International Journal of Advanced Culture Technology
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v.9
no.4
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pp.363-375
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2021
The purpose of this study is to analyze the safety of evacuation using the Pathfinder program for the alert at once, the priority alarm method, the priority alarm method for the four floors above, and the sequential priority alarm method, which is a modification of the priority alarm method specified in the tourist hotel building. Currently, in Korea's National Fire Safety Codes (NFSC), fire alarm methods are compulsorily applied differently depending on the number of floors and total floor area of a building. Although the growth rate is getting faster due to the diversification of building structures, it is still an obstacle to improving evacuation safety to comply with the standardized fire alarm method in NFSC. As a result of the experiment, the evacuation time was found to be faster with the priority alarm method for the four floors above than the priority alarm method applied to the specific firefighting object. Compared to the priority alarm method applied to the tourist hotel, which is a specific firefighting target with 5 or more floors and a total floor area of more than 3,000m2, the time was shortened by 3.7 seconds when measured by applying the priority alarm method for the four floors directly above. This indicates that it is necessary to take measures to select a fire alarm method suitable for the structure and environmental conditions of the building rather than applying the uniform NFSC regulations.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.25
no.5
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pp.39-44
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2011
Automatic fire alarm system is set up to automatically detect fire on buildings. Because of economic reasons, P-type receiver and a conventional type fire detector is normally used for automatic fire alarm system in Korea. Because early detection of fire is regarded as important, the need of finding technique of fire location increases. This paper is studied a method to improve a reliability and add a function of fire location detection on a conventional type fire detector and P-type receiver. Fire location is detected by a method that controller attached on the receiver and the detector is read with a time lag. A reliability of fire detection alarm system is improved with a method that false fire alarm is able to decrease using two different principle detector together. This paper is studied for basic data of improvement of low-cost addressable automatic fire alarm system.
This study evaluated thermal image real-time estimation and fire alarm using by a CCD camera, which has been a seamless feature-point analysis method, according to the angle and position and image fusion by a vector coordinate point set-up of equal shape. The system has higher accuracy, fixing data value of temperature sensing and fire image of 0~255, and sensor output-value of 0~5,000. The operation time of a flame specimen within 500 m, 1000 m, and 1500 m from the test report specimen took 7 s, 26 s, and 62 s, respectively, and image creation was proven. A diagnosis of fire accident was designated to 3 steps: Caution/Alarm/Fire. Therefore, a series of process and the transmission of SNS were identified. A light bulb and fluorescent bulb were also tested for a false alarm test, but no false alarm occurred. The possibility that an unwanted alarm will be reduced was verified through a forecast of the fire progress or real-time estimation of a thermal image by the change in the image of a time-based flame and an analysis of the diffusion velocity.
Purpose: The purpose of this study is to develop IoT multi-fire detectors combined smoke/carbon monoxide/heat and wireless IoT communication and to confirm the detect performance by smoke generator fire test and cotton wicks fire test. Method: The IoT multi-fire detector combined smoke and CO and combined smoke and heat were experimented the detect performance by smoke generator test and fire test of cotton wicks. And the case of fire alarm was checked. Result: The IoT multi-fire detector combined smoke and CO rung the alarm at the fire test of cotton wicks, did not ring the alarm at the smoke generator test. In comparison, the IoT multi-fire detector combined smoke and heat did not ring the alarm both at the smoke generator test and the fire test of cotton wicks. Conclusion: The IoT multi-fire detector combined smoke and CO detected the only smoke including the carbon monoxide and the IoT multi-fire detector combined smoke and heat did not ring the alarm for lack of heat. As a result, when the developed IoT multi-fire detector was detected the signal more than the set point, the fire alarm was sounded through cotton wicks fire test and smoke generator.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2004.05c
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pp.31-35
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2004
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.
Conventional fire detection systems use physical sensors to detect fire. Chemical properties of particles in the air are acquired by sensors and are used by conventional fire detection systems to raise an alarm. However, this can also cause false alarms; for example, a person smoking in a room may trigger a typical fire alarm system. In order to manage false alarms of conventional fire detection systems, a computer vision-based fire detection algorithm is proposed in this paper. The proposed fire detection algorithm consists of two main parts: fire color modeling and motion detection. The algorithm can be used in parallel with conventional fire detection systems to reduce false alarms. It can also be deployed as a stand-alone system to detect fire by using video frames acquired through a video acquisition device. A novel fire color model is developed in CIE $L^*a^*b^*$ color space to identify fire pixels. The proposed fire color model is tested with ten diverse video sequences including different types of fire. The experimental results are quite encouraging in terms of correctly classifying fire pixels according to color information only. The overall fire detection system's performance is tested over a benchmark fire video database, and its performance is compared with the state-of-the-art fire detection method.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.05b
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pp.8-11
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2003
We propose that when combustible burn with contain carbon, introduce fire detector with sensor of private-use detectable light energy as infrared and ultraviolet in energy of electromagnetic-wave type radiate from flame, method for correct discrimination to resemble fire produce false alarm of detector such as sun light, hot object radiation, are welding. This research using infrared sensor is pyroelectric infrared sensor based black body radiation theory. 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 introduced UV/IR compound type flame detector and proposed method of false alarm reduced to resemble fire. The result propres the prevention and extinction of fire technique degree, certificated operation of detector.
In this paper, we propose a method to implement a real-time fire alarm system using deep learning. The deep learning image dataset for fire alarms acquired 1,500 sheets through the Internet. If various images acquired in a daily environment are learned as they are, there is a disadvantage that the learning accuracy is not high. In this paper, we propose a fire image data expansion method to improve learning accuracy. The data augmentation method learned a total of 2,100 sheets by adding 600 pieces of learning data using brightness control, blurring, and flame photo synthesis. The expanded data using the flame image synthesis method had a great influence on the accuracy improvement. A real-time fire detection system is a system that detects fires by applying deep learning to image data and transmits notifications to users. An app was developed to detect fires by analyzing images in real time using a model custom-learned from the YOLO V4 TINY model suitable for the Edge AI system and to inform users of the results. Approximately 10% accuracy improvement can be obtained compared to conventional methods when using the proposed data.
The paper presents an effective method to detect fire in video surveillance and monitoring system. The main contribution of this work is that we successfully use the Hidden Markov Models in the process of detecting the fire with a few preprocessing steps. First, the moving pixels detected from image difference, the color values obtained from the fire flames, and their pixels clustering are applied to obtain the image regions labeled as fire candidates; secondly, utilizing massive training data, including fire videos and non-fire videos, creates the Hidden Markov Models of fire and non-fire, which are used to make the final decision that whether the frame of the real-time video has fire or not in both temporal and spatial analysis. Experimental results demonstrate that it is not only robust but also has a very low false alarm rate, furthermore, on the ground that the HMM training which takes up the most time of our whole procedure is off-line calculated, the real-time detection and alarm can be well implemented when compared with the other existing methods.
The purpose of this study is to investigate national fire safety consciousness (FSC). A FSC survey would help with proper fire safety policy. Indicators to define and measure efficiently the FSC were broken down into five areas: prevention, alarm, evacuation, extinguishing, and damage expansion prevention. The indicators were developed using Parasuraman's method based on domestic and foreign research materials and meetings with experts. FSC was surveyed using the indicators on Gallup Korea. The results of the survey analysis show that evacuation is lowest, followed by extinguishing, alarm, prevention, and damage expansion prevention.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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