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저자정보
박치현 (국립과학수사연구원) 박우용 (국립과학수사연구원) 전수경 (국립과학수사연구원) 이수민 (국립과학수사연구원) 이준배 (국립과학수사연구원)
저널정보
한국분석과학회 한국분석과학회 학술대회 제66회 한국분석과학회 춘계학술대회 [초록집]
발행연도
2021.5
수록면
171 - 171 (1page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

화재 잔류물의 GC-MS 데이터로부터 인화성 물질 자동 검출 및 분류를 위한 기계학습 및 인공신경망의 개발과 응용
박치현 ,  박우용 ,  전수경 외 3명 한국분석과학회 학술대회 2022.11 학술대회자료
GC-MS를 사용한 인화성 물질 분류의 포괄적 자동화를 위한 분석 알고리즘 및 기계학습 인공지능 개발
박치현 ,  박우용 ,  전수경 외 1명 한국분석과학회 학술대회 2022.05 학술대회자료

2021

화재잔류물의 GC-MS 분석을 통한 인화성 물질 검출 여부 판단 자동화를 위한 랜덤포레스트 기반 전문가 시스템 알고리즘
박치현 ,  박우용 ,  전수경 외 2명 한국분석과학회 학술대회 2021.05 학술대회자료

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화재 잔류물에서의 인화성 물질의 사용 여부는 화재 사건에서 방화의 의도성 여부를 판단하는 중요한 지표로서, 휘발유, 등유, 경유, 유기용제류, 양초 등이 주로 사용되는 것으로 알려져 있다. 그러나 화재 현장의 높은 온도로 인한 인화성 물질의 변성 및 소실과, 연소 작용으로 인하여 발생한 다양한 물질들에 의하여 화재 잔류물에서 인화성 물질의 존재 여부를 판단하는 것은 상대적으로 높은 숙련도를 필요로 하고 있다.
인화성 물질 판단에 가장 널리 사용되는 분석 방법은 GC-MS로, 일반적으로 방화에 사용되는 인화성 물질 다수의 조성을 분리하여 확인하는 것이 가능하다. 인화성 물질의 판단은 SPME (Solid Phase Microextraction) 혹은 활성탄을 이용한 저비점 성분의 흡착, 디클로로메탄이나 디에틸에테르를 사용한 고비점 성분의 추출을 통해 이루어지며, 이를 통해 얻어지는 GC-MS 데이터에서 파악할 수 있는 지표 물질의 존재로부터 존재하였을 인화성 물질에 대한 분석자의 의사추론을 통해 분류된다.
인화 ... 전체 초록 보기

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방지원 ,  최보윤 ,  유성경 외 1명 가정과삶의질연구 2022 .09

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