• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제23권1호
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• pp.110-116
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• 2024

Despite the continuous advancement of science and technology, fire accidents continue to occur without decreasing over time, so there is a constant need for a system that can accurately detect fires at an early stage. However, because most existing fire detection systems detect fire in the early stage of combustion when smoke is generated, rapid fire prevention actions may be delayed. Therefore we propose an early fire detection system that can perform early fire detection at a reasonable cost using LSTM, a deep learning model based on multi-gas sensors with high selectivity in the early stage of decomposition rather than the smoke generation stage. This system combines multiple gas sensors to achieve faster detection speeds than traditional sensors. In addition, through window sliding techniques and model light-weighting, the false alarm rate is low while maintaining the same high accuracy as existing deep learning. This shows that the proposed fire early detection system is a meaningful research in the disaster and engineering fields.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.63-71
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• 2012

Recently, because most of buildings in the city become bigger and higher, so various convenient facilities and high-tech management skills are required to prevent potential disasters. Especially, because fires in huge buildings can cause serious damage, technologies and methods that help people quickly and safely to escape from the building is very important to extinguish the fire in initial state and to minimize the damage. This paper suggests a context-aware service system that can provide optimal escape routes to tenants with their smart-phones. The proposed system collects contexts with real time through USN(Ubiquitous Sensor Network) and provides an optimum escape route based on the collected contexts through service users' smart phones. In addition, The system provides not only safe routes from the fire but also valuable information for rescue operations with real time.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권2호
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• pp.121-130
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• 2000

A practical method is proposed to improve hit probability of the digital gun fire control system, when the measured rate of the tracking sensor becomes biased under some operational situation. For ground moving target it is shown that the well-known Kalman filter which uses position measurement only can be optimally used to eliminate the rate bias error. On the other hand, for 3D moving aircraft we present a new algorithm which incorporate FIR-type filter, which uses position and rate measurement at the same time, and the fixed-lag smoother using position measurement only, and show that it has the optimal performance in terms of both estimation accuracy and response time.

• 센서학회지
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• 제32권3호
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• pp.180-186
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• 2023

Test devices can perform various functions, such as research on detection targets, sensors that detect detection targets, combined products containing sensors, and certification for the launch of combined products. However, the scope of use of test devices is limited because they perform only a single role or could only serve a particular purpose in the past. Therefore, studies on test devices that can perform various functions, such as research on detection targets, sensors that detect detection targets, combined products containing sensors, and certification for the release of combined products are necessary. Accordingly, this study proposes a test device that can increase the scope of use in the technical field of electric fires. In addition, we examine various outcomes of the proposed test device.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2011년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.187-190
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• 2011

본 논문은 초기화재 및 훈소화재에 적응성이 있는 CO센서의 응답특성을 분석하고자 접촉식 CO센서를 실험대상으로 하여 한국소방산업기술원의 실화재시험장에서 모형화재실험을 실시하였다. 화원의 종류로는 UL 268 시험화원인 종이, 목재, 인화성액체를 화원으로하여 각 화원에 따른 CO센서의 응답특성을 비교 분석하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권2호
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• pp.77-80
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• 2023

Since fires in uncontrolled environments pose serious risks to society and individuals, many researchers have been investigating technologies for early detection of fires that occur in everyday life. Recently, with the development of deep learning vision technology, research on fire detection models using neural network backbones such as Transformer and Convolution Natural Network has been actively conducted. Vision-based fire detection systems can solve many problems with physical sensor-based fire detection systems. This paper proposes a fire detection method using the latest YOLOv8, which improves the existing fire detection method. The proposed method develops a system that detects sparks and smoke from input images by training the Yolov8 model using a universal fire detection dataset. We also demonstrate the superiority of the proposed method through experiments by comparing it with existing methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1649-1656
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• 2016

기존의 센서 기반 화재 감지 시스템은 주변 환경이 센서에 미치는 요인들에 따라 성능이 크게 제한될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 기반의 화재 감지 시스템이 다수 등장했지만, 영상에서 화염의 특성을 사람이 직접 정의하여 알고리즘을 개발하기 때문에 유사 개체에 대해 오경보를 발생시킬 수 있다. 또한 영상 프레임간의 움직임을 이용할 경우, 네트워크가 원활하지 않은 환경에서는 의도한 알고리즘이 정확하게 동작하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 입력 영상 프레임으로부터 색상정보를 이용하여 화염의 후보 영역을 먼저 검출한 다음, 학습된 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용해서 최종적으로 화재를 감지하는, CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 방법을 제안하였다. 또한, 검출률과 미검출율 및 오검출률의 비교를 통해서 기존 연구에 비해 성능이 크게 향상되었음을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.275-276
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• 2021

복합건물에서 화재가 발생할 경우, 고립된 사람들의 위치정보 확인이 지연되어 사상자가 많이 발생하는 경우가 일어난다. 이와 같은 사고를 방지하기 위해, 재난 현장에서의 요구조자가 소지하고 있는 휴대 전화기의 무선 신호를 검출하여, 요구조자들의 위치를 추정하는 연구가 진행중이다. 주요 개념은 무선 신호 스캐너를 이용하여 화재 현장에 있는 휴대 전화기의 무선 신호를 탐지하고, 이를 기반으로 휴대 전화기의 위치를 정밀하게 측위하는 것이다. 그러나 화재 현장은 연기로 인해 시야 확보가 어렵고, 일반 재난 현장과 비교하여 요구조자를 구출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 요구조자의 수와 상태에 따라 투입되는 구조대원의 최소 인원수의 결정하는 것은 해결해야 하는 중요한 문제 중 하나일 것이다. 본 연구에서는 휴대 전화에서 발생하는 무선 신호와, 휴대 전화의 관성 센서에서 발생하는 정보를 이용하여 화재 현장에 투입되는 구조대원의 인원수를 산출하는 방안을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.1666-1672
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• 2008

USN 미들웨어는 여러 사이트에서 발생하는 센서 정보를 수집하여, 판단하고, 조치를 취하는 기능을 가지고 있다. 한 개 센서 데이터로부터 상황을 결정하는 것은 해당 데이터의 오류나 전체를 반영하지 않을 수 있기 때문에 부적절하다. 여기서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 '그룹'이라는 개념을 도입하였다. 그룹은 같은 장소에 같은 조건에 행동하는 센서의 집합이다. 예를 들어 특정 방에서 모든 화재 센서는 미리 정의된 동일한 특정 온도에 도달하면 버저를 울린다. 이때 이들 센서들은 동일한 한 개의 그룹에 속하는 것이다. 지능형 USN 미들웨어의 모든 판단은 이러한 그룹에 기반하여 이루어진다. 본 연구에서는 그룹에 기반한 미들웨어의 지능형 규칙에 대하여 연구를 하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.9-13
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• 2014

본 논문은 화재감지는 물론 화원까지 구별할 수 있는 광전식 연기감지기 개발을 위한 기초 연구이다. 이를 위해, 현재 광전식 연기감지기에 많이 사용되고 있는 광원과 센서를 사용하여 광학챔버를 제작하였으며, UL 268에서 연기감지기를 시험할 때 사용되는 세 가지 화원(종이화원, 목재화원, 인화성 액체화원)을 대상으로 각 화원별 광학적 특징을 구하였다. 그 결과 종이화원과 목재화원은 산란에 큰 차이를 보였으며, 인화성 액체화원은 소광의 원인이 다름을 알 수 있었다.