• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.85-90
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• 2013

현재 전기화재 예측시스템은 제어용 마이크로프로세서로서 PIC(Peripheral Interface Controller)를 사용하고 있다. PIC는 DSP(Digital Signal Processor)보다 연산속도가 느려 실시간 연산능력이 부족하다. 그래서 아크 발생 시 나타나는 기본 특성파형을 기준 reference로 하여 이 reference와의 비교를 통해 아크로 인한 전기화재를 예측하여 경보한다. 기존의 전기화재 예측시스템은 이러한 경보를 원격의 중앙 서버에서 감시하고 후속 조치를 취할 수 있으나, 그 예측 에러율이 높을 뿐만 아니라, mobile 환경에서 원격제어를 하지 못하는 실정이다. 본 논문에서 시간영역, 주파수영역의 아크검출과 적응알고리즘을 변환영역에서 수행하는 웨이블릿 기반의 적응알고리즘"을 적용하여 새로운 실시간 아크검출 알고리즘이 탑재된 전기화재 예측시스템을 DSP를 이용하여 개발하였다. 또한 아크의 전기적 신호 및 전력품질 대한 원격 모니터링이 실시간으로 가능할 뿐만 아니라, iphone 환경기반의 App 개발을 통해 원격에서 제어가 가능하도록 구축하고 그 유용성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.186-188
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• 2005

Because forest fire changes the direction according to the environmental elements, it is difficult to predict the direction of it. Currently, though some researchers have been studied to which predict the forest fire occurrence and the direction of it, using the remote detection technique, it is not enough and efficient. And recently because of the development of the sensor technique, a lot of In-Situ sensors are being developed. These kinds of In-Situ sensor data are used to collect the environmental elements such as temperature, humidity, and the velocity of the wind. Accordingly we need the prediction technique about the environmental elements analysis and the direction of the forest fire, using the In-Situ sensor data. In this paper, as a technique for predicting the direction of the forest fire, we propose the correlation analysis technique about In-Situ sensor data such as temperature, humidity, the velocity of the wind. The proposed technique is based on the clustering method and clusters the In-Situ sensor data. And then it analyzes the correlation of the multivariate correlations among clusters. These kinds of prediction information not only helps to predict the direction of the forest fire, but also finds the solution after predicting the environmental elements of the forest fire. Accordingly, this technique is expected to reduce the damage by the forest fire which occurs frequently these days.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.80-83
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• 2008

The characteristics of the spread of a forest fire are generally related to the attributes of combustibles, geographical features, and meteorological conditions, such as wind conditions. The most common methodology used to create a prediction model for the spread of forest fires, based on the numerical analysis of the development stages of a forest fire, is an analysis of heat energy transmission by the stage of heat transmission. When a forest fire breaks out, the analysis of the transmission velocity of heat energy is quantifiable by the spread velocity of flame movement through a physical and chemical analysis at every stage of the fire development from flame production and heat transmission to its termination. In this study, the formula used for the 1-dimensional surface forest fire behavior prediction model, derived from a numerical analysis of the surface flame spread rate of solid combustibles, is introduced. The formula for the 1-dimensional surface forest fire behavior prediction model is the estimated equation of the flame spread velocity, depending on the condition of wind velocity on the ground. Experimental and theoretical equations on flame duration, flame height, flame temperature, ignition temperature of surface fuels, etc., has been applied to the device of this formula. As a result of a comparison between the ROS(rate of spread) from this formula and ROSs from various equations of other models or experimental values, a trend suggesting an increasing curved line of the exponent function under 3m/s or less wind velocity condition was identified. As a result of a comparison between experimental values and numerically analyzed values for fallen pine tree leaves, the flame spread velocity reveals has a error of less than 20%.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.17-23
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• 2009

콘크리트가 화재에 노출되면 콘크리트 표면에서의 수분뿐만 아니라 콘크리트 내부에서의 수분도 수분의 평형 및 전달조건에 의하여 증발이 발생된다. 수분의 평형조건은 재료의 자기이력거동으로 표현되는 물의 증발에 대한 수착등온선 관계로 설명된다. 본 논문은 화재시 콘크리트 부재 내부의 수분변화를 예측하고자 하는 것으로 부재 내부의 임의의 위치에서의 상대함수율을 산정하기 위하여 유한요소방식을 적용하였다. 또한 고온에서 콘크리트의 수분확산 특성치에 대해서도 모델식을 제시하였다. 이러한 해석기법의 정확성을 검증하기 위하여 실험데이터와 비교하였으며, 그 결과 수분증발로 인하여 수분이 감소되는 효과를 포함한 전반적인 부재 내부의 수분이동현상이 실제 실험데이터와 거의 유사하게 나타나는 것으로 확인되었다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2013년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.103-104
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• 2013

As a result of experimenting 6 loading combustibles in domestic residential facilities by using Furniture Calorimeter, values of 2,391.26kW were appeared from sofas, 1,891.80kW from drawers, 1,778.95kW from mattress, 1,104kW from chairs, 291kW from tables, and 135.09kW from TV. Also, if applying α value of fire growing rate by classifying fire- growing speeds at NFPA 72 (National Fire Alarm Code 2007, Annex B), mattress can be defined as Ultra-Fast, sofa and drawers Fast, TV Slow, tables Slow, and chairs Medium.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.68-73
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• 2000

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.26-33
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• 2001

• Geomechanics and Engineering
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• 제13권5호
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• pp.861-879
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• 2017

Coal and gas outburst is a serious dynamic disaster that occurs during coal mining and threatens the lives of coal miners. Currently, coal and gas outburst is commonly predicted using single indicator and its critical value. However, single indicator is unable to fully reflect all of the factors impacting outburst risk and has poor prediction accuracy. Therefore, a more accurate prediction method is necessary. In this work, we first analyzed on-site impacting factors and precursors of coal and gas outburst; then, we constructed a Fisher discriminant analysis (FDA) index system using the gas adsorption index of drilling cutting ${\Delta}h_2$, the drilling cutting weight S, the initial velocity of gas emission from borehole q, the thickness of soft coal h, and the maximum ratio of post-blasting gas emission peak to pre-blasting gas emission $B_{max}$; finally, we studied an FDA-based multiple indicators discriminant model of coal and gas outburst, and applied the discriminant model to predict coal and gas outburst. The results showed that the discriminant model has 100% prediction accuracy, even when some conventional indexes are lower than the warning criteria. The FDA method has a broad application prospects in coal and gas outburst prediction.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.245-253
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• 2021

연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.7-14
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• 2015

본 연구에서는 전통시장에서 취급하는 대표적 가연 물품인 이불과 가방을 취급하는 점포를 선정하고, 이에 대한 화재하중을 예측하여 향후 전통시장의 화재확산지연을 위한 방화구획 설정에 필요한 기초자료를 제공하는데 목적을 두고 있으며, 표준정규분포를 활용하여 공극률을 근거로 하여 화재하중을 구하였다. 이불의 평균 공극률은 98.7%, 가방의 평균 공극률은 94.39%로 나타났고, 이를 토대로 화재하중을 계산할 결과, 이불은 $29.9kg/m^2$, 가방은 $65.61kg/m^2$로 나타났다.