KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5522-5536
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2017
In this paper, a video based smoke detection method using dynamic texture feature extraction with volume local binary patterns is studied. Block based method was used to distinguish smoke frames in high definition videos obtained by experiments firstly. Then we propose a method that directly extracts dynamic texture features based on irregular motion regions to reduce adverse impacts of block size and motion area ratio threshold. Several general volume local binary patterns were used to extract dynamic texture, including LBPTOP, VLBP, CLBPTOP and CVLBP, to study the effect of the number of sample points, frame interval and modes of the operator on smoke detection. Support vector machine was used as the classifier for dynamic texture features. The results show that dynamic texture is a reliable clue for video based smoke detection. It is generally conducive to reducing the false alarm rate by increasing the dimension of the feature vector. However, it does not always contribute to the improvement of the detection rate. Additionally, it is found that the feature computing time is not directly related to the vector dimension in our experiments, which is important for the realization of real-time detection.
본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.
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.
화재는 인명피해와 재산피해로 많은 이들에게 되돌릴 수 없는 상처를 남기는 재난이다. 이를 신속히 감지하고, 대처하고자 다양한 화재탐지 장비가 우리의 주변에 설치되어 있다. 그러나 인위적, 환경적, 노후화 등 다양한 문제로 인해 실제 화재가 아님에도 화재탐지 장비가 작동되어 정작 필요한 화재 현장에의 지원이 늦어지는 등 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 화재탐지 장비의 비화재보에 대해 분석하고 화재 여부를 확인하여 오보로 인한 출동을 방지하려는 방법으로 현장직원이 영상을 통해 현장 상황을 확인 후 출동할 수 있는 시스템에 대하여 제안한다. 이러한 확인절차를 거쳐 실제 화재로 판명될 시 기존 비상 재난 안내 문자와 같은 광범위한 안내가 아닌, 화재 발생 인근 지역의 범위에 대피 안내 알림을 보내 신속한 대피를 유도하고, 소방관의 신속한 출동으로 빠르고 정확한 처리가 가능하도록 지원하는 맞춤형 자동안내 시스템을 제안함으로써 재난에 대해 안정적으로 대처할 수 있게 함을 목적으로 한다.
주변 환경 변화에 따라 무선 수신 신호가 변화되는 현상을 활용한 Internet of Things(IoT) 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 고정된 송수신기 간 주기적 신호 교환 시, 수신 신호가 주변 온도 변화에 따라 변화함을 증명하고, 수신 신호 변화를 활용한 화재 감지 기법을 제안한다. 제안 기법은 수신 신호 변화 감지부와 수신기 내부 온도 감지부로 구성되며, 수신기 내부 온도 감지부는 무선 채널 환경 변화에 따른 수신 신호 변화를 화재 발생으로 감지됨을 방지한다. 제안 기법은 화재 감지를 위해 별도의 장치 추가 없이 기존 수신기에 소프트웨어 개선을 통해 지원가능하다는 장점을 지닌다.
본 논문에서는 기존에 많이 사용되는 복잡한 4단계 화재 감지 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 그래픽스 처리 장치 (GPU)를 이용한 효율적인 병렬 구현 방법을 제안하였고 성능을 분석하였다. 또한 현재 많이 사용되고 있는 7가지 서로 다른 해상도 (QVGA, VGA, SVGA, XGA, SXGA+, UXGA, QXGA)의 비디오를 입력으로 하여 성능을 분석하였다. 더불어 각 해상도별 GPU 기반 실행시간과 고성능 CPU에서의 실행시간을 비교 분석하였다. 각 해상도의 5가지 화재 및 비 화재 비디오를 이용하여 모의 실험한 결과, GPU는 CPU보다 실행시간에서 우수한 성능을 보이는 동시에 FULL HD급의 높은 해상도인 UXGA 영상에서도 프레임 당 25.11ms의 실행시간이 소요되어 초당 30 프레임의 실시간 처리가 가능함을 보였다.
초고층 빌딩 건설 시 요구되는 성능위주 소방설계는 인명 안전을 확보할 수 있는 능동적인 대책으로서 화재 위험성을 평가하고, 공학적 분석 결과를 토대로 하여 방재시스템을 구축하는 것으로 관련 법규 및 기준을 적용하여 수행하는 기존의 설계 방식보다 인명 안전의 확보에 있어서 매우 효율적이고 타당하다고 보여진다. 본 연구는 피난 요구 시간인 RSET과 피난이 가능한 시간인 ASET에 의한Time-line Analysis을 적용하였으며 또한 ASET과 RSET을 비교, 분석하기 위하여 화재 및 피난 시뮬레이션을 수행하였다. 연구 결과, 스프링클러설비가ASET을 증가시켰으며, 화재감지 및 경보시간의 단축이 RSET을 효과적으로 감소시켜 주고 있다. 단축된 시간은 인명의 안전을 확보하는데 많은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 소화설비, 화재 감지 및 경보설비가 정상적으로 작동되도록 유지 관리되는 것도 중요한 것으로 파악되었다. 화재의 성상을 데이터 베이스화하고 피난 대응 프로그램 등이 구축되면 성능위주 설계에 유용한 자료로 이용될 수 있다.
최근 화재 탐지 분야는 불꽃 연기의 특징과 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용하여 탐지율을 높이려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 기존 화재 탐지 정확도를 높이기 위한 모델 연구 이외에도 불꽃·연기의 특징을 다양한 방법으로 데이터 가공한 학습 데이터셋을 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안한다. 제안한 모델은 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하였다. 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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