[논문]CCD 카메라를 이용한 열화상 실시간 추정과 화재경보

백동현

doi:10.7731/kifse.2016.30.6.092

CCD 카메라를 이용한 열화상 실시간 추정과 화재경보
Thermal Image Real-time estimation and Fire Alarm by using a CCD Camera 원문보기

한국화재소방학회 논문지= Fire science and engineering, v.30 no.6, 2016년, pp.92 - 98

초록
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본 논문은 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용한 열화상의 실시간 추정과 화재경보에 대하여 논한 것으로 각도 및 위치에 따른 특징점 분석과 동일 형상의 벡터 성분 좌표점 설정에 따른 이미지 융합이 잘 되었다. 영상을 Display하는 픽셀의 데이터 값은 0~255, 센서 출력값은 0~5,000로 하여 정확성이 높았다. 시험결과 시험체로부터 500 m, 1000 m, 1500 m 거리에서 화염에 의한 시험체의 작동시간은 각각 7초, 26초, 62초 소요 되었고 화면이미지 생성이 효과적으로 이루어졌다. 화재 발생 진단은 주의/경보/화재의 3단계로 프로그램하여 Alarm의 순차적 동작과 SNS 전송이 이루어졌다. 비화재보시험을 위해 백열등, 형광등에 대해 시험하였으나 모두 비화재보를 발생하지 않았다. 시간대별 화염의 변화영상과 진행방향 및 확산속도의 분석은 화재진행상황 예측이나 열화상 실시간 추정과 경보로 비화재보 감소가 가능함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study evaluated thermal image real-time estimation and fire alarm using by a CCD camera, which has been a seamless feature-point analysis method, according to the angle and position and image fusion by a vector coordinate point set-up of equal shape. The system has higher accuracy, fixing data value of temperature sensing and fire image of 0~255, and sensor output-value of 0~5,000. The operation time of a flame specimen within 500 m, 1000 m, and 1500 m from the test report specimen took 7 s, 26 s, and 62 s, respectively, and image creation was proven. A diagnosis of fire accident was designated to 3 steps: Caution/Alarm/Fire. Therefore, a series of process and the transmission of SNS were identified. A light bulb and fluorescent bulb were also tested for a false alarm test, but no false alarm occurred. The possibility that an unwanted alarm will be reduced was verified through a forecast of the fire progress or real-time estimation of a thermal image by the change in the image of a time-based flame and an analysis of the diffusion velocity.

주제어

표/그림 (10)

그림 Figure 1. CCD and Thermal burn image fusion flowchart.
그림 Figure 2. CCD image shot.
그림 Figure 4. Featurespoint images.
그림 Figure 5. Images for anaiysis featurespoint.
그림 Figure 3. CCD and Thermal burn image fusion.
그림 Figure 6. Transformation of Angle and location.
그림 Figure 7. Thermal burn and CCD & Alpha blending image.
그림 Figure 8. Thermal burn image of multi-pronged and Panorama create image.
그림 Figure 9. Panorama image create flowchart.
그림 Figure 10. Fire experiment photograph (1000 m).

AI 본문요약
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문제 정의

지능형 영상 인식에 따른 정확한 화재경보를 위해서는 적외선카메라, CCD 카메라로 촬영한 영상 데이터를 분석하고 분석된 영상 및 열화상 이미지를 이용하여 온도 분포를 통해 적외선 카메라의 좌표값, 레이저를 이용한 화재발생 예상지역 및 발생 가능 정도를 실시간으로 처리하면 유효성이 증대된다⁽¹⁾. 따라서 옥외에서 발생되는 화재를 효율적으로 탐지하고, Data의 수집 및 경보를 전파하며 화재발생시 신속한 역할수행과 증거 도구로 사용할 수 있는지를 확인하기 위한 열화상 실시간 추정과 화재경보에 대하여 논하고자 한다.
IT 기술과 센싱기술의 진화는 영상인식 기반의 화재감지를 가능하게 하였으나 연무, 안개 및 붉은 낙엽 등으로 인한 비동작의 발생이 우려된다. 따라서 적외선카메라, CCD 카메라로 촬영한 영상 데이터를 분석하고 영상 및 열화상 이미지의 온도 분포를 이용하여 비동작을 감소시킬 수 있는 CCD 카메라와 열화상의 실시간 추정과 화재경보에 대하여 논한 것이다.

제안 방법

CCD 카메라나 신호변환장치는 Hardware와 Software가 연계되어 있으므로 이를 이용한 화재감지에 대한 Image Fusion - 측정된 열화상과 CCD 영상을 융합하여(용어 정리) 위치데이터를 자동으로 확인, CCD 영상과 열화상의 매칭위치를 비교한다.
Panorama 영상을 생성하고 각각의 이미지에 대한 특징점 계산이 가능한 해리스 코너 검출방식을 이용하여 각 위치의 영상좌표를 계산한다.
온도감지와 화재발생이미지의 정확성을 기하기 위해 데이터 값은 0~255 값, 센서 출력값은 0~5,000의 값으로 한다. Range 값의 설정부분만을 이미지로 변환하여 Display하고 열화상 영상에서 제공되는 Raw Data 분석, 검출된 온도를 이용하고, 화재 발생 진단은 주의/경보/화재의 3단계로 수행할 수 있게 프로그램하여 Alarm을 제공하고 시스템 관계자에게 SNS를 발송할 수 있도록 한다.
이 때 화재를 가정한 화원은 700 mm × 700 mm 크기의 화조에 물을 12 mm 높이로 넣은 후 N-heptane을 약 25 mm로 채웠다. 거리는 시험체로부터 500 m, 1000 m, 1500 m 이격시킨 다음 점화기를 이용하여 N-heptane에 점화한 직후 이 화염에 의해 작동하는 시험체의 작동시간과 화면이미지 생성을 확인하였다. Figure 10의 화면에는 열화상카메라와 CCD 카메라 제어를 위한 메뉴와 수신데이터, PTZ 위치데이터, 단계별 경보데이터, PTZ 메뉴 등에 대하여 나타낼 수 있게 하였다.
모두 급격하게 변하는 위치를 정하여 특징점으로 검출할 수 있는 해리스 코너 포인트 검출 수식을 이용하여 영상 내에 정의된 윈도우 안에 픽셀 값이 상 · 하 · 좌 · 우 방향으로 확인할 수 있게 한다.
열화상 분석과 검출된 온도를 이용한, 화재 발생 진단은 주의/경보/화재의 3단계로 프로그램하여 Alarm의 순차적 동작과 SNS전송을 확인하였다.
열화상분석과 검출된 온도에 따른 실제 화재시험을 위해 시험체에 정격전압을 인가하고 주위 온도 24 ℃~26 ℃, 습도 70~80%의 환경에서 30분이상 방치한 후 실시하였다. 이 때 화재를 가정한 화원은 700 mm × 700 mm 크기의 화조에 물을 12 mm 높이로 넣은 후 N-heptane을 약 25 mm로 채웠다.
맨 처음 장비 셋팅시에 수동으로 영상간 융합 방법을 도출한다. 이 때 생성된 데이터를 이용하여 실시간 영상융합 및 분석여부를 확인한 다음 위치데이터를 자동으로 인식비교하기 위해 영상의 특징점을 탐색하게 한다. 모두 급격하게 변하는 위치를 정하여 특징점으로 검출할 수 있는 해리스 코너 포인트 검출 수식을 이용하여 영상 내에 정의된 윈도우 안에 픽셀 값이 상 · 하 · 좌 · 우 방향으로 확인할 수 있게 한다.

성능/효과

CCD 영상과 열화상 융합영상으로 물체를 명확하게 인식하였고 육안으로 판단이 불가능한 물체의 온도값에 대한 정확성을 증대시켰다.
Figure 10의 화면에는 열화상카메라와 CCD 카메라 제어를 위한 메뉴와 수신데이터, PTZ 위치데이터, 단계별 경보데이터, PTZ 메뉴 등에 대하여 나타낼 수 있게 하였다. 그 결과 CCD 이미지와 열화상이미지가 잘 나타나고 있음을 확인할 수 있으며 500 m에서는 7초, 1000 m에서는 26초, 1500 m에서는 62초에 동작하였다.
백열등, 형광등에 의한 비동작을 방지하기 위한 비화재보시험을 위해 백열등(220 V, 30 W, 60 W), 형광등(220 V, 20 W, 40 W)에 대해 시험하였으나 모두 비화재보를 발생하지 않았고 성능요건에 적합하였다. Figure 10은 1000 m에서의 화재감지시험 사진으로 (a)는 화재감지 전이다.
온도감지와 화재발생이미지의 데이터 값은 0~255, 센서 출력값은 0~5,000으로 하여 정확성이 높았다. 시험 결과 시험체로부터 500 m, 1000 m, 1500 m 거리에서 화염에 의한 시험체의 작동시간과 화면이미지 생성을 확인하였다. 동작시간은 500 m에서 7초, 1000 m에서 26초, 1500 m에서는 62초가 소요되었다.
비화재보시험을 위해 백열등(30 W, 60 W), 형광등(20 W, 40 W)에 대해 시험하였으나 모두 비화재보를 발생하지 않았다. 아울러 시간대별 화염의 변화영상과 화재의 진행방향 및 확산속도를 분석할 수 있었으며 화재진행상황 예측 및 경보할 수 있었다. 따라서 영상화재감지기와 복합기능의 화재감지기에 대한 관리 개념의 현실화 및 소방법령제도 개선시 근거를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
이를 위한 각도 및 위치에 따른 좌표변환 및 특징점 분석과 검출, Point간의 벡터 성분 조사와 동일 형상의 벡터성분 간의 융합을 위한 좌표점 설정에 따른 이미지 융합이 원활함을 확인하였다. 온도감지와 화재발생이미지의 데이터 값은 0~255, 센서 출력값은 0~5,000으로 하여 정확성이 높았다.

후속연구

아울러 시간대별 화염의 변화영상과 화재의 진행방향 및 확산속도를 분석할 수 있었으며 화재진행상황 예측 및 경보할 수 있었다. 따라서 영상화재감지기와 복합기능의 화재감지기에 대한 관리 개념의 현실화 및 소방법령제도 개선시 근거를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	이미지 모핑이란 무엇인가?	이미지 모핑은 영상들이 순차적으로 자연스럽게 융합되 도록 하는 것이다. 모핑시 입력영상에서의 대응픽셀에 대 한 위치 계산은 다음 식과 같이 한다.
	CCD이미지에 의한 화재 감지기술에서 발생하고 있는 문제점은 무엇인가?	숭례문 화재발생 이후에 문화재 안전관리의 필요성이 대두되어 목조문화재의 화재예방 및 조기진화를 위해 Ubiquitous Sensor Network (USN) 기술에 기반한 시스템 이 적용되고 있다. CCD영상을 이용해 화재를 판별하는 방식도 그중 하나이나 구축중인 CCD이미지에 의한 화재 감지기술은 연무, 안개 및 붉은 낙엽 등으로 인한 비동작 이 발생되어 시스템의 신뢰성을 저하시키는 원인이 되고 있다. IT 및 센싱기술의 발달은 아날로그형식의 디지털화 및 지능형시스템으로 발전되고 생체인식, CCTV (DVR)를 이용한 영상 보안 기술이 융합되어 새로운 영상인식 기반 의 지능형 영상 보안 기술로 진화하고 있다.
	본 논문에서 비동작의 발생을 감소시킬 수 있는 방법으로 제시한 내용은 무엇인가?	IT 기술과 센싱기술의 진화는 영상인식 기반의 화재감 지를 가능하게 하였으나 연무, 안개 및 붉은 낙엽 등으로 인한 비동작의 발생이 우려된다. 따라서 적외선카메라, CCD 카메라로 촬영한 영상 데이터를 분석하고 영상 및 열화상 이미지의 온도 분포를 이용하여 비동작을 감소시 킬 수 있는 CCD 카메라와 열화상의 실시간 추정과 화재 경보에 대하여 논한 것이다.

참고문헌 (7)

J. H. Lee, Y. S. Cho, D. H. Baek and J. K. Kim, Test Standards for Detecting Fire by CCD Camera, Proceedings of 2015 Fall Annual Conference, Korean Institute of Fire Science & Engineering, pp. 137-138 (2015).
"Detector of the Type Approval and Technical Standards of Product Inspection", Ministry of Public Safety and Security Notification (2015).
NFSC 203, "Automatic Fire Detection System and Visual Warning Device Fire Safety Codes", Ministry of Public Safety and Security Notification (2015).
FM, "Approval Standard for Video Image Fire Detectors for Automatic Fire Alarm Signaling" (2012).
ISO 7240, "Fire Detection and Alarm System Part 29 Video Fire Detectors" (2015).
Korea Information and Communication Construction Association, "CCTV System Install Standard Method" (2012).
D. H. Baek, "A Study on the Improvement for Sensitivity Test of Flame Detectors", Fire Science and Engineering, Proceedings, Vol. 28, No. 6, pp. 58-61 (2014).

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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