• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.111-118
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• 2017

본 논문은 반단선과 트래킹에 의한 복합적 전기화재의 위험성분석에 관한 연구이다. 먼저, 단일원인인 반단선에 의한 전기화재 위험성을 분석하기 위해 전선의 소선 수 및 정격전류의 변화에 따른 열적특성을 측정하였다. 또한, 그 후 복합적 원인에 의한 전기화재 위험성을 분석하기 위해 반단선 상태에서 추가적으로 가속트래킹 실험을 실시하여 반단선과 트래킹의 화재연관성을 확인하였다. 실험결과 반단선이 단일원인으로 작용할 때의 전류에 의해 발생된 기존 열적특성과 트래킹이 복합적으로 작용함으로써 전류가 크게 증가되어 열적특성이 더욱 뚜렷이 나타나 단일원인에서 발생되지 않았던 급격한 온도상승으로 인한 소선의 단선이 복합적 원인에서 나타났다. 즉, 기존의 반단선에 의한 전기화재 위험성보다 반단선과 트래킹이 복합적으로 작용될 경우 상대적으로 그 위험성이 크게 증가되는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.155-161
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• 2013

To reduce the personnel and material loss caused by fire, we propose the automatic fire extinguishing system based on the ignition point tracking using the flame detecter. This automatic fire extinguishing system is composed of the flame detecting system and the fire extinguishing system based on the water cannon. We study the method for the ignition point tracking and the automatic fire extinguishing using the water cannon and the flame detecter. The flame detecting system for the early fire detection and the ignition point tracking has to be satisfied the requirement of the detecting range and the flame detection time. So we study the signal process algorithm for an improvement of the flame detecting system.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.3-9
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• 1995

This paper is a study to dectect the tracking owing to deterioration of indoor wiring, and to prevent the electrical fire. After analysing the harmonics of waveshapes in load current and tracking current by FFT, a method of identifying the tracking was developed by using neural network. Fluoscent lamp, witch was mostly used in indoor, was chosen as the load used in this study. When the learning number in neural network was more then 30,000 times, an excellent neural net-work which could correctly identify the tracking was established. Therefore, the result of this study can be utilized as a basic material in various measuring instruments, such as an hotline inslation tester, earth tester in vehicles, and tracking fire alarm device, witch can detect the tracking under the condition of hotline.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.1-7
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• 2015

전기화재의 주요 원인 중 하나인 트래킹은 서서히 진전하는 특징을 가지기 때문에 진전단계를 분석함으로서 화재가능성을 예측할 수 있다. 본 논문은 부하가 연결된 모의 전기설비에서 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하고자 시도하였다. 부하는 무유도 저항을 사용하였고, 트래킹은 모의 전기설비의 일부인 비닐캡타이어 타원형코드에 전해액을 적하하여 발생시켰다. 트래킹에 의한 전기화재 가능성을 예측하기 위해 모의 전기설비의 전체 전류파형을 검출하였다. 전류파형으로부터 트래킹 진전을 분석하기 위해 시간-에너지 변환과 확률분포를 이용하였고, 이를 신경망에 입력함으로써 전기설비 내에서 전기화재의 발생가능성을 4단계로 예측할 수 있게 하였다.

• 한국화재조사학회지
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• 제10권1호
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• pp.37-45
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• 2007

트래킹은 대표적인 전기적인 발화원으로서 화재현장의 조사과정에서 차단기 등에서 트래킹이 식별되는 경우, 트래킹을 발화원인으로 추정한 상태에서 화재조사가 진행되고 있는 것이 실정이며, 이 때문에 방화 또는 실화 등에 의하여 화재가 발생했음에도 불구하고 발화원인이 트래킹 즉, 전기화재로 오인되는 경우가 있다. 따라서 화재현장에서 식별되는 트래킹이 화재 원인으로서 단정할 수 있는 전기적인 특이점인지의 여부를 검증하기 위하여 트래킹이 화재현장의 분위기에서 연소로 인하여 단기간 내에 발생할 개연성을 입증하기 위한 실험을 행하였다. 화재현장의 분위기를 모의하기 위하여 차단기 자체를 직접 연소시키는 연소실험과 화재분위기에서 차단기를 2차적으로 연소시키는 화재재현 실험을 행하였으며, 차단기의 제조사 및 연소상황에 따라 트래킹의 발생시기 및 위치 등에 차이가 있었으나, 모든 차단기의 전원측 부분에서 트래킹이 발생하였다. 실험결과, 차단기에서 연소만으로도 단기간 내에 트래킹이 발생할 수 있다는 사실이 입증되었으며, 화재현장의 화재원인 조사과정 중에 차단기에서 트래킹 형태가 식별되는 점만으로는 발화여부 또는 발화원인에 대하여 논단할 수 없다는 결론을 도출하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2022

본 논문에서는 실시간 객체 탐지(Real-time Object Detection)가 가능한 YOLOv4 모델과 DeepSORT 알고리즘을 활용한 객체 추적(Object Tracking) 기술을 활용하여 CCTV 영상 이미지 기반의 화재 탐지 시스템을 제안한다. 화재 탐지 모델은 10800장의 학습용 데이터로부터 학습되었으며 1000장의 별도 테스트 셋을 통해 검증되었다. 이후 DeepSORT 알고리즘을 통해 탐지된 화재 영역을 추적하여 단일 이미지 내의 화재 탐지율과 영상 내에서의 화재 탐지 유지성능을 증가시켰다. 영상 내의 한 프레임 혹은 단일 이미지에 대한 화재 탐지 속도는 장당 0.1초 이내로 실시간 탐지가 가능함을 확인하였으며 본 논문의 AI 화재 탐지 시스템은 기존의 화재 사고 탐지 시스템 보다 안정적이고 빠른 성능을 지니고 있어 화재현장에 적용 시 화재를 조기 발견하여 빠른 대처 및 발화단계에서의 진화가 가능할 것으로 예상된다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.62-66
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• 2009

본 연구는 국내에서 사용되고 있는 누전차단기 외함 절연재료의 소손 특성에 대하여 연구하였다. 시료는 3개 제조사의 누전차단기 외함 절연재료를 사용하였으며, 시료의 열분해특성, 연소특성, 트래킹 특성 등을 비교 분석하였다. 열분해특성은 TGA를 사용하였으며, 연소특성은 ISO5660(Fire Tests - Reaction to Fire, part 1)을 만족하는 Mass Loss Calorimeter(FTT 사)를 사용하였고, 트래킹 특성은 고체 절연재료의 내트래킹 및 비교트래킹 지수를 측정하는 실험인 KSC IEC 60112.의 기준에 따라 분석하였다. 연구결과 A제조사의 경우 내트래킹성이 가장 우수하였고, B제조사의 경우 내트래킹성이 가장 낮은 반면 $350^{\circ}C$ 이상의 고온에서 열안정성이 가장 우수하였으며, C제조사의 경우 $400^{\circ}C$ 이하의 온도에서 열안정성이 가장 우수한 것을 알 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.57-66
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• 2015

본 논문은 단자대에서 단일원인 및 복합원인에 의한 전기화재위험성을 규명하기 위한 연구이다. 우선적으로 단일원인인 접촉불량에 의한 화재위험성을 측정하기 위해 조임토크변화 및 접촉저항변화에 따른 열적특성을 분석하였다. 또한, 복합원인에 의한 화재위험성을 측정하기 위해 접촉저항변화에 따른 가속트래킹 실험을 실시하여 접촉불량과 트래킹의 화재연관성을 확인하였다. 실험결과 단일원인의 경우 접촉불량상태의 조임토크 및 접촉저항 크기가 증가할수록 열적특성이 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고, 접촉저항변화에 따른 열적특성이 조임토크변화에 따른 열적특성보다 그 특성이 더 잘 나타났다. 또한, 복합원인의 경우 단자대 접촉불량과 트래킹은 상호연관성을 가지고 있으며, 두 가지의 복합적인 원인이 서로 작용될 경우 기존의 단일원인의 전기화재 위험성보다 상대적인 위험성이 더욱 높게 나타나는 것으로 도출되었다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2003년도 춘계학술논문발표회논문집
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• pp.204-209
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• 2003

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권1호
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• pp.320-324
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• 2023

As urbanization accelerates and facilities that use energy increase, human life and property damage due to fire is increasing. Therefore, a fire monitoring system capable of quickly detecting a fire is required to reduce economic loss and human damage caused by a fire. In this study, we aim to develop an improved artificial intelligence model that can increase the accuracy of low fire alarms by mixing DeepSORT, which has strengths in object tracking, with the YOLOv5s model. In order to develop a fire detection model that is faster and more accurate than the existing artificial intelligence model, DeepSORT, a technology that complements and extends SORT as one of the most widely used frameworks for object tracking and YOLOv5s model, was selected and a mixed model was used and compared with the YOLOv5s model. As the final research result of this paper, the accuracy of YOLOv5s model was 96.3% and the number of frames per second was 30, and the YOLOv5s_DeepSORT mixed model was 0.9% higher in accuracy than YOLOv5s with an accuracy of 97.2% and number of frames per second: 30.