Despite the automatic fire alarm system, according to the national fire data system of national emergency management agency, the fires account for 40,932 incidents, 2,184 injuries and about 430 billion won in property losses in 2013. Since the conventional automatic fire alarm system has several weaknesses related to electrical signal such as noise, surge, lighting, etc. Most fires are mainly caused by electrical faults, mechanical problem, chemical, carelessness and natural. The electrical faults such as line to ground fault, line to line fault, electrical leakage and arc are one of the major problems in fire. This paper describes the development of a novel real-time fire monitoring system algorithm including fault detection function which puts the existing optic smoke and heat detectors for fire detection with current and voltage sensors in order to utility fault monitoring using high accuracy DAQ measurement system with LabVIEW program. The fire detection and electrical fault monitoring with a proposed a new detection algorithm are implemented under several test. The fire detection and monitoring system operates according to the proposed algorithm well.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.9
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pp.1082-1087
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2019
Video Incident Detection System is a detection system for the purpose of detection of an emergency in an unexpected situation such as a pedestrian in a tunnel, a falling object, a stationary vehicle, a reverse run, and a fire(smoke and flame). In recent years, the importance of the city center has been emphasized by the construction of underpasses in great depth underground space. Therefore, in order to apply Video Incident Detection System to a Double Deck Tunnel, it was developed to reflect the design characteristics of the Double Deck Tunnel. and In this paper especially, the fire detection technology, which is not it is difficult to apply to the Double Deck Tunnel environment because it is not supported on existing Video Incident Detection System or has a fail detect, we propose fire detection using color image analysis, silhouette spread, and statistical properties, It is verified through a real fire test in a double deck tunnel test bed environment.
Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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2022.10a
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pp.429-430
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2022
본 논문에서는 일산화탄소 센서와 미세먼지 센서를 이용하여 연기농도에 따른 감도시험을 수행하였다. 일산화탄소 센서와 미세먼지 센서는 광전식감지기 감도시험 챔버 내에서 발생시킨 연기농도에 따라 감지반응이 있었으며, 다양한 화재정보를 제공을 위해 가스 센서 및 미세먼지 센서가 기술기준 도입이 필요할 것으로 사료된다.
Kwak Sang Log;Wang Jong Bae;Hong Seon Ho;Kim Sang Am
Proceedings of the KSR Conference
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2003.10b
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pp.265-270
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2003
Though the probability of tunnel fire accident is very low, but critical fatalities are expected when it occurred. In this study the effect of critical safety parameters on tunnel fire accident are examined using probabilistic technique. Fire detection time, smoke spread velocity, passenger escape velocity, flash-over time, and emergency service arrival time are considered. In order to estimate the uncertainties of input parameters Monte Carlo simulation are used, and fatalities for each assumed accident scenarios are obtained as results. For the efficiency of iterative calculation PRA(Probabilistic Risk Analysis) code is developed in this study. As a result fire detection have large effect.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.573-574
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2023
화염 영역 검출을 위해 이전 기법에서는 화재 이미지에서 연기제거 및 색상보정을 통해 이미지를 전처리하였다. 그러나 이 기법은 임계값에 영향을 많이 받고, 밝기채널을 이용하여 검출하기 때문에 밤에 일어난 화재 이미지에서는 평균이상의 퍼포먼스를 수행하지만, 주변이 밝은 대낮의 화재 이미지에서는 퍼포먼스가 줄어드는 문제가 있다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 CycleGAN을 이용하여 낮 이미지를 밤 이미지로 바꾸어 이미지 전처리를 진행하는 기법을 제안함으로써 화염 감지의 정확도가 개선되었음을 실험을 통해 보여준다.
Background: Alu elements are one of the most common repetitive sequences that now constitute more than 10% of the human genome and potential targets for epigenetic alterations. Correspondingly, methylation of these elements can result in a genome-wide event that may have an impact in cancer. However, studies investigating the genome-wide status of Alu methylation in cancer remain limited. Objectives: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) presents with high incidence in South-East Asia and thus the aim of this study was to evaluate the Alu methylation status in OSCCs and explore with the possibility of using this information for diagnostic screening. We evaluated Alu methylation status in a) normal oral mucosa compared to OSCC; b) peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) of normal controls comparing to oral cancer patients; c) among oral epithelium of normal controls, smokers and oral cancer patients. Materials and Methods: Alu methylation was detected by combined bisulfite restriction analysis (COBRA) at 2 CpG sites. The amplified products were classified into three patterns; hypermethylation ($^mC^mC$), partial methylation ($^uC^mC+^mC^uC$), and hypomethylation ($^uC^uC$). Results: The results demonstrate that the $%^mC^mC$ value is suitable for differentiating normal and cancer in oral tissues (p=0.0002), but is not significantly observe in PBMCs. In addition, a stepwise decrease in this value was observed in the oral epithelium from normal, light smoker, heavy smoker, low stage and high stage OSCC (p=0.0003). Furthermore, receiver operating characteristic (ROC) curve analyses demonstrated the potential of combined $%^mC$ or $%^mC^mC$ values as markers for oral cancer detection with sensitivity and specificity of 86.7% and 56.7%, respectively. Conclusions: Alu hypomethylation is likely to be associated with multistep oral carcinogenesis, and might be developed as a screening tool for oral cancer detection.
The purpose of this study is to test the adaptability of the CO sensor as a fire detector by analyzing its sensing characteristics on fire. In order to test the applicability, we designed and made a fire testing ground whose size is similar to that regulated by UL 268, carried out real fire tests suggested by UL 268, and conducted a comparison analysis on the sensing characteristics between the CO sensor and a photoelectric smoke detector by different types of fire source. The experiment result to the sensing characteristics of the CO sensor is about twice to three times faster than that of the photoelectric smoke detector, proceeding with incomplete combustion such as paper and wood fire source in the initial fire. Especially in case of wood smoldering fire, sensing characteristics of the CO sensor is very excellent.
The typical evacuation guidance system based on fire detectors, which is being widely used in theaters and large buildings, is often operated in an analog manner. In case of fire, it often causes the system to lose a wired line or wireless fire detection sensor, resulting in the difficulty of transmitting signals from a wired or wireless fire detection sensor to the main fire monitoring device. Accordingly, this paper has proposed the broadcasting system for disaster management, having an efficient evacuation guidance plan when a disaster occurs. The system reacts to an emergency situation along with fire alarm sirens in real time. We have implemented the above system by means of a simulation program that prints the evacuation guidance information (e.g., location and time of fire, and evacuation path) on an LCD located in a building through the fire sensor network in case of an emergency (e.g., actual fire). We have developed the simulation system by using mathematical algorithms, such as the optimal path search and the fire smoke diffusion algorithm. This simulation program considers the structure of a building and the location where the fire has initially occurred, applying it to the simulator.
Jeong Rok Lee;Dae Woong Lee;Sae Hyun Jeong;Sang Jeong
Journal of the Society of Disaster Information
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v.19
no.4
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pp.968-975
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2023
Purpose: We would like to confirm that the false positive rate of flames/smoke is high when detecting fires. Propose a method and dataset to recognize and classify fire situations to reduce the false detection rate. Method: Using the video as learning data, the characteristics of the fire situation were extracted and applied to the classification model. For evaluation, the model performance of Yolov8 and Slowfast were compared and analyzed using the fire dataset conducted by the National Information Society Agency (NIA). Result: YOLO's detection performance varies sensitively depending on the influence of the background, and it was unable to properly detect fires even when the fire scale was too large or too small. Since SlowFast learns the time axis of the video, we confirmed that detects fire excellently even in situations where the shape of an atypical object cannot be clearly inferred because the surrounding area is blurry or bright. Conclusion: It was confirmed that the fire detection rate was more appropriate when using a video-based artificial intelligence detection model rather than using image data.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.20
no.6
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pp.715-727
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2004
This study was carried out to evaluate non-smoker's exposure levels to environmental tobacco smoke (ETS) in the air of offices in urban areas. A total of 65 offices were selected from two large cities, i.e. Daegu and Daejeon. The field sampling was conducted repeatedly in summer (1999) and winter (1999~2000). The measured ETS markers included respirable suspended particles (RSP as PM$_{40}$ ), vapor and particulate phase ETS markers, including nicotine, 3-ethnyl pyridine (3-EP), ultraviolet absorbing particulate matter (UVPM), fluorescing particulate matter (FPM), and solanseol in ETS particles (SolPM). RSP was measured gravimetrically by a microbalance. The particle samples were then used for the determination of particulate ETS markers by HPLC, while vapor phase markers determined by GC/NPD. The analytical methods were validated for repeatability, linearity, detection limits, and duplication precision. The concentrations of RSP and other ETS markers were significantly higher in smoking offices than non-smoking offices. Despite the similar smoking strength in each office for different seasons, the concentration levels of ETS components appeared to be higher in winter than summer. The contributions of ETS to RSP concentrations based on SolPM, FPM, and UVPM methods were estimated to be in the range of 15.2 ~ 25.3% in smoking offices, whereas 2.4 ~ 15.9% in non-smoking offices. The cooling and heating types did not affect significantly the concentrations of RSP and other ETS markers. Finally, further research issues were suggested to obtain more scientific information on the non-smoker's exposure to ETS with respect to the frame of risk assessment..
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[게시일 2004년 10월 1일]
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