Kim, Hyeng-jun;Shin, Gyu-young;Woo, Byeong-hun;Koo, Nam-kyoung;Jang, Kyung-sik;Lee, Kang-whan
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.6
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pp.1506-1514
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2015
In this paper, we proposed a forest fires prediction and detection system. It could provide a situation of fire prediction and detection methods using context awareness sensor. A fire occurs wide range of sensing a fire in a single camera sensor, it is difficult to detect the occurrence of a fire. In this paper, we propose an algorithm for real-time by using a temperature sensor, humidity, Co2, the flame presence information acquired and comparing the data based on multiple conditions, analyze and determine the weighting according to fire in complex situations. In addition, it is possible to differential management of intensive fire detection and prediction for required dividing the state of fire zone. Therefore we propose an algorithm to determine the prediction and detection from the fire parameters as an temperature, humidity, Co2 and the flame in real-time by using a context awareness sensor and also suggest algorithm that provide the path of fire diffusion and service the secure safety zone prediction.
Kim, Hyeng-jun;Shin, Gyu-young;Oh, Young-jun;Lee, Kang-whan
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.93-96
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2015
In this paper, we introduce a fire detection system using context-aware sensor. In existing weather and based on vision sensor of fire detection system case, acquired image through sensor of camera is extracting features about fire range as processing to convert HSI(Hue, Saturation, Intensity) model HSI which is color space can have durability in illumination changes. However, in this case, until a fire occurs wide range of sensing a fire in a single camera sensor, it is difficult to detect the occurrence of a fire. Additionally, the fire detection in complex situations as well as difficult to separate continuous boundary is set for the required area is difficult. In this paper, we propose an algorithm for real-time by using a temperature sensor, humidity, Co2, the flame presence information acquired and comparing the data based on multiple conditions, analyze and determine the weighting according to fire it. In addition, it is possible to differential management to intensive fire detection is required zone dividing the state of fire.
This paper presents a study on the analysis for reducing the number of false alarms in fire detection system. In order to intelligent algorithm fuzzy logic is adopted in developing fire detection system to reduce false alarm. The intelligent fire detection algorithm compared and analyzed the fire and non-fire signatures measured in circuits simulating flame fire and smoldering fire. The algorithm has input variables obtained by fire experiment with K-type thermocouple and optical smoke sensor. Also triangular membership function is used for inference rules. And the antecedent part of inference rules consists of temperature and smoke density, and the consequent part consists of fire probability. A fire-experiment is conducted with paper, plastic, and n-heptane to simulate actual fire situation. The results show that the intelligent fire detection algorithm suggested in this study can more effectively discriminate signatures between fire and similar fire.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.2
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pp.331-336
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2017
The need for early fire detection technology is increasing in order to prevent fire disasters. Sensor device detection for heat, smoke and fire is widely used to detect flame and smoke, but this system is limited by the factors of the sensor environment. To solve these problems, many image-based fire detection systems are being developed. In this paper, we implemented a system to detect fire and smoke from camera input images using a convolution neural network. Through the implemented system using the convolution neural network, a feature map is generated for the smoke image and the fire image, and learning for classifying the smoke and fire is performed on the generated feature map. Experimental results on various images show excellent effects for classifying smoke and fire.
Hydrogen is emerging as clean fuel and important industrial raw materials. The hydrogen gas is not sensed by the human olfactory system, But the combustion characteristics of hydrogen is that the ignition is very easy, the propagation speed of the flame is very fast and explosion limits is a wide range of 4 %~75 %. Therefore it is extremely in danger, and the need for its leakage detection technologies is especially important in places such as a production, transportation, storage and usage. The hydrogen sensors are classified with ceramic type, semiconductor type, optical type, electrochemical type and so on. Hydrogen sensors and their technologies are reviewed in detail for materials, fabrication process, sensing characteristics, good point and faults, and production and utilization of sensors be discussed.
In this paper, we propose a fire alarm system that utilizes Wi-Fi to alarm multiple people at once. This system, based on Arduino, uses smoke, flame and temperature sensor units to sense fire and send detection data to a server via wireless communication system. The server uses stored data to relay current fire situations gathered from nearby sensors to smartphones. It also automatically reports the fire using location data from sensors. Using this system, we were able to retrieve fire alarm from sensors via push notification of our smartphone. We also confirmed the establishment of linkage with sensors and automatic report of fire via SMS. From this result, the possibility of sending real-time notifications via the Internet toward nearby smartphones about disasters such as conflagration has been proven to be feasible.
Choi, Myung Sik;Kim, Min Young;Ahn, Jihye;Choi, Seung Joon;Lee, Kyu Hyoung
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.27
no.2
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pp.11-17
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2020
In this study, Ag-functionalized SnO2 nanowires are presented for NO2 gas sensitive sensors at low temperatures (50℃). SnO2 nanowires were synthesized using vapor-liquid-solid method, and Ag metal particles were functionalized on the surface of SnO2 nanowires using flame chemical vapor deposition method. As a result of the sensing test about Ag-functionalized SnO2 nanowires based sensor, the response (Rg/Ra) to 10 ppm NO2 was 1.252 at 50℃. We believe that metal-functionalizing is a one of good way to increase the feasibility about semiconductor gas sensor.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.9
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pp.1649-1656
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2016
Performance of the existing sensor-based fire detection system is limited according to factors in the environment surrounding the sensor. A number of image-based fire detection systems were introduced in order to solve these problem. But such a system can generate a false alarm for objects similar in appearance to fire due to algorithm that directly defines the characteristics of a flame. Also fir detection systems using movement between video flames cannot operate correctly as intended in an environment in which the network is unstable. In this paper, we propose an image-based fire detection method using CNN (Convolutional Neural Network). In this method, firstly we extract fire candidate region using color information from video frame input and then detect fire using trained CNN. Also, we show that the performance is significantly improved compared to the detection rate and missing rate found in previous studies.
Fire detectors are designed to minimize loss of life from a fire alarm system as an alarm to help evacuate more quickly until the completion of the evacuation alarm should be continued. the purpose of such alarms in order to achieve the characteristic fire heat release rate reaches a certain level, or when a certain time has elapsed, when the heat detector is to be alarms to answer. Requires a quick response, it is desirable to install the sensor as much as possible, but taking into account the cost of installation problems by engineering approach to minimize the quantity and rapidity of detection capability should be increased. In order to increase the rapidity of fire detectors in a room according to the height of the sensing period is to be maintained the optimum distance of the fire detector detects characteristics should be considered. Differential spot-type heat detectors installed domestic basis, depending on the type of sensor that can detect one sensor area is limited and less than 4m ceiling height regulations and simply double the number in excess of 4m and intended to be installed.
In this paper, we aim to respond efficiently to crime by using Arduino and smartphone apps in response to increasing number of house-breaking crimes. It receives the signal of the sensor installed in the house and connects it with the app of the smartphone. To use the app, you can download the app from the user's smartphone, launch the app, and operate the operation outside the home, not only inside the house, by linking the executed app. Among the sensors installed in the house, the movement detection sensor is used to enhance the security, and the gas leakage sensor and the flame detection sensor can be used to easily detect the risk of fire and to prevent the fire early. Security is further enhanced by the ability to remotely control the front door with a smartphone. After that, various sensors can be added and it can be developed as a WiFi module in addition to the Bluetooth module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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