Conventional fire detection systems use physical sensors to detect fire. Chemical properties of particles in the air are acquired by sensors and are used by conventional fire detection systems to raise an alarm. However, this can also cause false alarms; for example, a person smoking in a room may trigger a typical fire alarm system. In order to manage false alarms of conventional fire detection systems, a computer vision-based fire detection algorithm is proposed in this paper. The proposed fire detection algorithm consists of two main parts: fire color modeling and motion detection. The algorithm can be used in parallel with conventional fire detection systems to reduce false alarms. It can also be deployed as a stand-alone system to detect fire by using video frames acquired through a video acquisition device. A novel fire color model is developed in CIE $L^*a^*b^*$ color space to identify fire pixels. The proposed fire color model is tested with ten diverse video sequences including different types of fire. The experimental results are quite encouraging in terms of correctly classifying fire pixels according to color information only. The overall fire detection system's performance is tested over a benchmark fire video database, and its performance is compared with the state-of-the-art fire detection method.
본 연구에서는 화재 시뮬레이션인 FDS와 피난 시뮬레이션인 Pathfinder를 이용하여 건물의 중앙제어실을 화재발생 지점으로 설정하여 화재안전성 평가 연구를 수행하였다. 먼저 화재시뮬레이션을 이용하여 시간의 경과에 따른 가시거리 분포, 온도분포, CO의 농도분포 등의 정량적 결과를 도출 하였으며, 이 결과를 토대로 피난시뮬레이션을 실시하여 재실자들의 피난시간을 계산함으로써 최종적인 피난안전성 평가 결과를 도출하였다. 화재 시뮬레이션 결과 가시거리의 분포에 따라 위험도가 증가하기 때문에 이 값을 이용하여 피난시뮬레이션을 실시하였으며 그 결과 최종적으로 127.9초에 모든 인원이 대피하는 결과를 얻을 수 있었다. 수치해석 결과 건물 내 모든 장소에서 피난 소요시간이 피난 허용시간을 초과하지 않는 것으로 분석됨에 따라 대피자의 안전성이 확보되는 것으로 분석되었다. 이러한 안전성 평가의 결과는 최악의 조건인 소방설비의 미작동에 근거한 종합안전성평가로서 실제 화재 발생 시 소방설비와 연계한다면 보다 우수한 피난안전성능이 확보될 것으로 평가할 수 있다.
선박기관실과 유사한 공간내로 $CO_2$소화제를 분사했을 때 화재화염이 공기유동 및 $CO_2$소화제전달 특성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 수치해석을 수행하였다. 노즐 위치에 따라 유동장과 $CO_2$농도장을 계산하였다. 한 경우를 제외한 모든 경우에서 시계방향과 반시계방향 재순환 유동이 노즐 좌, 우측영역에 형성되었으며, 이러한 재순환 유동이 질량전달과 $CO_2$소화제 확산경로에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 화재화염이 위치한 1층 영역에서는 $CO_2$소화제 확산경로가 재순환 유동 확장경로와 일치하였다.
선박기관실과 유사한 공간에 $CO_2$ 소화제를 방사하였을 때 화재위치에 따른 $CO_2$ 소화제 전달특성을 분석하기 위하여 전산묘사연구를 수행하였다. 화재위치를 변화시키면서 유동장과 농도장을 계산하였으며, 실험결과 화재화염위치가 유동패턴과 $CO_2$소화제 질량전달특성에 지배적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 1층과 2층으로 구성된 기관실의 2층 중앙 좌측영역에 화재화염이 위치하는 경우에는 에어 커턴과 같은 효과가 화재가 발생한 영역에서 나타났고, 이 영역으로의 질량전달을 방해하였다. 높이에 따른 특성에서는 1, 2충 중앙 좌측영역에 화재가 위치한 경우, $CO_2$소화제가 완전히 분사된 후에도 이 영역에 소화가능한계 이하의 등농도선이 형성되었다. 따라서 본 연구결과들은 $CO_2$소화장치 설비 시 $CO_2$소화제 분사노즐을 배열하는데 고려되어져야 할 것으로 생각된다.
화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.
Large fires continue to spread throughout the building, including the fire in Uijeongbu in 2015, the fire in Jecheon in 2017, and the fire in Miryang in 2018. According to the above fire case investigation, major problems were the fire resistance performance of compartment members such as fire doors, the fire spread due to damage to exterior wall openings, and smoke spread through vertical openings. However, in South Korea, only specification design is implemented for buildings that are not subject to performance design. In addition, the analysis of the fire resistance performance standards of building members in the specification design showed that fire doors were not specified in detail for 60 minutes of insulation performance and 60 minutes of fire resistance performance of E/V doors, limiting the prevention of fire spread. Therefore, the purpose of this research is to prepare measures to prevent the spread of fire by presenting simple transplants for calculating the required fire time according to the architectural design conditions for the performance design of the components of the fire room according to the purpose of use of the front of the building.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권3호
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pp.446-454
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2008
Control devices for fire safety systems located in a engine room are to be arranged at a safe position which is easily accessible during a fire. To develop an interpretation for the safe position in engine rooms, calculation and experiments are carried out to determine a correlation between radiant heat and distance from fire in this paper. On the basis of results of this research, the control devices for a main engine are to be installed in the behind side of an obstruction to reduce radiant heat from the fire of the main engine. In case of other control devices, they are also to be provided in the same manner of control devices for the main engine or are to be placed with 5 meters far from fire hazards.
전기실은 대부분 건물의 지하공간에 위치하고 있어 전기설비에서 화재가 발생할 경우 화학적 가공에 의해 제조된 케이블 절연재로 화재가 확대되어 강한 독성의 연기 및 연소생성물이 발생하게 된다. 이때 발생한 연기 및 연소생성물이 수직적, 수평적으로 빠르게 이동하게 되면 재실자의 피난 및 소방대의 소방 활동에 지장을 주게 된다. 따라서 전기실의 화재가 발생할 경우 연기제어에 필요한 최적의 설비 및 설계가 필요하지만 현재 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 화재 시뮬레이션 프로그램 FDS(Fire Dynamics Simulator)를 기반으로 만들어진 PyroSim을 이용하여 전기실의 큐비클식 수배전반에서의 화재발생에 따른 연기 및 연소생성물의 특성변화를 분석하였다. 화재모델링은 기계식 환기설비의 작동여부, 급기량 및 배기량의 변화, 급기구의 위치 변경에 따른 4가지 시나리오로 구성하였다. 분석 결과, 기계식 환기설비가 작동하면 작동하지 않을 때보다 연기밀도, 가시거리, 일산화탄소 농도, 온도특성이 더욱 개선되어지며, 소방법 규정으로 풍량과 급기구의 위치를 적용할 경우 가시거리 및 온도특성이 개선됨을 확인하였다.
기존 주택 및 고층건물화재에서 발생하는 화재 폭발 사고에 대해서는 많은 연구가 이루어지고 있으나, 이천 냉동창고 화재와 같이 많은 인명피해가 발생되는 작업환경에서의 화재 특히 밀폐공간에서의 화재 폭발 위험성 및 특성은 주택 및 고층건물화재에 비교하여 높은 폭발위험성 및 빠른 화염전파 특성을 보이나 이에 관한여 구체적인 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 밀폐공간 작업환경에서의 화재 폭발 위험성 특성 분석을 위하여 밀폐공간에서 작업 시 발생되어지는 가연성 가스의 확산 특성 분석 및 폭발 위험성 분석 방법에 관한 연구와 밀폐공간에서의 화염 확산 특성에 관한 연구논문 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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