Recently the arson crime is increased remarkably in comparison with different violent crimes and the pace of increase is very quick. But Social interest about the crime is still slight, it is a fact that the scientific and professional approaches about the crime is insufficient. This problem causes lower arrest rate of the arson crime than the other crime. So, we need to infer the behavior of a arsonist at the crime scene and analyze the profile and psychological state of the suspect from unique point at the crime scene scientifically and professionally. After arresting the arsonist, we interviewed him and compared a product of interview with our analysis previous to arrest.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.22
no.3
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pp.281-291
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2022
This study attempts to use big data to determine the indicators necessary for a fire risk assessment of buildings. Because most of the causes affecting the fire risk of buildings are fixed as indicators considering only the building itself, previously only limited and subjective assessment has been performed. Therefore, if various internal and external indicators can be considered using big data, effective measures can be taken to reduce the fire risk of buildings. To collect the data necessary to determine indicators, a query language was first selected, and professional literature was collected in the form of unstructured data using a web crawling technique. To collect the words in the literature, pre-processing was performed such as user dictionary registration, duplicate literature, and stopwords. Then, through a review of previous research, words were classified into four components, and representative keywords related to risk were selected from each component. Risk-related indicators were collected through analysis of related words of representative keywords. By examining the indicators according to their selection criteria, 20 indicators could be determined. This research methodology indicates the applicability of big data analysis for establishing measures to reduce fire risk in buildings, and the determined risk indicators can be used as reference materials for assessment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.2
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pp.413-419
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2004
This paper describes a technique that can predict electric fires by detection of discharge voltage signals caused by the use of electric facilities. In the experiment, various discharge modes, a flashover or a surface discharge through insulation paper and a line to line short, were simulated to acquire electrical information for predicting electrical fire as discharge modes. From the experimental results, it is hewn that electorial discharges which are ranked as majority causes of electric fires generate characterized signals distinguished from power frequency. Finally. We designed a prototype discharge detector based on the experimental results, and the detector is applied to a power lines. This study showed that the prediction of electric fires is possible by monitoring discharge voltage signals in electric power lines.
As the using rate of an explosive gas has been increased in the industrial site, the regional residents adjacent to the site as well as the site workers have frequently fallen into a dangerous situation. Damage caused by accident in the process using hydrogen gas is not confined only to the relevant process, but also is linked to a large scale of fire or explosion and it bring about heavy casualties. Therefore, personnel in charge should investigate the kinds and causes of the accident, forecast the scale of damage and also, shall establish and manage safety countermeasures. We, in Anti-Calamity Research Center, forecasted the scope of danger if break out a fire or/and explosion in hydrogen gas facilities of MLCC firing process. We selected piping leak accident, which is the most frequent accident case based on an actual analysis of accident data occurred. We select and apply piping leak accident which is the most frequent case based on an actual accident data as a model of damage forecasting scenario caused by accident. A jet fire breaks out if hydrogen gas leaks through pipe size of 10 mm ${\Phi}$ under pressure of 120 bar, and in case of $4kw/m^2$ of radiation level, the radiation heat can produce an effect on up to distance of maximum 12.45 meter. Herein, we are going to recommend safety security and countermeasures for improvement through forecasting of accident damages.
As the height of the building increases, the stack effect in stairwell that is main facilities for evacuation becomes stronger. While the pressure rise in stairwell causes difficulties on opening the door for evacuation and has effect on smoke control system, reduction of stack effect will be necessary for providing more safe evacuation environment. The field experiments on pressure field in high-rise building are carried out to present reduction method of stack effect and the numerical analyses using network model are proceeded to design quantitatively the reduction method. As the air flow supplied from outside in lower stair and exhausted to outside in upper stair is formed in stairwell, the stack effect in stairwell is expected to be decreased.
The occurrence and intensity of wildfires are increasing with climate change. Emissions from forest fire smoke are recognized as one of the major causes affecting air quality and the greenhouse effect. The use of satellite product and machine learning is essential for detection of forest fire smoke. Until now, research on forest fire smoke detection has had difficulties due to difficulties in cloud identification and vague standards of boundaries. The purpose of this study is to detect forest fire smoke using Level 1 and Level 2 data of Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS), a Korean environmental satellite sensor, and machine learning. In March 2022, the forest fire in Gangwon-do was selected as a case. Smoke pixel classification modeling was performed by producing wildfire smoke label images and inputting GEMS Level 1 and Level 2 data to the random forest model. In the trained model, the importance of input variables is Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm and 340 nm radiance difference, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), formaldehyde (HCHO), nitrogen dioxide (NO2), 380 nm radiance, and 340 nm radiance were shown in that order. In addition, in the estimation of the forest fire smoke probability (0 ≤ p ≤ 1) for 2,704 pixels, Mean Bias Error (MBE) is -0.002, Mean Absolute Error (MAE) is 0.026, Root Mean Square Error (RMSE) is 0.087, and Correlation Coefficient (CC) showed an accuracy of 0.981.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.7
no.2
s.14
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pp.93-100
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1999
Forest fires have been threats to natural resources, endangered species, properties and even to human lives. Efficient management of forest fires requires a complete understanding of the environmental and human related activities, as well as complicate spatial relationships among them. A geo-spatial information system(GSIS) is an appropriate method of being able to mapping and to analyze the spatial data for forest fires. Therefore, this study is to provide and classify the terrain, vegetation, life environment soil and geology factors, and to analyze spatial distribution for forest fire areas by applying the GSIS and the Remote Sensing technology. On the other hands, causes of increasing numbers of forest fires being occurred after In were assessed by comparing the normalized difference vegetation index((NDVI).
Kim, Young-Guen;Kwon, Jung-Nam;Park, Ji-Eun;Kim, Jee-Woong
The Journal of Internal Korean Medicine
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v.21
no.5
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pp.739-745
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2000
xWe studied about the causes of hypertension in the occidental and oriental medical records and the results are as follows. 1. The causes of hypertension in oriental medicine can be divided into wind, fire, phlegm and deficiency of Qi in our body, and broadly into three categories as emotions in excess, improper diet and damages of endogenous etiological factors. 2. Hypertension is the disease of undermining of fundamental aspects while prevailing incidental aspects and liver, heart and kidneys are the organs mainly related to hypertension. 3. The main pathological factors of hypertension are as follows; the disorder of Yin and Yang makes the situation of the deficiency of the vital essence of kidneys and the exuberance of the vital essence of liver and they are the fundamentals to be taken hypertension and finally make the state of the deficiency of both Yin and Yang. 4. In the point of occidental medical view, the essential hypertension is a disease of unknown etiology and we think it occurs not on the only one factor but on the various factors and secondary hypertension occurs from the diseases of the substances and the vessels of kidneys.
This thesis is a literature study about oriental medicine on insomnia. Insomnia is defined as deficiency of sleeping caused by disability of the period of sleeping and lack of recovery of original vital energy. The main causes of insomnia are the dysfunction of the stomach, the wet phlegm, the deficiency of vigor, Qi of the heart, the lack of Yin, the defect of gall bladder or the excessive anxiety and so on, in the oriental medicine. Insomnia patients, in the oriental medicine, is treated by both removing food stagnancy and regulating the vital function of stomach, controlling the wet phlegm, both nourishing the heart and reinforcing the vital energy, providing vital essence to subdue the fire, tonifing both the heart and spleen or warming the gall bladder, etc. The number of insomnia patients shows a tendency to increase by the stresses of modern society and stimulus caused form the unbalance of Yin and Yang. Medical treatments for insomnia are studied, also, in diverse fields according to the increasing in number of insomnia patients. The literature study about the causes and medical treatments of insomnia is useful for the access to effective oriental medical treatments for insomnia.
Purpose: Stroke is a time-sensitive disease that could have reduced complications and mortality with timely diagnosis and treatment. This study aimed to analyze the causes of delay in detecting the clinical signs and symptoms of stroke. Methods: This retrospective observational study analyzed the emergency medical services reports of suspected stroke patients with positive predictive values on the Cincinnati Prehospital Stroke Scale. The study was conducted in Daejeon, Republic of Korea from January 1, 2016 through December 31, 2017. Results: Prolonged prehospital time was associated with high blood pressure, history of cerebrovascular disease, and incidences during daily activities, and sleep. High blood pressure and complications from a previous stroke strongly associated with the prolonged stroke-detection phase (p<.05). Total prehospital time was shortened when patients had evident stroke symptoms, such as decreased level of consciousness, dysarthria, and hemiplegia (p<.05). There was no significant difference in gender or age as a factor that delayed the total prehospital time of the suspected stroke patients. Conclusion: Many patients did not recognize the early clinical symptoms and signs of a stroke. Furthermore, risk factors, such as high blood pressure and history of stroke, prolonged the total prehospital time. Therefore, we need targeted interventions that educate about warning symptoms of stroke, along with emphasis on the importance of emergency calls to substantially reduce the prehospital delays.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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