지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.51 No.2
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 131 - 140 (10page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2024.51.2.131
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
지하공동구는 전력, 통신, 수도, 난방과 같은 라이프 라인을 공동으로 수용하는 국가 중요 시설물이다. 화재는 지하공동구에서 가장 많이 발생하는 사고 유형이며, 신속한 확인과 적절한 조치를 통해 피해를 최소화할 수 있다. 본 논문에서는 잔차 학습 기법을 적용한 CNN을 통해 효율적으로 데이터의 공간적 특성을 추출하는 동시에, 시간 정보를 고려하는 LSTM를 결합한 지하공동구 화재 온도 예측 모델인 Residual CNN-LSTM을 제안한다. 실험에서는 지하공동구 화재 발생 시나리오를 도출하고, 화재 역학 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 화재 온도 데이터를 수집하였다. 실험 결과에서는 제안된 모델의 잔차 학습의 적절한 깊이를 분석하고, 이를 바탕으로 제안된 모델과 예측 모델들의 성능을 비교하였다. Residual CNN-LSTM은 RMSE 0.061529, MAE 0.053851, MAPE 6.007076으로 비교 모델보다 예측성능이 우수한 것으로 확인되었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 지하공동구 화재 온도 예측 모델
4. 실험
5. 결론
References
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
지하 주차장 전기차 화재 대응 장치 디자인
위정현
,
김원섭
한국디자인학회 학술발표대회 논문집
2023
.10
전기자동차 화재 대응을 위한 차세대 질식소화포에 관한 연구
하태웅
,
박평규
한국위험물학회지
2023
.07
전기자동차의 화재 안전성
정선경
오토저널
2023
.06
전기자동차용 리튬이온 배터리 셀의 열적 원인에 의한 열폭주 특성 실험 연구
심인한
,
신동훈
,
박성욱
한국자동차공학회 추계학술대회 및 전시회
2022
.11
지하공간내 전기차 화재시 주요구조부의 내화성능에 관한 해석적 연구
이승재
한국콘크리트학회 학술대회 논문집
2022
.11
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089381764