Non-fire activated fire alarms caused by such actions as cigarette smoke, cooking, and high humidity are fire safety risk factors. In such instances, it is important to quickly locate and replace the actuated detector. However, it is difficult to locate those detectors because most do not have an address function. While new apartments can incorporate addressable fire alarm detectors, in existing apartments there are limitations in converting over to addressable detectors due to cost and power line issues. This study developed an efficient address function for fire alarms in existing apartments. The newly developed system consists of the existing receiver, and a proposed addressable repeater and detector. Utilizing an experimental setup, the performance of the proposed address monitoring system was confirmed to be stable and compatible with the receiver and existing detectors.
In these days, Disaster Management Systems have still put emphasis on its recovery more than the prevention of disaster events. However, the countermeasure of restoration has limitations to prevent the caused loss because the disasters often happen and are massive. Therefore, we propose a disaster prevention system for supporting the safe urban. In this paper, we try to construct a real-time monitoring system to prevent disaster events using new technologies such as Wireless Sensor Networks (WSN) and Geographic Information System (GIS). As a prototype to simulate the fire disasters on real-time, we construct gas sensors and temperature sensors. Our system consists of a WSN system to collect data of the gas and temperature sensors and to monitor the situation information. Our contribution is to provide a prototype application to prevent the disasters from the fire by constructing a WSN system with gas and temperature sensors.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.16
no.10
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pp.969-976
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2004
Building energy saving is one of the most important issues in these days. Energy saving control strategies should be developed properly to achieve the saving. One of such area we could apply is the HVAC (Heating, Ventilation and Air-Conditioning) system. Through the optimal control algorithm for building energy management system (EMS), you can not only save the cost of building energy, but also protect HVAC system components against the unexpected condition. In order to verify the effectiveness of building energy saving, field test was accomplished for several months at 'A' building. And to get the measured data, remote control was used. If the remote control is used in BAS (Building Automation System), control and monitoring can be done for all of the building systems, such as HVAC, power, lighting, security and fire-alarm etc. anywhere any time. Using the remote control, Control and monitoring is possible for the testing system without going there. As the results of field test, we could reduce $5{\sim}10\%$ of the building energy cost.
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 Atmospheric Environment
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v.20
no.4
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pp.437-450
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2004
Extensive forest fire activities occurred across the border in Russia, particularly east of Lake Baikal between the Amur and Lena rivers in May 2003. These forest fires released large amounts of particulates and gases into the atmosphere, resulting in adverse effects on regional air quality and the global radiation budget. Smoke pollution from the Russian fires near Lake Baikal was transported to Korea through Mongolia and eastern China. On 20 May 2003, a number of large fires were burning in eastern Russian, producing a thick, widespread pall of smoke over much of Northeast Asia. In this study, separation technique was used for aerosol retrieval application with imagery from MODIS aboard TERRA satellites. MODIS true-color image shows the location of fires and the grayish color of the smoke plumes over Northeast Asia. Aerosol optical thckness (AOT) retrieved from the MODIS data were compared with fire hot spots, ground-based radiation data and TOMS -based aerosol index data. Large AOT, 2.0-5.0 was observed on 20 May 2003 over Korea due to the influence of the long range transport of smoke aerosol plume from the Russian fires, while surface observed fine mode of aerosol size distribution increased.
The performances of the building service equipment relay on the individual superintendent's share for the assessment of performance, fault detection, deterioration diagnosis of the building service equipment. A major use of building energy management system(BEMS) is for monitoring plant and building's energy consumption. National building management system (N-BMS) presented in this study links buildings into a network group in order to monitor and control the buildings. How to construct the N-BMS was considered to save energy resource and to conserve performance of building service equipment. The FEMIS, facility, energy/environmental management & information system, for building service offer management process integrated with BAS, FMS and EMS and so on.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.10a
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pp.371-374
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2001
This paper describes a technique that can predict electric fires by detecting a spark signal generated from operation of electric facilities. An electric fire lead a loss of life as well as huge property, therefore it is very Important to predict an electric fire and eliminate the causes of it. Electrical spark which is ranked as majority causes of electric fires has a characterized frequency bandwidthdistinguishedfrompowerfrequenry. In the experiment, various spark signals are simulated in a condition such as short circuit, flashover and surface discharge. The results showed that the monitoring of spark signals can predict electric fires.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.1
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pp.9-12
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2010
This paper presents design and implementation of infrared thermal image processing system based on the digital media processor for disaster monitoring. The digital thermal image processing board is designed and implemented by using commercial chips such as DM642 processor and video encoder, video decoder. The implemented functions for disaster monitoring are to analyze temperature distribution of a monitoring infrared thermal image and to detect disaster situation such as fire. For the input of infrared thermal image processing system, an infrared camera of type of the $320\;{\times}\;240\;{\mu}$-bolometer is used. The required functions are confirmed with 10 frame/second of processing performance by testing of the prototype and Practicality of the system was verified.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.41-44
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2021
In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.
Elevator industry is a field that is mechanical, electrical and electronic technology and constantly requires inspection and maintenance considering various applications and various types. Recently, various elevator control and monitoring technologies with IT are developing for elevators on land. But technologies with IT have been hardly done in marine elevator that is consistently assured safety and reliability of life cycle for its parts in poor environment. In this paper, we implemented embedded main controller, floor controller and car controller that meet the requirements and use NMEA network protocol by analyzing home and abroad integrated elevator operation and management systems. Especially, we secured reliability of maintenance by real-time fault diagnosis and control that was implemented with limit switch, gyro sensor, temperature/humidity/barometric pressure sensor and fire detection sensor thinking over the environmental conditions of terrestrial and marine elevator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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