• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.11-19
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• 2022

본 논문은 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용하여 폭발물 성분의 용량별로 분류할 때의 성능을 평가하는 연구이다. 기존의 폭발물 분류 방식 중에 IMS 증기 탐지기 방식은 폭발물의 농도가 사용자가 장비에서 설정한 임계치를 넘어야만 폭발물의 존재 여부를 판단한다. IMS 증기 탐지기는 폭발물이 존재하더라도 임계치를 넘지 않는 양이면 폭발물이 존재하지 않는다고 판단하는 문제가 있다. 따라서 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분을 검출하는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 폭발물 시계열 데이터를 Gramian Angular Field(GAF) 알고리즘으로 이미지화를 진행한 후 이미지와 영상처리뿐만 아니라 시계열 데이터 처리에도 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝 모델인 컨볼루션 신경망(CNN)으로 직접 label을 설정해서 지도학습을 진행한 결과 폭발물 성분의 농도가 임계치를 넘지 않는 양일 때에도 폭발물 성분이 존재한다고 판단함과 동시에 폭발물 성분의 종류와 폭발물 성분의 농도의 양을 같이 판단할 수 있는지 성능평가를 진행했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.451-454
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• 2007

본 논문은 한국 원자력 연구소 중성자 스펙트럼 패턴을 분류하는 시스템에 신경망(Neural Networks)을 적용하였다. 중성자 스펙트럼 분석시 3개의 신경망을 하나로 결합하여 각 신경망의 인식률을 확인하였다. 신경망1은 폭발물 판별을, 신경망2는 폭발물의 종류를, 신경망3은 비 폭발물 종류를 구별하도록 시스템을 설계하였다. 중성자 스펙트럼을 통해 실험한 결과 신경망1은 83.48%를, 신경망2는 84.6%를, 신경망3은 91.67%의 인식률을 얻어 본 논문에서 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 공업화학
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• 제33권1호
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• pp.1-10
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• 2022

본 논문은 주요 폭발물 탐지 기술에 대한 원리, 장단점 및 향후 필요한 연구 분야에 대한 총설이다. 폭발물 탐지 기술은 분광학적 방법(spectroscopic methods), 감지기 기술(sensor techniques), 후각 감지기(olfactory type sensors)로 분류할 수 있다. 이러한 탐지 기술은 많은 발전이 있었지만 폭발물 탐지를 위한 판별성, 휴대성, 감도에 관한 연구 가능성이 높은 것으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.3-6
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• 2007

현재 우리나라는 원자력 발전에 대한 의존도가 매우 높고 그 기술 또한 우수하다. 그러나 중성자 스펙트럼을 사용하여 폭발물 탐지를 위한 시스템 개발 기술은 미흡한 실정이다. 본 논문은 신경망(Neural Networks)을 한국 원자력 연구소 중성자 스펙트럼 패턴을 분류하는 시스템에 적용하였다. 데이터 획득방법을 달리하여 두 개의 신경망을 구현하였고 그 결과를 분석하여 보았다. 먼저 폭발물에 다량 포함되어 있는 C(Carbon), N(Nitrogen), O(Oxygen) 3개의 물질을 중심으로 중성자 스펙트럼을 분석하였다. 다른 하나는 중성자 스펙트럼을 전체 영역으로 획득한 데이터를 바탕으로 신경망을 구현하여 인식률을 확인하였다. 실험결과 전자의 경우 62.5%의 인식률을, 후자의 경우 신경망은 83.48%의 인식률을 나타내었다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2011년도 추계학술논문발표회 논문집
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• pp.364-368
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• 2011

최근 급속히 발전하고 있는 과학기술과 산업발달에 따라 화학물질, 위험물의 사용, 저장 및 운송물이 날로 증가하고 있다. 이러한 물질들은 우리의 일상생활과 인류문화 발전에 크게 기여하고 있지만 인화성, 폭발성 등의 잠재위험성을 가지고 있다. 세계 각국은 물질의 분류와 표시가 달라 국제무역에서 많은 사고가 증가하고 있는 실정이다. 이 연구의 목적은 자기반응성물질의 화재 폭발 위험성을 평가하고, 국제적인 시험방법과 국내 시험방법으로 시험하여 연관성 및 상관관계를 알아보고 선진화된 시험방법을 국내실정에 적합하게 제시하는데 있다.

• 월간포장계
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• 통권242호
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• pp.100-109
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• 2013

해양수산부(장관 윤진숙)는 위험물의 분류기준을 국제기준과 동일하게 적용하고 위험물질 운송에 따른 안전성 제고를 위해 "위험물 선박운송 기준"을 개정하여 시행한다고 밝혔다. 개정된 기준은 국제적으로 적용되는 "국제해상위험물규칙"(IMDG Code)의 최근 개정내용을 반영하고, 위험물 및 화물구역의 종류별 방화장치 요건을 강화하여 위험화물로 인한 선박의 화재 및 폭발 사고가 감소될 것으로 기대된다. 특히, 위험물 운송 용기를 용기의 종류, 재료 및 형태별로 구분하고 외관, 구조 및 성능검사로 세분하여 위험물 용기 검사체계를 효율화함으로써 민원인의 편의를 도모하였으며, 또한, 국제기준에 따라 자동차를 일반선박이나 컨테이너에 수납하여 운반하는 경우 위험물로 분류되어 위험물수납 검사대상이 된다. 본 고에서는 "위험물 선박운송 기준" 일부 개정(안)에 대해 살펴보도록 한다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1999년도 춘계 학술논문발표회 논문집
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• pp.73-76
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• 1999

인화성 액체는 소방법상의 4류 위험물로 분류되며 공업용 연료, 세척, 용제 등의 원료로서 그 사용빈도, 취급, 저장되는 양이 타 위험물에 비하여 매우 많을 뿐 아니라 그 종류도 다양하며 화학공업 분야에서 광범위한 사용이 이루어지고 있다. 이러한 대부분의 인화성 액체는 낮은 B.P. 빠른 증발속도, 저인화점의 물리적 특성으로 가연성 증기의 형성이 용이하고 화재 및 폭발의 위험성과 다량의 유독성 증기의 발생 위험이 존재하고 있다. (중략)

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.9-16
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• 2009

최근 급속히 발전하고 있는 과학기술과 산업발달에 따라 화학물질, 위험물의 사용, 저장 및 운송물이 날로 증가하고 있다. 이러한 물질들은 우리의 일상생활과 인류문화 발전에 크게 기여하고 있지만 인화성, 폭발성 등의 잠재위험성을 가지고 있다. 세계 각국은 물질의 분류와 표시가 달라 국제무역에서 많은 사고가 증가하고 있는 실정이다. 이 연구의 목적은 위험물에 대한 국제적인 시험방법을 개발하는 것이며 시험데이터를 기준으로 선택가능방식(Building Block Approach)으로 분류하고자 한다. 국내 위험물안전관리법에서는 위험물을 산화성고체, 가연성고체, 자연발화성물질 및 금수성물질, 인화성액체, 자기반응성물질, 산화성액체로 분류하고 있다. 1차적으로 산화성고체 35종에 대하여 위험물안전관리법에 의한 시험방법, UN시험방법으로 시험한 데이터를 비교하여 이들의 연관성을 도출하고, 국제적으로 분류하여 국내실정에 적합한 산화성고체 시험방법을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.69-74
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• 2009

공공장소에서의 유기물은 의도적 공공테러를 목적으로 폭발물이나 화학물질 등을 포함할 수 있기 때문에 일단 가능한 위험물로 반드시 다루어져야 한다. 공항이나 기차역과 같은 대형 공공장소에서는 전체 영역을 감시하는 모든 모니터를 점검할 보안 인력을 유지하는데 있어서 비용적 측면의 한계가 있게 마련이다. 이것이 비전 기술에 기반한 위험 유기물의 자동 검사 시스템을 개발하여야 하는 기본적 동기이다. 이 연구에서는 잘 알려진 DBE 기법을 적용하여 배경 이미지를 안정적으로 추출하는 것을 보이며, HOG 알고리즘을 적용하여 물체 분류에 있어서 사람과 물건을 구분하는 기능을 구현하였다. 제안된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 감시 지역의 한 실내 환경에 대해 금지구역 침범을 탐지하고 유기물에 대한 경보를 발생하는 실험을 수행하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.604-611
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• 2016

UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.