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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 64 - 70 (7page)
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신경망은 연기입자의 광학적 특징으로부터 화원을 분석할 수 있는 유용한 도구가 될 수 있다. UL268에서 연기감지기 시험에 사용되는 세 가지 화원(종이화원, 목재화원, 인화성 액체화원)들의 광학적 특징으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 소광과 산란을 동시에 측정할 수 있는 연기챔버를 제작하여 연기의 광학적 특징을 얻고 그 결과를 신경망에 입력하였다. 종이화원, 목재화원, 인화성 액체화원을 대상으로 한 실험에서 신경망은 화원을 정확하게 구별하였다. 또한, 종이-목재화원, 종이-인화성 액체화원, 목재-인화성 액체화원과 같은 복합화원을 대상으로 한 실험에서도 화원을 모두 구별하였다.
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참고문헌 (12)
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National Emergency Management Agency / 2012 / Safety Guides for the Automatic Fire Alarm System (NFSC 203) / Notification No. 2012-91
S. W. Jee / 2012 / Development of a Traceable Fire Alarm System Basedon the Conventional Fire Alarm System / Fire Technology :1~18
R. W. Bukowski / 2003 / Fire Alarm Signaling Systems 3 Edition / NFPA Inc :84~176
G. T. Jung / 2003 / A Study on Design of a Fire Smoke Detector with Auto-trning Sensitivity for Prevention of False Alarm
F. Derbel / 2004 / Performance Improvement of Fire Detectors by Means of Gas Sensors and Neural Networks 39(5):383~398
S. W. Jee / 2012 / Development of a Traceable Fire Alarm System Basedon the Conventional Fire Alarm System / Fire Technology :1~18
R. W. Bukowski / 2003 / Fire Alarm Signaling Systems 3 Edition / NFPA Inc :84~176
G. T. Jung / 2003 / A Study on Design of a Fire Smoke Detector with Auto-trning Sensitivity for Prevention of False Alarm
F. Derbel / 2004 / Performance Improvement of Fire Detectors by Means of Gas Sensors and Neural Networks 39(5):383~398
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