본 논문은 디지털 미디어 프로세서 기반의 U-city 적외선 영상 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 영상 감시 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 상용 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 영상 감시 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난상황을 감시하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능과 성능을 만족하였으며 구현 시스템의 실용성을 확인하였다.
CCTV 카메라는 비디오 감시분야나 화재검출 시스템 등에 다양하게 응용되는 바, 본 논문에서는 고정된 카메라에서 영상 정보를 취득하여 비디오 시컨스를 분석한 후 화재정보를 검출하는 방법을 제안하였다. 연속영상의 배경과 화재정보를 공간적으로 검출하고, 시공간적으로 편차가 급격하게 나타나면 화재 발생 인자로 결정하여 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 공공장소에 광범위하게 설치되어있는 CCTV의 감시 기능을 활용하여 화재 발생 감지 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 고정된 카메라로부터 칼라 정보를 이용하여 비디오 시퀀스의 화재 프레임 후보를 찾아내고, 공간 기법을 기반으로 감지된 화재 정보의 전경 색상을 분석하였다. 실험 결과, 비디오 시컨스에서 시 공간적 화재 후보 정보들이 급격히 변화할 때, 화재 감지의 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.
센서 기반의 자동화재탐지설비의 역할을 지원할 목적으로, 합성곱 신경망 기반의 AI 화재 감시장비등이 연구되어왔다. ai 기반 화재 감지에 사용되는 알고리즘은 전이학습을 주로 이용하고 있고, 이는 화재 감지에 기여도가 낮은 프로세스가 내장되어 있을 가능성이 존재하여, 딥러닝 모델의 복잡성을 가중시키는 원인이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 모델의 복잡성을 개선하고자 다양한 딥러닝 및 해석 기술들을 분석하였고, 분석 결과를 토대로 화재 감지에 최적화된 아키텍처인 "IF2bNet" 을 제안한다. 구현한 아키텍처의 성능을 비교한 결과 동일한 성능을 내면서, 파라미터를 약 0.1 배로 경량화 하여, 복잡성을 완화하였다.
공기조화설비가 설치된 감시공간에서의 화재 시 열$.$연기기류의 유동형상은 정상 유동해석과 다른 기류 유동형상을 나타내어 화재감지기의 응답특성지연 해결 및 연기감지농도를 향상, 화재초기에 경보를 발생하여 인명피해 및 재산피해를 최소화하기 위한 성능위주의 화재감지장치 개발을 위한 필요성에 의해 연구를 수행하였다. 본 연구는 높은 연기응답특성을 가지며 공기순환에 의한 응답특성지연에 영향을 받지 않는 능동형태의 연기감지장치로서 감시공간의 공기를 공기흡입관을 통하여 연기농도 분석장치로 흡입하여 연기를 감지하는 공기흡입형 광전식 연기감지장치 개발에 필요한 연기농도 분석기술 및 공기흡입관을 통한 균등 공기흡입기술에 대하여 수행하였다. 연구결과, 공기흡입배관에 설치된 흡입구를 통한 공기흡입이 균등하게 이루어져 균일한 감도특성을 나타내어 공기순환에 의한 연기감지의 지연에 영향을 받지 않으며 연기감지성능은 수동형태의 연기감지기보다 우수한 응답특성을 나타내었다.
최근 원자력 발전소의 방사능 누출 사고, 삼성 불산 유출사건 등의 재난과 같은 사고는 사람이 직접 복구 작업이나 관리하기 매우 위험하다. 따라서 사람을 대신해 사고장소의 정찰이나 작업을 할 수 있는 무인로봇의 활용이 필요하며, 이를 위해 Mbed (ARM 프로세서)에서 온도/가스 센서와 습도 센서를 이용해 캠 카메라를 통해 영상을 전송받을 수 있도록 하여 시설물 곳곳을 감시할 수 있는 감시스마트로봇을 설계 시험하였다. 또한 외부에서도 인터넷망만 접속되면 HTTP Server를 통하여 PC, Android로 원격조종을 할 수 있도록 하여 시간, 장소에 관계없이 로봇을 원하는 곳으로 주행할 수 있도록 하였다. 이와 같은 감시스마트로봇은 24시간 감시 할 수 있으므로 사고발생의 최소화 및 범죄예방 등의 여러 목적으로 활용할 수 있고 사고 발생 시 빠른 대응을 할 수 있다. 아울러 사람대신 사용할 수 있으므로 인건비를 절감하여 경제적인 효과까지 기대할 수 있다.
정부는 대구 지하철 대형 화재 사건을 계기로 2004년 철도안전법 제정과 동시에 철도안전 종합계획 추진을 통해 철도안전관리를 도모해 왔다. 그러나 여전히 열차 충돌, 탈선 및 화재 등 대형 인명피해로 이어질 수 있는 열차사고가 지속적으로 발생하고 있음에도 불구하고, 사후 처리 중심의 안전관리시스템이 운영되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 분산되어 운영되고 있는 안전검지 장치 데이터를 통합하여 선제적 안전 관리를 위한 실시간 철도 안전 감시제어 시스템 개발에 대한 기본 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한 철도 안전 감시제어 시스템의 효과적인 작동 여부를 모니터링하기 위한 안전성과모니터링지표에 대한 개발 방향을 제시하고자 한다. 제안된 프레임워크는 향후 추진될 실시간 철도 안전감시 제어시스템의 구현을 위한 기틀을 마련할 수 있을 것으로 전망된다.
오늘날 센서 기술의 발전 및 보급으로 인해 USN 기반의 실시간 모니터링 응용에서의 센서 데이터 처리 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 되고 있다. 센서 데이터는 시간에 따라 빠르게 변화하고 연속적인 저수준 상태의 방대한 양의 데이터를 생성하는 특성을 갖는다. 하지만 엔드유저는 상대적으로 고수준 상태의 데이터에 관심이 있기 때문에 빠르게 변화하고 연속적인 대량의 저수준 센서 데이터를 효과적으로 처리하는 시스템이 필수적이다. 본 논문에서는 USN 기반의 화재감시 응용에서 OLAP(On-Line Analytical Processing) 기술을 이용한 다차원 분석 질의 처리 기능과 학습기반 분류기를 통한 이상치 탐지 기능을 제공하는 센서 데이터 처리 시스템을 제안한다. 실험 시나리오를 통해 우리의 센서 데이터 처리 시스템에 대한 타당성을 검증하며 실험에 필요한 다양한 센서 데이터는 자체 개발한 센서 데이터 생성기를 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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