• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.615-616
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• 2022

본 논문에서는 간단한 선형 회귀를 이용하여 복잡한 불 시뮬레이션(Fire simulation)에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)을 효율적으로 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 불 시뮬레이션에서 불꽃은 격자기반으로 표현하고, 불똥은 입자로 표현하는 입자-격자 하이브리드 시스템을 이용한다. 이러한 방식을 그대로 인공신경망에 사용을 하게 되면 상대적으로 메모리가 많이 필요하며 계산양도 증가된다. 특히, 불똥 입자가 존재하지 않는 부분에서도 격자 공간에 대한 메모리를 할당해야 되기 때문에 고해상도 불똥 효과를 학습하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 격자 단위가 아닌, 입자 단위로 불똥 입자 생성을 학습할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.345-348
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• 2022

본 논문에서는 유체 시뮬레이션(Fluid simulation)중 화염에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)의 생성, 움직임과 삭제를 효율적으로 학습하고 표현할 수 있는 인공지능 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 일반적으로 수치해석학과 같은 학문의 이해가 필요하며 불똥이나 거품과 같은 유체의 2차 효과(Secondary effect)는 기반유체(Underlying fluids)를 통해 추출되기 때문에 복잡하고 계산양이 많아진다. 이러한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 격자 내에서 표현되어야 하는 불똥 입자의 생성을 학습하고, 다항 회귀 모델 학습을 통해 불똥 입자의 움직임을 예측한다. 또한, 불똥 입자가 삭제되어야하는 상태를 네트워크 학습을 통해 얻어내며, 수명(Lifespan) 임계값 조절하여 다양한 장면에서 불똥을 제어할 수 있다. 결과적으로 화염의 움직임을 기반으로 불똥의 움직임을 복잡한 수학식이나 디자이너에게 의존하지 않고 인공지능 학습을 통해 쉽게 제어하고 예측하는 결과를 보여준다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.37-42
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• 2015

본 연구에서는 농촌지역을 중심으로 대표적인 겨울철 난방기구인 화목보일러 화재위험성을 평가하였다. 화목보일러 연료투입구 주변 및 연통의 온도를 측정하였으며, 연통 내부에 축적되는 타르의 화재 위험성을 평가하였다. 연료 투입구개방 상태에서 전방의 온도를 측정한 결과 화목 투입구로부터 40 cm 이상 떨어진 영역에서는 온도가 약 $40^{\circ}C$ 이하를 유지하였다. 본 연구에서는 연료 투입구 외부로 비산되는 불티가 60 cm 이내의 범위에 비산되었다. 연통 내부에서는 온도가 $600^{\circ}C$ 이상까지 상승하였으며, 화목보일러 본체로부터 2 m 떨어진 위치의 연통 내부에서 온도가 $420^{\circ}C$ 이상 도달하였다. 연통 내부의 타르를 수거하여 발화온도를 측정한 결과 약 $398^{\circ}C$를 기록하였다. 화목보일러 본체 및 연통 표면에서 온도가 약 $300^{\circ}C$ 이상 도달하였으며 가연물이 접촉될 경우 착화되었다.