[논문]화재감지 오보 감소를 위한 다중정보기반 시스템의 Test Bed 설계

이기준; 김형권; 이봉우; 김태옥; 신동일

doi:10.7842/kigas.2012.16.6.107

화재감지 오보 감소를 위한 다중정보기반 시스템의 Test Bed 설계
Test Bed Design of Fire Detection System Based on Multi-Sensor Information for Reduction of False Alarms 원문보기

한국가스학회지 = Journal of the Korean institute of gas, v.16 no.6, 2012년, pp.107 - 114

이기준 (명지대학교 화학공학과) , 김형권 (한국소방산업기술원) , 이봉우 (한국소방산업기술원) , 김태옥 (명지대학교 화학공학과) , 신동일 (명지대학교 화학공학과)

초록
AI-Helper

화재감지 시스템은 화재발생 시 위험 감지 및 전파를 위해 사용되고 있는데, 현재 사용 중인 대부분의 화재감지 시스템은 실보와 비화재보의 가능성으로부터 오동작이 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 화재감지의 신뢰성 개선을 위해 열 감지기, 연기 감지기 및 일산화탄소 농도 감지기의 3가지 독립정보를 통합적으로 이용하여 화재를 감지하는 알고리즘을 제안하고, LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하여 검증하였다. 즉, NIST의 Fire Research Division에서 제공하는 상황별 센서 측정 데이터를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 실보와 비화재보의 가능성을 저감시키는 것을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Fire detection system is used for detection and alarm-generation of danger in case of fire. Most fire detection systems being used these days often malfunction from false positive and false negative errors. To improve detection reliability, an integrated fire detection algorithm using multi-senor information of heat, smoke and carbon monoxide detectors is suggested, then built and tested using the LabVIEW environment. Simulated using sensor measurement data offered by National Institute of Standards and Technology (NIST), possibility of reducing false positive and false negative errors is verified.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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제안 방법

3.1절에서 제안한 알고리즘을 통해 구축된 test bed에서 선택된 시나리오에 대해 시뮬레이션 하였다. Test bed를 구축하는 과정에서 화재상황의 시나리오와 최대한 유사한 상황을 표현하기 위해 데이터의 측정간격과 공기 초기화 시간의 설정이 가능함으로써 화재상황과 동일하게 설정하였다.
1절에서 제안한 알고리즘을 통해 구축된 test bed에서 선택된 시나리오에 대해 시뮬레이션 하였다. Test bed를 구축하는 과정에서 화재상황의 시나리오와 최대한 유사한 상황을 표현하기 위해 데이터의 측정간격과 공기 초기화 시간의 설정이 가능함으로써 화재상황과 동일하게 설정하였다. 또한 원하는 구간의 데이터 트렌드와 순간의 화재감지 상태를 알 수 있도록 루프속도의 조절이 가능하도록 하였으며, 각 센서에 대한 트렌드뷰어, 경보장치 표시등을 추가하였다.
본 연구에서 구축한 test bed에서 사용된 감지기 형태는 상용되고 있는 열감지기, 연기감지기 및 CO감지기를 선정하였고, 열감지기는 정온식 스포트형, 연기 감지기는 이온화식 스포트형, CO감지기는 적외선식 감지기를 각각 사용하였다. 그리고 독립된 열, 연기 및 CO의 세 가지 센서정보로부터 각각의 값들이 임계값을 넘는지를 판단하고, 판단결과를 통해 경보여부를 결정하는 통합된 알고리즘을 바탕으로 LabVIEW기반 test bed를 구축하고, 검증하였다.
Test bed를 구축하는 과정에서 화재상황의 시나리오와 최대한 유사한 상황을 표현하기 위해 데이터의 측정간격과 공기 초기화 시간의 설정이 가능함으로써 화재상황과 동일하게 설정하였다. 또한 원하는 구간의 데이터 트렌드와 순간의 화재감지 상태를 알 수 있도록 루프속도의 조절이 가능하도록 하였으며, 각 센서에 대한 트렌드뷰어, 경보장치 표시등을 추가하였다. 시나리오에 따른 시뮬레이션 과정은 Fig.
본 연구에서 구축한 test bed에서 사용된 감지기 형태는 상용되고 있는 열감지기, 연기감지기 및 CO감지기를 선정하였고, 열감지기는 정온식 스포트형, 연기 감지기는 이온화식 스포트형, CO감지기는 적외선식 감지기를 각각 사용하였다. 그리고 독립된 열, 연기 및 CO의 세 가지 센서정보로부터 각각의 값들이 임계값을 넘는지를 판단하고, 판단결과를 통해 경보여부를 결정하는 통합된 알고리즘을 바탕으로 LabVIEW기반 test bed를 구축하고, 검증하였다.
본 연구에서는 독립된 다중정보를 이용한 화재감지 알고리즘을 바탕으로 test bed를 구축하고, 주어진 시나리오에 따른 화재 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 현재 시중에서 사용 중인 단일정보 또는 이중정보기반 화재 시스템과 비교하였을 때 화재상황과 비 화재상황의 오보 가능성을 감소시킬 수 있었다.
본 연구에서는 화재감지 시스템의 신뢰성 향상방법에 대해서는 화재실험이 제한적일 뿐만 아니라 센서의 부재로 실질적으로 검증할 수 있은 방법이 없기 때문에 독립된 온도, 연기 및 CO 센서정보로부터 각각의 값들이 임계값을 넘는지를 판단하고, 판단결과를 통해 경보여부를 결정하는 통합된 알고리즘을 바탕으로 LabVIEW기반 test bed를 구축하고, 이를 검증하였다.
National Instrument (NI) 사의 LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하였다. 이때, test bed의 소스코드는 Fig. 4와 같으며, 화재감지 이외에도 측정되고 있는 센서정보의 트렌드 분석이 가능하게 하였고, 시간에 따른 센서정보를 기록할 수 있도록 설계하였다[9].

대상 데이터

National Instrument (NI) 사의 LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하였다. 이때, test bed의 소스코드는 Fig.
화재 시나리오는 NIST의 Fire Research Division에서 2004년부터 2008년까지 수행한 home smoke alarm tests와 소방산업기술원의 화원의 종류에 따른 센서의 응답특성에 관한 연구자료로부터 선정하였고, 해당 데이터를 이용하여 test bed를 검증하였다. Home smoke alarm tests의 실험 시나리오는 Fig.
화재 시나리오를 바탕으로 화재상황과 비화재상황 중에서 일부데이터를 선정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 이때, 화재에 해당하는 시나리오는 Table 2와 같은 10가지의 경우에 대해, 그리고 화재감지 시스템에 혼란을 일으킬 수 있는 비화재상황은 Table 3과 같은 10가지의 경우에 대해 각각 시뮬레이션을 하였다.

성능/효과

본 연구에서는 독립된 다중정보를 이용한 화재감지 알고리즘을 바탕으로 test bed를 구축하고, 주어진 시나리오에 따른 화재 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 현재 시중에서 사용 중인 단일정보 또는 이중정보기반 화재 시스템과 비교하였을 때 화재상황과 비 화재상황의 오보 가능성을 감소시킬 수 있었다. 감지 속도의 측면에서 두 가지의 독립된 정보를 동시에 검증해야 하기 때문에 기존의 화재 감지기보다 반응속도가 느렸지만, 감지기의 설치 대상(설치 목적)과 위치선정(설치 특성)을 고려함으로써 그에 적합한 감지기 타입을 선택하고, 임계치를 설정함으로써 보다 나은 감지성능을 발휘할 것이라 판단된다.
3장의 화재 시나리오와 시뮬레이션 방법에 따라 본 연구에서 구축한 test bed에서 시뮬레이션한 결과를 살펴보면, Table 4와 같이 모든 화재상황을 감지하고, Table 5와 같이 모든 비화재상황을 비화재로 판단하였다. 이를 통해 false positive와 false negative와 같은 Type 1, 2 error가 하나도 없었으며, 본 연구에서 선정한 화재감지 시스템이 우수한 성능을 나타냄을 알 수있었다.

후속연구

따라서 화재감지기의 효과적인 작동여부에 대해서는 제한된 화재실험 이외에 실질적으로 검증할 수 있는 방법이 없기 때문에 본 연구에서와 같이 test bed의 구축하여 화재감지 시스템의 실질적인 성능평가에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	최근 감지 성능을 향상하기 위한 센서 성능분석에 관한 연구와 여러 센서의 복합적인 이용으로 다중정보를 이용한 화재감지 시스템의 연구가 국내·외에서 활발히 이루어지고 있는 이유는?	현재 시중에서 사용되고 있는 기계식(on-off)방식, 단일 센서(온도, 연기, 불꽃) 또는 이중센서(열연복합식) 등의 기존 감지기들은 화재상황에서 경보가 울리지 않는 false positive, 비화재상황에서 경보가 울리는 false negative 경우와 같은 오동작이 빈번하였다. 이를 바탕으로 최근 감지성능을 향상시키기 위한 센서 성능분석에 대한 연구와 여러 센서의 복합적인 이용으로 다중정보를 이용한 화재감지 시스템의 연구가 국내·외에서 활발히 이루어지고 있다.
	화재감지 시스템이 사용되는 이유는?	화재감지 시스템은 화재발생 시 위험 감지 및 전파를 위해 사용되고 있는데, 현재 사용 중인 대부분의 화재감지 시스템은 실보와 비화재보의 가능성으로부터 오동작이 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 화재감지의 신뢰성 개선을 위해 열 감지기, 연기 감지기 및 일산화탄소 농도 감지기의 3가지 독립정보를 통합적으로 이용하여 화재를 감지하는 알고리즘을 제안하고, LabVIEW를 이용하여 test bed를 구축하여 검증하였다.
	화재감지 시스템이란?	화재감지 시스템은 발생된 화재에 대해, 열, 연기, 불꽃 등의 연소생성물을 자동적으로 감지하여 대피신호를 보내는 설비로, 감지기, 수신기, 발신기, 음향장치, 배선, 전원 등으로 구성되어 하나의 설비 역할을 하는 시스템이다. 이때, 화재 성상에 따라 적합한 화재감지기가 필요하며, 화재에 대한 피해를 최소화하기 위해 초기감지가 가능하고, 신뢰도가 높은 적절한 화재 감지 시스템의 사용이 필요하다[4,5].

참고문헌 (12)

National Emergency Management Agency, National Fire Data System, http://www.nfds.go.kr/
Hunter, M. False alarm reduction by use of new technology, IFP, 55-58, (2006)
National Institute of Standards and Technology (NIST), Home Smoke Alarm Tests, http://smokea larm.nist.gov/
Son, Y.-J., Lee, Y.-I., and Lee, S.-H., "Research on the Reliability Improvement of Automatic Fire Alarm System", J. of Korean Institute of Fire Sci. & Eng., 22(4), 42-49, (2008)
Lee, H.-C., Kim, T.-H., and Hwang, I.-J., "Study on the Construction of Fire Detection and Reasoning System Using Multi-Sensor(I), Proceedings of Winter Conference of The Society of Air-Conditioning and Refrigeration Engineers of Korea, Nov., 705- 710, (2003)
Scheidweiler, A., "The Distribution of Intelligence in Future Fire Detection Systems", Fire Safety J., 6, 209214, (1983)
Kim, S.-H and Youk, Y.-S., "Design of intelligent fire detection / emergency based on wireless sensor network", J. of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, 17(3), 310-315, (2007)

원문보기 상세보기
Milke, J. A., Cestari, L. A., and Clarence, W., "Advanced Fire Detection Algorithms Using Data from the Home Smoke Detector Project", Fire Safety J., 40(1), 1-28, (2005)

상세보기
Thuillard, M., "New Methods for Reducing the Number of False Alarms in Fire Detection Systems", Fire Technology J, 250-268, (1984)
Dan, S., Park, K., Kim, T.-O., and Shin, D., "Explosion Simulations for the Quantitative Risk Analysis of New Energy Filling Stations", KIGAS, 15(1), 60-67, (2011)
Park, K., Lee, K., El Hardi, B., Lee, J., and Shin, D., "Smoke Control According to the Ventilation Capacity in Subway Tunnel Fire: I. FDS Simulation", KIGAS, 15(3), 31-38, (2011)
Lee, K., Shin, Y., Hong, G. H., Joo, K., Shin, D., and Kim, T.-O., "Sprinkler Layout Optimization Based on Fire Simulation and Mathematical Programming including Installation and Damage Costs", KIGAS, 16(2), 52-59, (2012)

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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