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(고려대학교, 고려대학교 대학원)

지도교수
허준범
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고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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기존의 빌딩 화재 감시장비 및 산불 감시장비 설비구조는 크게 화재감지기.연기 감시기·열감지기로 주로 구성되어 있다. 일반적으로 빌딩 화재감시장비는 소방법 으로 일정규모이상의 인원·규모에서는 의무적으로 설치를 해야 하는 강제성을 가 지고 있다.
하지만 산불 감시장비는 관리 주체인 산림청의 산불예방 관리소홀로 인해 2013 년 이후 지난해까지 4년간 전국적으로 총 1,802, 피해면적, 1,485ha, 피해금액은 705억 6백만원에 달하고 있다.
따라서 산림청은 2017년 8월 현재까지 전국적으로 산불감시장비가 총 1,448대 설치되었으며, 2013년 이후 신규로 설치된 장소는 123개소, 159억 3천만원의 예산이 투입되었으며, 산불감시카메라(조망형, 밀착형)의 활용으로 인해 사전에 산불발견·화재감시 1,622건, 논밭두렁 소각단속 4,931건, 무인입산 단속 475건 등 방화성 산불과 야간 산불 발생이 다소 감소한 효과를 거둔 것으로 드러났다.
하지만 현재 산불감시카메라는 자동으로 화재를 감지하는 지능형보다는 아직도 사람의 인·지각에 의존하여 산불을 감시하고 경보에 반응하는 체계를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 ‘스마트 화재감시시스템’이란 IoT기술 기반의 산불화재 현장에 대한 종합 감시 솔루션을 제안 한다.
이를 위해 IoT네트워크 및 IoT플랫폼을 기반으로 화재현장의 구조물에 대한 지능형 CCTV, 가스 센서, 진동 센서, 화재 감시센서 등을 설치하고 사고 발생 시 즉각적 대응이 가능하도록 하는 화재 감시 장비 개발을 목적으로 한다.


주요 용어: 화재, 딥러닝(Deep Learning), 기계학습, 영상인식, 감시장비, CCTV, IoT기술, 화재 자동알람시스템

목차

  1. 1. 서론 1
    1.1 연구배경과 목적 1
    1.2 연구 방법 및 구성 2
    2. 관련연구 3
    2.1 화재감시장비의 종류 3
    2.1.1 화재감지기 3
    2.1.2 연기감지기 3
    2.1.3 불꽃감지기 5
    2.2 감시장비 문제점 6
    2.2.1 비화재보 동작에 문제점 7
    3. 스마트 화재감시장비 구축 8
    3.1 소개 8
    3.2 화재 영상 인식 기술 절차 9
    3.3 시스템 구성 9
    3.4 시스템 응용 알고리즘 10
    3.4.1 K-means 알고리즘 10
    3.4.2 SVM 알고리즘 11
    3.5 시스템 알고리즘 분석 13
    3.5.1 산불발생지역 예측 분석 14
    3.5.2 입력영상 17
    3.5.3 입력영상 검출 구분 14
    3.5.4 윤곽선 추출 알고리즘 18
    3.5.4.1 명도보정 19
    3.5.4.2 히스토그램 평활화 19
    3.5.4.3 그레이 스케일 19
    3.5.4.4 이진화 20
    3.5.4.5 윤곽선 추출 20
    3.5.4.6 차영상 획득 20
    3.5.4.7 불변 모멘트 21
    3.5.4.8 화재 패턴 인식 22
    4. 실험 및 평가 23
    4.1 거리별 불꽃인식 실험 24
    4.1.1 10M 24
    4.1.2 17M 25
    4.1.3 30M 26
    4.1.4 50M 27
    4.2 평가 29
    5. 결론 및 향후 연구 30

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