• 한국화재소방학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1-11
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• 2010

본 논문은 최근의 정보통신기술을 적용하여 아날로그 감지기와 화재경보시스템의 설계와 구현방법에 대한 사례를 기술하였다. 근거리와 원거리뿐만 아니라 중대형 규모의 건물에 설치할 수 있도록 감지기에서 부터 시스템까지 계층구조로 설계하였고, 대량의 이벤트를 효율적으로 처리하여 많은 정보를 보여주도록 통신프로토콜부터 응용프로그램까지 일관되게 설계하였다. PC 기반의 화재경보시스템은 Microprocessor 기반의 해외 제품보다 고속으로 대용량을 처리하고 큰 화면에 많은 정보를 제공한다. 그러므로 수천 개의 아날로그 감지기를 설치하는 대형건물도 하나의 시스템에 쉽게 수용할 수 있고 다중화장치를 이용하여 설치비용도 크게 절약할 수 있다. 본 시스템에서 구현된 경보시나리오는 경보가 발생할 때 비화재와 실화재를 구분하는데 큰 역할을 할 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.777-784
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• 2019

인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.