본 논문은 아두이노(Uno R3)와 가스센서(MQ2)를 기반으로 위험상황을 감지하고 가스센서와 스마트폰을 연결하여 위험상황을 보다 빠르게 대처하고자 한다. 위험상황 감지는 가스감지센서를 사용하였으며 이 센서들은 아두아노를 통해 상황을 판별하는 서버와 실시간으로 데이터를 주고받는다. 서버에서 위험상황이 있다고 판단되면 스마트폰에 진동, 얄람, 탈출경로 및 긴급연락 화면을 사용자에게 알린다.
본 논문에서는 위험지역 주위의 사고 관련 상황 인지를 위한 정보 수집 방안을 고려한다. 사고 상황에 대한 인지는 위험상황에 대응하기 위한 것으로 위기에 대한 신속한 대응을 처리하도록 유도한다. 위험지역에서 수집된 정보가 특정상황에 대한 인지로 연결되기 위하여 각각의 상황을 실시간으로 분석해야 한다. 이것을 위하여 위험지역에 대한 정보수집 방안을 설계하도록 한다.
최근 실험실에서 발생하는 안전사고가 다양한 형태로 발생함에 따라 실험실의 안전사고를 줄일 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 기존 시스템은 온도, 습도의 변화에 따라 위험상황을 식별하지만 위험상황의 유형을 알 수 없고 기기의 동작이 수동으로 이루어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 다중 센서를 활용하여 시약장의 위험상황을 식별하고 기기를 자동으로 동작시키는 시스템을 제안한다. 시약장의 내부 환경은 센서들을 통해 실시간으로 측정되며 센서 데이터는 위험상황을 식별하는 것에 활용된다. 또한 위험상황이 식별되었을 경우 이에 맞는 기기를 선택하고 자동으로 동작시킨다. 이와 같이 시약장의 위험상황을 식별하고 기기를 자동으로 동작시킴으로써 시약장에서 발생하는 안전사고를 줄일 수 있을 것으로 사료된다.
최근 건강에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자의 생체정보를 측정할 수 있는 스마트 워치와 스마트 밴드 등 다양한 웨어러블 디바이스(Wearable Device)들이 연구되고 있다. 그러나 기존의 웨어러블 디바이스들은 측정된 생체정보를 단순 모니터링이나 질병 예방법, 운동량 등을 제공하는 형태로만 서비스하고 있어 실제 사용자가 위험상황이 발생할 경우에 대한 대처는 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 위험상황 알림 시스템을 제안한다. 아두이노를 통해 가속도 센서와 심박 센서로 측정된 생체정보를 실시간으로 어플리케이션에 전송하고 센서 우선순위 측정과 위험상황 식별 알고리즘을 통해 위험상황을 식별한 후 위험상황이 발생하면 보호자에게 사용자의 현재 위치를 알림 메시지를 전송한다. 이에 따라 보호가 필요한 사용자에게 위험한 상황이 발생하면 신속하게 대처할 수 있을 것으로 사료된다.
이 논문에서는 초등학생의 위험 상황을 자동으로 판단하기 위한 행위네트워크 설계 기법을 제안한다. 초등학생이 가지고 있는 스마트폰 센서로 주변 상황을 측정하고 측정한 값은 행위네트워크에 적용한다. 행위네트워크는 자동으로 위험상황을 인지하기 위해서 베이지안 확률을 도입한다. 반복적인 위험 상황을 학습함으로써 긴급시 빠르게 대처할 수 있다.
최근 실험실에서 시약에 의한 사고가 다양하게 발생함에 따라 상황에 맞는 안전 관리 시스템이 요구되고 있다. 기존 시스템은 시약장 내부 온도, 습도 변화에 따라 기기를 동작하였지만 다양한 위험상황에 따른 기기 동작이나 다수의 위험상황에 대한 대처가 미비한 실정이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 관리 중인 시약에 따른 사고 발생 시 시약장 위험 우선순위 기반의 시약장 안전 관리 시스템을 제안한다. 시약장에서 관리 중인 시약들에 의해 발생할 수 있는 위험상황 유형과 시약의 특성을 통해 위험순위를 선정한다. 위험상황 발생 시 선정한 위험순위와 위험상황의 유형에 따라 기기를 동작시킨다. 시약장에서 발생한 위험상황을 확인하고 위험순위에 따라 기기를 동작함으로써 시약장을 안전하게 관리할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 얼굴의 표정 인식을 이용한 위험상황 인지 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 인간의 다양한 감정 표정 중 위험상황을 인지하기 위한 표정인 놀람과 공포의 표정을 인식한다. 제안방법은 먼저 얼굴 영역을 추출하고 검출된 얼굴 영역으로부터 눈 영역과 입술 영역을 추출한다. 각 영역에 Uniform LBP 방법을 적용하여 표정을 판별하고 위험 상황을 인식한다. 제안방법은 Cohn-Kanade 데이터베이스 영상을 대상으로 성능을 평가하였다. 그 결과 표정 인식에 좋은 결과를 보였으며 이를 이용하여 위험상황을 잘 판별하였다.
본 논문에서는 철도 인근 주거지역, 철도 건널목, 철도 터널, 철도 교량을 위험 상황으로 설정하고, 각 상황이 철도가 아닌 다른 상황에서 발생할 때와 철도에서 발생할 때와의 위험도 차이를 분석하며 철도 위험 상황에 영향을 미치는 요인들을 분석한다. 또한, 요인별 위험도의 기준을 설정하고 설정한 위험 상황과 유사한 상황에 대한 데이터 발생 시 해당 데이터를 웹 어플리케이션에 송출하여 소비자들에게 서비스를 제공한다.
본 논문에서 고려하는 모니터링 장치는 전송된 영상과 GPS좌표를 통해 위험 지역을 감시하는 감시부, 위험 상황 및 객체 확인, 위험상황에 대한 경고 메시지 등을 전파하는 위험상황 처리부, 시간대별로 영상정보를 검색할 수 있는 영상출력부, 그리고 상황정보를 저장하는 상황정보 DB의 설계로 구성된다.
본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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