본 논문은 육상에서 사용되는 화재감지기술과 선박에서 사용되는 화재감지기술의 차이점과 육상용과 선박용 화재감지기 성능시험방법을 비교한 연구이다. 화재감지기술은 비화재보나 오동작을 개선하는 방향으로 발전해 왔다. 육상용 화재감지기는 건물에서 통상적으로 발생할 수 있는 비화재보 요인에 의한 비화재보나 오동작을 방지할 수 있어야 하고, 선박용 화재감지기의 경우에는 염분이 높은 환경에서 사용되는 특성상 염분에 의해 화재감지기가 오동작 또는 비화재보를 발생시키지 않는 구조로 설계되어야 한다. 본 연구에서는 건물에 설치되는 육상용 화재감지기의 최신 발전 방향을 소개하고 선박에서 발생할 수 있는 화재를 조기에 감지할 수 있는 화재감지기술을 고찰하였다.
기존 화재감지 기술이 점차적으로 발전되어 가고 있지만, 이러한 기존 기술과 다른 자동식 연기감지 방식이 혁신적으로 변화하고 있다. 이런한 혁신기술로 인하여 성장기의 화재를 감지하고 감지기에서 데이터를 분석하고, 화재와 관련된 데이터를 소방관계자에게 전송하는 방법이 계속 변화하고 있다. 기존 화재감지 방식의 예는 여러 가지 감열소자(열감지기), 광전식, 이온화식, 공기흡입형(연기감지기), 자외선.적외선(불꽃감지기)감지 방식이다. 감지기에서 데이터 분석의 형태로 연기농도를 표시하는 방법 등이 있다. 화재조건을 전송하는 방법은 특정한 구성요소(발신기, 감지기 등)의 위치(어드레스), LCD, CRT 그래픽 표시장치에서 많은 발전이 있었다. 이러한 혁신 기술은 화재경보 설비 판매시장, 설치방법, 기술기준의 변화에 많은 영향을 미치고 있다. 최근 개발된 디지털 비디오 연기감지 방식은 자동화재 감지 방식에 있어서 새롭고 급진적인 변화를 요구하고 있다.
본 논문에서는 단일 깊이 센서를 사용하는 자율주행 시나리오에서 거리 계산에 주로 이용되는 깊이 데이터만 이용하는 객체 감지 기술을 제안한다. 우선, 해당 시나리오에서 객체 감지 학습 데이터는 깊이 데이터가 사용되지만 상대적으로 객체 감지 성능을 비교하기 위해 동일한 시간의 색상, 깊이 데이터를 함께 획득하여 학습에 이용한다. 학습모델은 객체 감지 분야에서 최근 주목 받고 있는 YOLOv5로 선정하여 색상, 깊이 데이터의 객체 감지 학습의 결과를 각각 확인하였다. 결과적으로 색상과 깊이 데이터 사이에서 객체 감지 학습 결과의 차이를 확인하며 본 논문에서 제안하는 자율주행 시나리오에 깊이 영상만 이용하는 객체 감지 기술의 문제점과 향후 자율주행 기술 발전에 기여 가능성을 확인할 수 있다.
운전자 졸음 감지 기술은 지능형 자동차의 안전장치에서도 중요한 부분을 차지하고 있다. 현재 졸음 감지 기술은 뇌파를 이용한 방법, 운전자의 습관을 이용한 방법, 영상처리를 이용한 방법으로 크게 3가지로 구분할 수 있으며, 이중 영상처리를 이용한 방법이 크게 주목받고 있다. 본 논문에서는 이러한 졸음 감지 기술을 사용한 방법들을 간략히 소개하며, 각 방법의 특징을 나열하였다. 졸음 감지 지능형 자동차뿐만 아니라 스마트 홈과 같이 우리 일상을 편하게 할 수 있는 다양한 분야에서 활용이 가능할 것으로 전망한다.
차량 운전자의 안전을 보장하고 운전의 편의를 돕기 위한 기술로는 차량용 레이더, 타이어 공기압 감지 장치, 원격시동 장치, 지리정보시스템 등이 있다. 그중 타이어는 차량의 수많은 부품들 중 도로와 직접 접촉하는 부품으로 타이어의 상태는 운전자의 안전에 직접적인 관련이 있다. 과거 포드 자동차에서는 파이어스톤에서 납품한 타이어 전량을 리콜하는 대규모 교체사례가 있었다. 초기 타이어 공기압 감지 장치는 일부 고급차종에만 적용되었는데 최근 압력 및 온도 측정용 센서의 높은 신뢰성과 양산비용의절감 및 국가의 정책적 요소가 복합적으로 작용하여 일반 차량에도 보급화가 진행중이다. 본 논문에서는 오늘날 타이어 공기압 감지 장치를 양산하는 업체들의 기술 동향을 분석하여 타이어 공기압 감지 시스템의 도입 배경, 국내외 기술기준 현황, 타이어 공기압 감지 시스템을 형성하는 기본 구조, 높은 정밀도를 가지는 반도체 센서 및 관련 기술에 대해 살펴본다.
건설 현장의 사고는 중증외상환자가 발생하기 쉬운 특성 탓에 사망으로 이어지는 비율이 매우 높다. 중증외상환자의 사망률을 줄이기 위해서는 빠른 대처가 필요하며, 빠른 사고 대처를 위해 인공지능 기술과 카메라를 이용하여 사고를 감지하는 시스템들이 개발되었다. 그러나 기존 사고 감지 시스템들은 단일 카메라만을 사용하여, 사각지대로 인해 건설 현장의 모든 사고를 감지하기에 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 다수의 카메라를 사용하여 감지 사각지대를 최소화하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 다수의 카메라의 영상에서 YOLO-pose 라이브러리로 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 장단기 메모리(Long Short Term Memory) 기반 순환신경망에 입력하여 사고를 감지하였다. 실험 결과, 우리는 제안하는 시스템이 복수의 카메라 사용으로 감지 사각지대를 최소화하면서도 높은 정확도를 가지는 것을 확인하였다.
현재 첨단기기를 활용한 많은 지능형 자동차 연구개발이 급속히 발전하고 있는 추세이다. 사전 기술은 운전자의 운전미숙 때문에 생긴 돌발 상황을 대처할 수 있는 기능을 갖춘 첨단 자동차 안전장치의 용도제한과 고비용으로 대중화 되지 못했다. 그러므로 안전장치의 개발은 미숙한 운전자들의 안전 운전을 위해 사각지대 감지 장치가 필요하다. 사각지대에 관련된 연구 동향으로써는 사각지대 거울에서부터 사각지대 충돌회피시스템 등 여러 가지의 특허들도 연구된 상태이다. 본 논문에서는 초음파센서와 서보모터 및 기타 LED장치를 사용하여 새로운 기술적 메커니즘을 제안했다. 사각지대를 감지하기 위한 초음파 센서의 적절한 위치를 설계하였고, 회로도를 설계하여 모형으로 사각지대 감지장치를 구성하였다. 성능을 검증하기 위한 실험에서는 이동하는 물체와 동일선상에서의 물체를 감지하는 두 가지 방법으로 사각지대 감지테스트를 완료 하였다.
전방감지용 밀리미터파 레이더는 밀리미터파를 이용하여 자동차 등에 부착하여 송신파와 수신파 사이의 도플러 주파수 편이를 이용하여 선행차량 또는 전방의 장애물과의 거리와 상대속도를 판별하는 장치로서 적응형 순항제어 시스템(adaptive cruise control system) 등에 이용되는 핵심 기술이다. 적응형 순항제어 시스템이란 레이더 센서를 통하여 전방 선행 차량, 장애물의 속도 및 거리를 측정하여 차량의 충돌 경고, 주행 상황에 따른 자동적인 감속 및 가속, 정속 등 안전주행을 가능하도록 하는 기술이다. 본 기술 동향 분석보고서는 전방감지용 레이더 센서에 관한 기술 동향을 살펴보기 위하여 미국, EU, 일본, 한국의 전방감지용 레이더 센서에 관한 특허를 1991년부터 2005년까지의 특허출원을 중심으로 연도별 추이와 국가별 특허출원 동향, 출원인별 특허출원 동향 등을 분석하여 전방감지용 레이더의 세계 기술 추이에 대하여 알아보았다.
본 연구에서는 인공지능을 활용한 영상분석 기술을 통해 영상 내의 월파를 실시간으로 감지하고 처오름 높이를 산정하는 기술을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 월파 감지 시스템은 실시간으로 악기상 및 야간에도 월파를 감지할 수 있음을 확인하였다. 특히, 합성곱 신경망을 적용하여 실시간으로 CCTV 영상에서 파랑의 처오름을 감지하고 월파 여부를 판단하는 여과 알고리즘을 적용하여 월파의 발생 감지에 대한 정확성을 향상시켰다. AP50을 통해 월파 감지 결과의 정확도는 59.6%로 산정되었으며, 월파 감지 모델의 속도는 GPU 기준 70fps로 실시간 감지에 적합한 정확도와 속도를 보임을 확인하였다.
최근 후쿠시마 원전, 쓰나미, 홍수와 눈사태와 같은 자연 재난들의 발생으로 인해 엄청난 수의 사상자와 막대한 재산피해가 초래되었다. 이런 재난을 미연에 방지하고자 하는 자동화된 조기 경보 시스템의 연구, 지능형 영상감지 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 지능형 영상감시기술을 적용하여 재난유형별 위험상황을 감지, 판독, 분석, 표출할 수 있는 기능을 구현하고자 통합된 카메라 영상정보를 활용하여 영상변화를 감지하여 자동식별과 판독을 통해 기준 값 이상의 변화감지 시 경보알림 및 해당 영상 표출을 제공하였다. 본 논문은 기존의 수위상승 감지는 수위계나 교량에 표시된 수위표의 숫자를 읽어 자동적으로 위험을 알려주거나 사람이 수위감지를 위해 설치된 카메라를 모니터링 하여 위험을 감지하도록 되어있던 점을 개선하여 기존 수위감지 목적으로 설치된 카메라의 영상을 분석하여 수위상승 위험을 알려주는 알고리듬을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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