circuit with UV sensors and proposed method of false alarm reduced to resemble fire. the result propers the prevention and extinction of fire technique degree, certificated operation of detector.
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.
This is to study installation standards of aspirating devices and detectors, which are components of ADS(aspirating fire detection system). The BFPSA(British Fire Protection System Association) code was mainly referred is studying. ADS aspirated air and smoke through the pipe and then checks if there is fire or not. It is now in the limelight because it can early alarm in case of fire and prevent false-alarming.
This study aims to provide a fundamental material for identifying fire and no-fire signals using the detection signal characteristics of IoT-based fire-detection systems. Unlike analog automatic fire-detection equipment, IoT-based fire-detection systems employ wireless digital communication and are connected to a server. If a detection signal exceeds a threshold value, the measured values are saved to a server within seconds. This study was conducted with the detection data saved from seven fire accidents that took place in traditional markets from 2020 to 2021, in addition to 233 fire alarm data that have been saved in the K institute from 2016 to 2020. The saved values demonstrated variable and continuous VC-Signals. Additionally, we discovered that the detection signals of two fire accidents in the K institution had a VC-Signal. In the 233 fire alarms that took place over the span of 5 years, 31% of smoke alarms and 30% of temperature alarms demonstrated a VC-Signal. Therefore, if we selectively recognize VC-Signals as fire signals, we can reduce about 70% of false alarms.
This study analyzed and identified various causes of caustic alarms of 163 fire detectors that occurred from January 2019 to December 2021 at domestic semiconductor manufacturing plants equipped with about 30,000 fire detectors, and proposed a new non-fire prevention cause investigation plan by applying the NFPA 921 scientific methodology. The results of the study are as follows. First, in terms of necessary recognition and problem definition, an analog detector and an integrated monitoring system were proposed to quickly determine the location and installation space information of the fire detector. Second, in order to prevent speculative causes and errors in various analyses in terms of data analysis and hypothesis establishment, non-fire reports were classified into five by factor and defined, and the causes of occurrence by factor were classified and proposed. Finally, in terms of hypothesis verification and final hypothesis selection, a non-fire prevention improvement termination process and a final hypothesis verification sheet were proposed to prevent the cause from causing re-error.
This paper presents a study on the analysis for reducing the number of false alarms in fire detection system. In order to intelligent algorithm fuzzy logic is adopted in developing fire detection system to reduce false alarm. The intelligent fire detection algorithm compared and analyzed the fire and non-fire signatures measured in circuits simulating flame fire and smoldering fire. The algorithm has input variables obtained by fire experiment with K-type thermocouple and optical smoke sensor. Also triangular membership function is used for inference rules. And the antecedent part of inference rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire probability. A fire-experiment is conducted with paper, plastic, and n-heptane to simulate actual fire situation. The results show that the intelligent fire detection algorithm suggested in this study can more effectively discriminate signatures between fire and similar fire.
화재감지 시스템은 화재발생 시 위험 감지 및 전파를 위해 사용되고 있는데, 현재 사용 중인 대부분의 화재감지 시스템은 실보와 비화재보의 가능성으로부터 오동작이 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 화재감지의 신뢰성 개선을 위해 열 감지기, 연기 감지기 및 일산화탄소 농도 감지기의 3가지 독립정보를 통합적으로 이용하여 화재를 감지하는 알고리즘을 제안하고, LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하여 검증하였다. 즉, NIST의 Fire Research Division에서 제공하는 상황별 센서 측정 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 실보와 비화재보의 가능성을 저감시키는 것을 확인할 수 있었다.
화재감지기는 화재를 조기에 감지하여 관계인에 통보함으로써 자산보호 및 인명안전에 중요한 역할을 한다. 따라서 화재를 조기에 탐지할 수 있는 성능과 비화재보를 발생하지 않는 신뢰성이 중요하다. 최근 공동주택 오피스텔 숙박시설 노유자시설 의료시설 등과 같이 취침, 숙박, 입원 등 이와 유사한 용도로 사용되는 거실에는 조기화재 감지를 위한 연기감지기를 설치하도록 국가 화재안전기준이 개정되어 연기감지기의 적용이 증가되고 있다. 반면 현재 비화재보를 예방하기 위한 연구가 부족하다. 본 연구는 아날로그 광전식 연기감지기의 순간적으로 발생되는 먼지 등으로 인해 발생되는 비화재보를 예방하기 위한 알고리즘 개선과 감지기의 자기보상기능을 통해 감지기의 오염과 화재신호를 구분할 수 있도록 개선하였다. 본 연구를 통해 최근 수요가 증가하는 아날로그 광전식 연기감지기의 비화재보 개선으로 제품의 신뢰성을 확보하여 비화재보로 인한 경제적 손실을 예방할 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2156-2170
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2020
This paper presents a fire detection algorithm with a minimal false detection rate, intended for a thermal imaging surveillance environment, whose properties vary depending on temporal conditions of day or night and environmental changes. This algorithm was designed to minimize the false detection alarm rate while ensuring a high detection rate, as required in fire detection applications. It was necessary to reduce false fire detections due to non-flame elements occurring when existing fixed threshold-based fire detection methods were applied. To this end, adaptive flame thresholds that varied depending on the characteristics of input images, as well as the center of gravity of the heat-source and hot-source regions, were analyzed in an attempt to minimize such non-flame elements in the phase of selecting flame candidate blocks. Also, to remove any false detection elements caused by camera shaking, one of the most frequently raised issues at outdoor sites, preliminary decision thresholds were adaptively set to the motion pixel ratio of input images to maximize the accuracy of the preliminary decision. Finally, in addition to the preliminary decision results, the texture correlation and intensity of the flame candidate blocks were averaged for a specific period of time and tested for their conformity with the fire decision conditions before making the final decision. To verify the fire detection performance of the proposed algorithm, a total of ten test videos were subjected to computer simulation. As a result, the fire detection accuracy of the proposed algorithm was determined to be 94.24%, with minimum false detection, demonstrating its improved performance and practicality compared to previous fixed threshold-based algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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