This study was conducted to obtain basic information for the use of the ATP fluorescence detection method in consideration of the most common and frequent contamination situation that occurs in laboratories dealing with fire blight causing bacterium, Erwinia amylovora. ATP luminescence measurements (Relative Light Unit, RLU) were tested against these pathogen cells (CFU/cm2) which were artificially introduced on the disinfected surface of a bench floor of a biosafety cabinet (Class 2 Type A1), on a part of the disinfected surface of a lab experimental bench, on a part of the disinfected floor, and on a part of the disinfected floor of an acryl chamber for bioaerosol studies in a biosafety laboratory (BSL 2 class) using two different ATP bioluminometers. RLU values were not much increased with the bacterial cells from 2.15 × 102/cm2 to 2.15 × 106/cm2. RLU values varied among the four different surfaces tested. RLU values measured from the same number of bacterial cells differed little between the two different ATP bioluminometers used for this study. RLU values obtained from bacterial cells higher than 2.15 × 107/cm2 indicated the presence of bacterial contamination on the four different surfaces tested. The R2 values obtained based on the correlation data for the RLU values in response to different E. amylovora cell numbers (CFU/ cm2) on the surfaces of the four test spots ranged from 0.9827 to 0.9999.

화재의 초기 검출은 인명과 재화의 손실을 최소화하기 위한 중요한 요소이다. 불꽃과 연기를 신속하면서 동시에 검출해야 하며 이를 위해 영상 기반의 화재 검출에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존의 화재 검출은 불꽃과 연기의 특징을 추출하기 위해 여러 알고리즘을 거쳐서 화재의 검출 유무를 판단하므로 연산량이 많이 소모되었으나, 딥러닝 알고리즘인 합성곱 신경망을 이용 하면 별도의 과정이 생략되므로 신속하게 검출할 수 있다. 본 논문에서는 선박 기관실에서 화재 영상을 녹화한 데이터로 실험을 수행 하였다. 불꽃과 연기의 특징을 외각 상자로 추출한 후 합성곱 신경망 중 하나인 욜로(YOLO)를 이용하여 학습하고 결과를 테스트하였 다. 실험 결과를 검출률, 오검출률, 정확도로 평가하였으며 불꽃은 0.994, 0.011, 0.998, 연기는 0.978, 0.021, 0.978을 나타내었고, 연산시간 은 0.009s를 소모됨을 확인하였다.

The research on improvement of false alarm from the automatic fire detection system has been continually achieved in the meantime. But the research for the code-transmitter as one of component devices of the automatic fire detection system. In order to improve difficulty of the code-transmitter check-up, introduction for the address type-code-transmitter and the automatic recovery system for check up of the code-transmitter was proposed. In order to prevent against occurrence of noise and signal attenuation, introduction of the optical fiber cables that noise and signal attenuation do not occur and introduction for an optical communication relay that can apply to was proposed respectively.

The goals of automatic fire detection equipment in Japan and South Korea are the detection in early fire stage, alarm and finding the location of the fire. Japan also has similar operation system and signal transmission method compared with South Korea. The standards of fire detection equipment in Japan are established their own standards. The automatic fire detection equipment in Korea has been developed with benchmarking the Japanese system in early 1950’s and follows the decree on the basis of Japan’s fire services. NFPA 72, which is automatic fire detection equipment in U.S.A. and verified through the experiment and test, expects to reflect to our automatic fire detection equipment after modification and supplement.

The automatic fire detection system is an important facility installed with focusing on minimizing the damage from a fire. This paper presents in the followings as the methods to reduce the false alarm of the automatic fire detection system; first, to prepare for legal standard so that revised legal standard can be applied to the fire fighting property prior to revision; second, to introduce the performance based fire detection protection design in the law based fire protection design; third, to maintain the wiring of worn-out detector; forth, to introduce an evaluation system to the education for the fire warden; fifth, to extend the standard of MTBF(meantime between failure) of the detector; sixth, to extend of installing the analog type detector; seventh, to improve the structure of reset switch.

본 논문에서는 기존의 연기만을 감지하는 연기감지(smoke detector) 센서에 카메라의 시각기능을 부여한 화염감지(flame detector) 모듈을 추가하여 고기능의 화재 감지 시스템의 구현을 제안한다. 제안한 화재감지 시스템은 연기감지 센서에서 연기신호를 감지하여 카메라에 내장된 RS-232포트로 전달하고 이를 TCP/IP 모듈을 통해 제어 시스템으로 전달한다. 화염의 감지는 카메라에서 받은 영상 신호를 JPEG 으로 압축하여 TCP/IP로 제어 시스템으로 송신하여 화염감지 여부를 판단한다. 화염감지 알고리즘은 JPEG 영상을 복호화 하여 HSI 영역으로 변환한 다음, 화염의 관찰모델로부터 화염의 외부 경계추출, 모폴로지 연산, 영역채움, 거짓 추출된 화염 제거 등의 영역해석을 수행함으로써 화염을 인식한다. 실험 결과 제안한 방법은 형광등이나 주변 사람의 움직임의 변화에 무관하게 화염을 감지하는 매우 좋은 결과를 보여 준다.

본 연구에서는 아두이노 기반의 화재감시시스템을 제안한다. 아두이노는 AVR 기반의 마이크로프로세서와 관련 소프트웨어를 개발하기 위한 통합개발환경을 말하는 것으로, 무료 소프트웨어이면서 하드웨어 디자인 또한 공개되어 있다. 이와 같은 특징으로 인해 전세계적으로 수많은 연구자와 개발자들이 단순한 제품에서부터 보다 복잡한 제어시스템을 개발하는데 사용하고 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 ATmega328 마이크로컨트롤러가 내장된 보드를 기반으로 CDS 조도 센서, DHT11 온습도 센서, 화염감지센서로 구성된다. 기본적인 감지방식은 세 가지 센서들의 조합으로 이루어진 화재감시알고리즘을 통해 이루어진다. 본 시스템의 장점으로는 회로의 구성이 간단하면서 한 가지 방식이 아닌 다양한 경우에 대해 화재감시를 할 수 있다는 점이다.

본 연구에서는 강원도 삼척시 지역을 대상으로 산불발생관련 16개 인자별로 주제도로 구축하여 격자 자료로 변환하고 지역단위 산불발생확률을 산출함으로써 산불발생위험지도를 작성하고 진화자원 및 산불감시시설 배치의 적합성을 분석하였다. 또한, 삼척시 지역단위에 해당하는 산불발생확률 모형 추정식을 산출하여 5단계의 산불발생위험등급 지역을 분류하였으며, 산불감시탑, 감시카메라 및 감시초소의 산불감시 범위는 47.9% 정도의 가시권역을 감시할 수 있는 것으로 판단되었다.