In recent years, vehicle fires account for the second highest rate after residential fires. It accounts for more than 10.7% of the total fire occurrence rate. Vehicle fires are very difficult to evolve at an early stage. Most of the vehicles are burned down in the event of a fire, resulting in a lot of physical and personal damage. In the EU and other countries, efforts are being made to install automatic fire extinguishing systems in preparation for vehicle fires. In addition, since the automatic fire extinguishing system applied to a vehicle must operate in a moving state of a car, a method for detecting a fire is needed. Therefore, this paper proposes a structure of an automatic fire extinguishing system that can evolve a fire when a fire occurs in a commercial vehicle among various vehicles. Especially, it confirms the feasibility of the automatic fire extinguishing system simulated in the laboratory environment and confirms its applicability.
Most of the forest fires that occur in South Korea are caused by human. We partitioned South Korea into nine districts and used observed weather data and daily fire occurrence records for the 1994 to 2003 period to develop a human-caused fire occurrence model of South Korea. Logistic regression analysis techniques were used to relate the probability of a fire day to Fine Fuel Moisture Code (FFMC) component of the Canadian Forest Fire Danger Rating System. The probability of the number of fire day was increased as FFMC increased in the nine districts of South Korea.
본 논문은 열화상 이미지를 활용하여 배전반 화재 발생을 감지하기 위한 인공지능 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 연구의 목표는 수집한 열화상 이미지를 전처리하여 객체 탐지 모델에 적합한 데이터로 가공하고, 이를 이용하여 배전반 내 화재 발생 여부를 판단하는 모델을 설계하는 것이다. 연구에서는 AI-HUB의 산업단지 내 학습용 열화상 이미지 데이터를 활용하였으며, CNN 기반 딥러닝 객체 검출 알고리즘 중 대표적인 모델인 Faster R-CNN과 RetinaNet을 사용하여 모델을 구축하고 두 개의 모델을 비교 분석하여 최적의 모델을 제안하고 있다.
Electrical Connections often cause fires due to poor contact. Occurrence rate of these fires tends to increase annually. The reason why poor contacts occur is often because it is the low mechanical pressure at the contact points. A typical connection method using mechanical pressure is a screw terminal type. This study reviewed these poor contact cases in the screw terminals. In order to get reproduction of such cases, two types of experiments were conducted. the first one was conducted under the normal contact condition, and the other one was conducted under the poor contact condition that screw terminal of breaker was loosen and did not meet the requirements of toque value. In both types of experiments, compulsory vibration was adopted as a variable to aggravate poor contacts. Each of various current values(4.5A, 9.0A, 13.5A) is input. In these experiments, relationships of a contact, electrical signal such as current and electric pulse by ZCT and thermal characteristics according to vibration effect are analyzed. The suggested data and results in this study provide the useful resources helping to investigate fires due to poor contact, and they develop the detector for poor contact and finally reduce the electrical fire occurrence rate.
산불관리에 있어서 산불발생위험이 높은 지역을 사전에 예측하여 효율적인 예방대책을 수립하는 것도 중요하지만 산불이 발생한 다음 대형화되기 쉬운 지역을 미리 예측하여 진화자원을 효율적으로 운용하여 초동진화를 한다면 산불로 인한 피해를 저감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 산불관리의 효율성을 증대하기 위하여 GIS를 이용하여 기존에 지형, 임상 특성 등을 이용한 산불 발생위험지역을 예측한 것과 임상특성을 고려하여 산불이 대형화되는 지역을 구분한 결과를 바탕으로 산불 발생 및 대형화 위험성이 높은 지역을 구분하였다. 구분한 결과 전체면적 중 4%가 산불 발생 및 대형화 위험지역으로 구분되었다.
Compound hazards (CHs) are two or more extreme climate events combined which occur simultaneously in the same region at the same time. Compared to individual hazards, the combination of hazards that cause CHs can result in greater economic losses and deaths. While several extreme climate events have been recorded across Asia for the past decades, many studies have only focused on a single hazard. In this study, we assess the spatiotemporal pattern of dry compound hazards which includes drought, heatwave, fire and wind across Asia for the last 42 years (1980-2021) using the historical data from ERA5 Reanalysis dataset. We utilize a daily spatial data of each climate event to assess the occurrence of such compound hazards on a daily basis. Heatwave, fire and wind hazard occurrences are analyzed using daily percentile-based thresholds while a pre-defined threshold for SPI is applied for drought occurrence. Then, the occurrence of each type of compound hazard is taken from overlapping the map of daily occurrences of a single hazard. Lastly, a multivariate assessment are conducted to quantify the occurrence frequency, hotspots and trends of each type of compound hazard across Asia. By conducting a multivariate analysis of the occurrence of these compound hazards, we identify the relationships and interactions in dry compound hazards including droughts, heatwaves, fires, and winds, ultimately leading to better-informed decisions and strategies in the natural risk management.
This study analyzed the fire status of a rubber product manufacturing factory based on 19 years of fire data. Through the analysis of the current state of fire, electrical fires accounted for 58.19%, and among electrical fires, motor fires were the highest at 26.21%. For the motor fire occurrence process, the curing process accounted for the highest rate of 51.9%. Therefore, the installation environment was investigated for the motor in the curing process, and it was confirmed that the motor's maximum ambient temperature exceeded 40℃. In particular, in the case of the motor for curing operation, the motor was installed in a separate motor room, so the average indoor temperature was 48.10℃ and the motor frame's maximum temperature was 72.80℃. In this study, the risk of motor fire was confirmed through a field survey, and a safety management plan was derived by finding a process with high fire risk and conducting an experiment on the motor's installation environment and electrical characteristics in that process.
This study aims to create a model for predicting the number of extinguishment manpower to put out forest fires by taking into account the climate, the situation, and the extent of the damage at the time of the forest fires. Past research has been approached to determine the cause of the forest fire or to predict the occurrence of a forest fire. How to deal with forest fires is also a very important part of how to deal with them, so predicting the number of extinguishment manpower is important. Therefore predicting the number of extinguishment manpower that have been put into the forest fire is something that can be presented as a new perspective. This study presents a model for predicting the number of extinguishment manpower inputs considering the scale of the damage with forest fire on a scale bigger than 0.1 ha as data based on the forest fire annual report(Korea Forest Service; KFS) from 2015 to 2018 using the moderated multiple regression analysis. As a result, weather factors and extinguished time considering the damage show that affect forest fire extinguishment manpower.
봄철은 강수량이 연평균의 13% 정도로 적어 건조한 계절이며, 영동지역에 대형 산불이 많이 발생했던 해는 풍속은 강하고 공중습도가 봄철 평균보다도 낮고 강수량도 상대적으로 적어 더욱 건조했다. 대형산불이 발생했던 날은 평균풍속, 최대풍속, 최대순간풍속이 5.9 m/s, 11.3 m/s, 20.9 m/s로 산불 발생일의 평균값보다 1.8 m/s, 3.0 m/s, 6.9 m/s 크게 나타나, 산불의 대형화와 기상요소는 밀접한 관계를 나타냈다.
매년 날씨가 추워지는 동절기에는 전기 사용량이 급증하는 특징을 보인다. 많은 전기를 사용하면서 인구 밀도가 높은 시장, 목욕탕, 아파트 등의 건물들의 전기 시설의 누전으로 인해 화재 발생이 늘어나고 있다. 이러한 누전화재의 원인은 대부분 전선의 노후화로 인해 사용량이 증가되어 과도하게 걸리는 부하를 견디지 못하고 전선피복이 녹아내려 주변의 발화물질로 인하여 발생하게 된다. 본 논문에서는 과부하센서, VoC센서, 과열센서로 구성된 복합 센서를 통해 전선에 발생하는 부하 및 과열을 측정하며, 이 때 발생된 유독가스를 검출하고 게이트웨이를 활용하여 서버에 로깅하는 시스템을 구현한다. 이를 바탕으로 빅데이터 분석을 진행하여 실시간으로 전기화재를 예측, 경보 및 차단이 가능한 플랫폼과 모의 화재발생 실험이 가능한 시뮬레이터를 개발한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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