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제한공간에서 케이블 화재의 다중 감지특성의 정형화에 관한 연구
이홍철(Hong-cheol Lee),조은비(Eun-bi Cho),노고섭(Go-seop Roh),황인주(In-Ju Hwang) 융복합지식학회 2018 융복합지식학회논문지 Vol.6 No.1
제한된 공간에 밀집한 설비의 경우에 화재에 취약한 부분은 케이블이나 전기적인 접촉을 가지는 스위치류 등이다. 본 연구는 제한된 공간에서 케이블에 화재가 발생하는 공간에서 온도, 농도, 이온 변화 특성을 고찰하여 화재 판별과 경보에 활용 가능성을 평가하였다. 방법론은 열, 연기, 이온 등 화재 감지를 위한 다종의 센서로부터 실시간 획득되는 데이터에 대한 실시간 유사도 평가기법을 도입하였다. 제한공간에서 케이블에 의한 급속화재와 훈소화재의 경우에 실시간 유사도 패턴을 분석하여 조기에 화재경보를 판단할 수 있음을 보였다. 본 연구의 경우에 실제 화재 시점보다 30~40% 이른 시간에 화재경보 여부를 판단할 수 있었다. In the confined space with dense facilities, the vulnerable parts to fire are cables or switches that make electrical contact. This study reviewed the characteristics of temperature, concentration, ion concentration changes in a confined space where cable fire occurred to evaluate the applicability to fire decision and alarm. The methodology introduced real-time similarity evaluation on data from multi-sensors for fire detection such as heat, smoke, and ions. It was shown that fire alarm can be decided early by analyzing real-time similarity pattern of fast fire and smouldering fire by cable in confined space. In this study, fire alarm was judged 30%~40% earlier than actual fire point.
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플랜트 설비의 케이블 화재 시 다중 감지기를 이용한 실시간 경보기법에 관한 연구
이홍철(Hong-cheol Lee),조은비(Eun-bi Cho),노고섭(Go-seop Roh),황인주(In-ju Hwang) 융복합지식학회 2018 융복합지식학회논문지 Vol.6 No.2
본 논문에서는 제한된 공간에서 플랜트 설비의 케이블에 화재가 발생할 경우에 변화되는 온도, 농도, 이온 데이터를 획득하여 화재정보를 실시간으로 판별하는 기법을 평가하였다. 이를 위하여 규칙 및 사례 기반 알고리즘을 설계하고, 실험실 화재 데이터를 이용하여 시간에 따른 유사도 패턴을 분석하였다. 기본적인 개념은 열, 연기, 이온 등 다중 감지기를 이용하여 신뢰성을 높이고, 데이터 융합을 통한 화재 판별 시나리오를 전개하고 유용한 정보를 생성하는 방법이다. 본 연구를 통하여 제한적인 조건에서 유형별 화재판별기준을 제시하고, 적용기법 및 시나리오의 신뢰성을 평가하였다. 기존 감지방식으로는 화재정보의 생성이 불가능한 초기 단계에서 화재감지 정보를 제공할 수 있음을 파악하였다. 또한 정형화된 화재신호 데이터 및 사례기반 추론알고리즘을 적용하여 최대 38%의 화재감지 반응시간이 감소하는 것으로 평가되었다. This paper deals with a technique to detect fire information in real time by acquiring temperature, concentration, and ion data when a cable in a plant facility is exposed to fire in a confined space. To do this, we designed rules and case - based algorithms and analyzed similarity patterns over time using laboratory fire data. The basic concept is to improve reliability by using multiple sensors such as heat, smoke, and ions, to develop fire detection scenarios through data fusion, and to generate useful information. Through this study, it was possible to propose the fire discrimination criteria for each type under limited conditions, and to secure the reliability of application techniques and scenarios. In the conventional detection method, fire detection information can be provided at an early stage when fire information can not be generated. In addition, it was evaluated that up to 38% of fire detection response time is reduced by applying formalized fire signal data and case based reasoning algorithm.
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