For the development of fire detector equipments that was fused independent type of fire detector and a wireless communication function, this paper adopted a signal processing method of an independent formation fire sensor by a ZigBee communication method, and it was designed that the combinations of fire detector and wireless communications network were enabled. When a fire occurred, output voltage of a fire detector was 0.4 V, the movement pulse width was $600{\mu}s$, and that was confirmed by an experiment. When it has lookout state, LED worked by 30 s cycle and working current is 0.12 mA. When a fire occurred, LED worked by 0.5 s cycle and working current was 7 mA, and through this experiment of power source, Chamber tester, smoke tester,IRED, LED lighting, the propriety of the method that we showed in this paper confirmed.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.11
no.1
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pp.23-27
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2011
Due to the rapid development of construction technology with effective land utilization in this nation, many tunnels were and are being built across the country. However, the smoke and the heat generated from tunnel fire are the most important critical factors which may results in both massive personal injury and property damage, especially, due to the closed surrounding of the tunnel. Considering this particular nature of the tunnels, this study aims to install a fire detection system using an optic fiber cable to measure the temperature changes, compare, and analyze the resulted values with the times of temperature changes of the sensor by performing fire simulations under the same condition as a real fire test. From the results, it has been found that the temperature sensor detects a fire occurrence and generates an alarm within one minute after ignition for both a real fire test and a fire simulation alike, and also that the characteristics of temperature changes of the sensor has close relations with the speeds of the currents inside the tunnel. In addition, considering the tunnel fires can affect the evacuation efficiency and the fire extinguishing activities of the fire brigade inside the tunnel, the temperature sensor must be able to search and find the locations and directions of the fires correctly.
A fire detector installed in wood cultural properties has not have selected the detector type appropriate for the features of cultural properties and the structure of wood fire after the fire in Sungnyemun-Gate since 2008. Applying wooden cultural properties different from the general architecture of the structure and fire characteristics is difficult. Therefore, buildings were classified into four shape types and field survey and wooden architecture structure characteristics to identify the problems of the detectors installed on wooden cultural property buildings. The problems appeared to lack the adaptability to external fire detection sensor selection and missing fire detectors installed in accordance with the place. To solve the problem, the closed and open space of the rooms used a smoke detector, outdoor select flame or fixed temperature linear detector to solve the problem.
This study evaluated the fire detection performance of an automatic fire extinguishing system for road tunnels, which combines flame wavelength detection technology with flame image detection technology. This fusion technique to improve the fire detection capability can reduce the damage caused by the fire suppression by locating the fire source in the fire and discharging the pressurized water only at the fire source. Experiments were conducted to determine the position of a fire source when a $70cm{\times}70cm$ target was placed at a distance of 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, and 35 m, respectively, in a situation where there is a flame and smoke in a tunnel. The performance of the ultraviolet and triple wavelength infrared (IR3) sensors was attenuated due to the interference of thick smoke. In addition when the flame was blocked by thick smoke, the image sensor sensed the smoke and emitted a fire signal.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.7
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pp.9-16
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2020
In this paper, we propose a prototype design and implementation of a fire detection algorithm using multiple sensors. The proposed topic detection system determines fire by applying rules based on data from multiple sensors. The fire takes about 3 to 5 minutes, which is the optimal time for fire detection. This means that timely identification of potential fires is important for fire management. However, current fire detection devices are very vulnerable to false alarms because they rely on a single sensor to detect smoke or heat. Recently, with the development of IoT technology, it is possible to integrate multiple sensors into a fire detector. In addition, the fire detector has been developed with a smart technology that can communicate with other objects and perform programmed tasks. The prototype was produced with a success rate of 90% and a false alarm rate of 10% based on 10 actual experiments.
In an event of an emergency, such as fire in a building, visually impaired and blind people are prone to exposed to a level of danger that is greater than that of normal people, for they cannot be aware of it quickly. Current fire detection methods such as smoke detector is very slow and unreliable because it usually uses chemical sensor based technology to detect fire particles. But by using vision sensor instead, fire can be proven to be detected much faster as we show in our experiments. Previous studies have applied various image processing and machine learning techniques to detect fire, but they usually don't work very well because these techniques require hand-crafted features that do not generalize well to various scenarios. But with the help of recent advancement in the field of deep learning, this research can be conducted to help solve this problem by using deep learning-based object detector that can detect fire using images from security camera. Deep learning based approach can learn features automatically so they can usually generalize well to various scenes. In order to ensure maximum capacity, we applied the latest technologies in the field of computer vision such as YOLO detector in order to solve this task. Considering the trade-off between recall vs. complexity, we introduced two convolutional neural networks with slightly different model's complexity to detect fire at different recall rate. Both models can detect fire at 99% average precision, but one model has 76% recall at 30 FPS while another has 61% recall at 50 FPS. We also compare our model memory consumption with each other and show our models robustness by testing on various real-world scenarios.
The Korean e-Navigation system is a Korean approach to correspond with implementation of IMO e-Navigation. It provides five services, among them SV20 service, a ship remote monitoring system that collects and processes sensor information related to fire, navigation, and seakeeping performance safety. The system also detects abnormal conditions such as fires, capsizing, sinking, navigation equipment failure during navigation, and calculates the safety index and determines the emergency level. According to emergency level, it provides appropriate emergency response guidance for the onboard operator. The fire safety module is composed of three sub-modules; each module is the safety index sub-module, the emergency level determination sub-module and emergency response guidance sub-module. In this study, operational concept of the fire safety module in SV20 service is explained, and fire safety assessment factors are estimated, to calculate the fire safety index. Fire assessment factors included 'Fire detector position factor,' 'Smoke diffusion rate factor,' and 'Fire-fighting facilities factor.'
Kim, jin-hwan;Kim, dong-gyu;Son, ki-young;Shin, dong-suk
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2007.11a
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pp.201-205
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2007
This thesis aims to realize an intelligent home service robot that alerts the user to dangerous situations such as fires and gas leaks by utilizing wireless internet platforms in a cellular phone. The intelligent home service robot is composed of the following parts: The robot part consists of a gas sensor, a fire detector, a smoke sensor, ultrasonic sensors, motors, a camera and a Blue-tooth module and perceives various danger circumstances; The middleware part connects the robot part with the mobile part through the middleware applications, monitors the robot and notifies an emergency situation using SMS modules; The mobile part communicates with the middleware using TCP/IP protocol and controls the robot through various commands; The proposed scheme is to control the sensors of the robot part through and Atmega128 processor, and the mobile part was developed based on the WIPI platform. The robot and middleware parts will be installed in the household, and will be controled by mobile part from the outside.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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