• 제목/Summary/Keyword: Fire sensor

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라만산란을 이용한 광센서 선형 화재감지시스템 개발에 관한 연구 (Study on the Development of Optical Sensor Linear Fire Detection System Using Raman Scattering)

  • 이건호;임우섭;김시국
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제30권4호
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    • pp.27-38
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    • 2016
  • 본 논문은 현재 국외기술에 의존하고 있는 광센서 선형감지기를 이용한 화재감지시스템인 분산온도감지(DTS) 시스템을 국산화 기술로 개발하기 위한 연구이다. 이에 본 연구에서는 광섬유 내에서 발생되는 빛의 역산란광 중 온도감지에 주로 사용되는 라만산란광의 전기적 신호파형을 오실로스코프를 이용하여 분석하였다. 측정결과 Stokes 신호파형은 온도가 상승해도 변화량이 거의 없었으나, 온도에 민감한 anti-Stokes 신호파형은 상대적으로 그 값이 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 라만산란광을 이용하여 화재를 감지할 수 있는 광중계기 및 광수신기로 구성된 광센서 선형 화재감지시스템인 K-DTS 시스템을 개발하였다. 개발된 K-DTS 시스템에 대하여 차동식 및 정온식 감도시험기를 이용하여 차동식 및 정온식 감지기로서의 감도시험을 진행해 본 결과 형식승인 기준을 만족하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 개발된 K-DTS 시스템의 성능평가를 위해 국외에서 수입되어 가장 많이 사용되고 있는 S-DTS 시스템과 성능비교실험을 진행하였다. 모형터널을 이용한 성능실험결과 화재감지위치 및 화재온도 측정에서 유사한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

바이메탈식 온도센서를 적용한 건조설비에서의 화재 위험성 연구 (Study of the Fire Risk Caused by the Use of a Bimetal type Thermometer in the Drying Equipment)

  • 박남규;김진표;남정우;박종택;송재용
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제31권3호
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    • pp.73-78
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    • 2017
  • 본 논문에서는 바이메탈식 온도센서를 적용한 건조설비에서의 화재 위험성에 대하여 연구하였다. 건조설비는 산업현장 등에서 광범위하게 사용되고 있으며, 건조 대상물이 가열될 때 발생하는 가연성 가스 및 증기에 의한 폭발 및 화재 등이 일어나기 용이하기 때문에 구조와 사용방법 등에 대한 규제가 엄격하게 이루어지고 있지만 부적합한 온도센서를 활용한 건조로 등의 내부온도 측정시 정확한 온도 측정이 이루어지지 못하는 경우에는 그만큼 화재 위험성이 증가하게 된다. 따라서 본 논문에서는 건조설비에 광범위하게 사용되고 있는 바이메탈식 온도센서의 구조를 분석하고, 측정 대상물의 성상에 따른 온도 측정 실험을 수행하였다. 측정 대상물에 따른 온도 측정 결과, 기체 및 고체에 대한 온도 측정에 있어서는 실제 온도에 비해 낮은 온도로 측정되었으며, 액체 대상물의 경우에는 비교적 정확한 온도 측정이 가능하였다. 이러한 실험 결과로부터 바이메탈식 온도센서는 기체 및 고체의 온도 측정에는 부적합하며, 액체의 온도 측정에 보다 적합한 특성을 나타내었다.

퍼텐셜 필드를 이용한 화재 응급 대피 시스템 설계 (Design of Fire Emergency Evacuation System using Potential Field)

  • 이민구;정경권;이원석
    • 전자공학회논문지 IE
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    • 제48권3호
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    • pp.26-32
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    • 2011
  • 본 논문은 화재라는 특수한 상황에서 대피자를 로봇에 비유하여 퍼텐셜 필드 방식으로 최적의 대피 경로를 탐색하는 방식을 제안한다. 장애물은 화재가 발생된 위치를 나타내게 되며, 한정된 공간에서 센서를 통해 화재가 발생한 위치를 확인할 수 있어서 전역적인 탐색이 가능해진다. 건물 내에 설치된 화재 감지 센서와 복합 감지 센서로부터 상황 정보를 습득하여 무선으로 서버에 전송하면 퍼텐셜 필드 방식으로 최적의 대피 경로를 탐색하여 유도등을 대피 방향으로 동작시키며 스마트 폰과 같은 모바일 단말에 무선을 이용하여 대피 경로 정보를 표시할 수 있게 된다. 시뮬레이션 환경에서 제안한 화재 대피 알고리즘의 기능 및 성능 테스트를 통해 제안 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.

Radio Frequency Based Emergency Exit Node Technology

  • Choi, Youngwoo;Kim, Dong Kyoo;Kang, Do Wook;Choi, Wan Sik
    • Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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    • 제2권1호
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    • pp.91-100
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    • 2013
  • This paper introduces an indoor sensor fusion wireless communication device which provides the Location Based Service (LBS) using fire prevention facility. The proposed system can provide information in real time by optimizing the hardware of Wi-Fi technology. The proposed system can be applied to a fire prevention facility (i.e., emergency exit) and provide information such as escape way, emergency exit location, and accident alarm to smart phone users, dedicated terminal holders, or other related organizations including guardians, which makes them respond instantly with lifesaving, emergency mobilization, etc. Also, the proposed system can be used as a composite fire detection sensor node with additional fire and motion detect sensors.

화재용 열화상 카메라의 영상포화특성 평가 (Performance Evaluation of Image Saturation of Thermal Imaging Camera for the Fire Service)

  • 김성찬
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제26권2호
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    • pp.69-74
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    • 2012
  • 적외선 파장영역의 높은 연기투과율에 기초한 열화상기술은 화재안전분야에서 효과적인 첨단기술 중의 하나로 인식되고 있다. 본 연구는 주변열적조건에 따른 열영상 포화특성을 파악하고 대조비변환함수(CTF)를 이용하여 영상의 수준을 평가하고자 한다. 본 실험에서 수행된 조건에 대해 BST 센서를 적용한 열화상 카메라의 경우 영상포화가 발생하지 않았으며 영상수준이 배경과 목표물의 온도차에 비례하는 것으로 나타났다. 본 연구는 열화상기술의 신뢰성을 확보하고 기술개발을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

S-FDS : 퍼지로직과 딥러닝 통합 기반의 스마트 화재감지 시스템 (S-FDS : a Smart Fire Detection System based on the Integration of Fuzzy Logic and Deep Learning)

  • 장준영;이강운;김영진;김원태
    • 전자공학회논문지
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    • 제54권4호
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    • pp.50-58
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    • 2017
  • 최근 들어, 효과적인 화재감지를 위해 이종 화재센서 데이터들을 융합하는 방안들이 제안되었으나, 룰 기반의 방법의 경우 적응성과 정밀도가 낮고, 퍼지추론의 경우 영상에 대한 고려 미흡으로 검출 속도와 정밀도가 떨어지는 등의 문제점들이 있다. 더불어 영상기반 딥러닝 기술들도 제안되었으나, 실제 상황에서 카메라가 없거나 카메라 영역 밖의 화재 발생에 대한 신속한 탐지가 어렵다. 이에 본 논문에서는 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘과 온도 습도 가스 연기를 포함하는 이종 화재센서 데이터기반의 퍼지추론엔진을 결합시킨 새로운 방식의 화재 감지 시스템을 제안한다. 이로써 영상 데이터를 활용한 신속한 화재 감지와 이종 센서 데이터들을 이용한 신뢰성 있는 화재 감지가 가능해짐을 보인다. 또한, 대규모 시스템에서 컴퓨팅 파워의 지나친 서버 집중을 방지하기 위해 화재 인식 알고리즘에 분산 컴퓨팅 구조를 채택하여 확장성을 높인다. 마지막으로, NIST 화재 동역학 시뮬레이터를 이용한 화재 시뮬레이션 데이터와 화재영상을 활용하여 화재가 점진적으로 번지는 환경과 급작스럽게 폭발이 발생하는 환경에서 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 검증한다.

가스센서용 고순도 다공질 알루미나 담체의 제조 (Preparation of High-purity Porous Alumina Carrier for Gas Sensor)

  • 이창우;현성호;함영민
    • 한국화재소방학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.15-23
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    • 1997
  • In this study, the alumina for gas sensor was prepared by anodic oxidation. It was stable thermally and chemically, and pore diameter and pore distribution was uniform. And the shape of pore was cylinderical. The aluminum plate was carried out by the thermal oxidation, chemical polishing and electropolishing pretreatment. The pore diameter, pore size distribution, pore density and thickness of alumina was observed with the change of reaction temperature, electrolyte concentration and current density. As a results, It was able to use for carrier because alumina which was prepared by anodic oxidationhas uniform pore size distribution.

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확률론에 기반한 점자블록 추종 알고리즘 및 센서장치의 개발 (Development of Sensor Device and Probability-based Algorithm for Braille-block Tracking)

  • 노치원;이성하;강성철;홍석교
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.249-255
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    • 2007
  • Under the situation of a fire, it is difficult for a rescue robot to use sensors such as vision sensor, ultrasonic sensor or laser distance sensor because of diffusion, refraction or block of light and sound by dense smoke. But, braille blocks that are installed for the visaully impaired at public places such as subway stations can be used as a map for autonomous mobile robot's localization and navigation. In this paper, we developed a laser sensor stan device which can detect braille blcoks in spite of dense smoke and integrated the device to the robot developed to carry out rescue mission in various hazardous disaster areas at KIST. We implemented MCL algorithm for robot's attitude estimation according to the scanned data and transformed a braille block map to a topological map and designed a nonlinear path tracking controller for autonomous navigation. From various simulations and experiments, we could verify that the developed laser sensor device and the proposed localization method are effective to autonomous tracking of braille blocks and the autonomous navigation robot system can be used for rescue under fire.

딥러닝 기반의 구조물 화재 재난 시 최적 대피로 안내 시스템 (Deep learning based optimal evacuation route guidance system in case of structure fire disaster)

  • 임재돈;김정집;홍두의;정회경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권11호
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    • pp.1371-1376
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    • 2019
  • 구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.