산불 발생 시, 조기 발견 여부는 피해 규모의 정도를 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문은 산불 초기 발견과 위치 및 규모를 효과적으로 파악하기 위하여 PAN/TILT 동작이 가능한 단일 카메라로부터 파노라믹 영상을 구성하여 효율적으로 산불을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 입력된 RGB 이미지를 YCrCb 이미지로 색상 변환한 후, 차영상을 추출하여 연기의 움직임 변화를 감지함으로써 산불 후보 영역을 추출한다. 산불 후보 영역은 히스토그램 분석을 통한 불꽃 검출로 화재 여부를 판단하도록 한다. 또한 SURF와 영상 접합을 이용한 파노라믹 이미지를 지원한다. 이는 다음과 같은 장점들을 가진다. 첫째, 한대의 카메라와 한 대의 모니터를 사용하므로 경제적인 시스템 구성이 가능하다. 둘째, 파노라믹 영상을 통해 넓은 뷰를 한 번에 확인함으로써 실재감 있는 규모 확인 및 조기발견이 가능하다. 셋째, 구축된 파노라믹 영상을 저장함으로써 데이터의 양을 줄일 수 있다.
국가응급대응정보시스템(NERIS)개발의 일부인 수송안전정보부분은 최적수송경로제공시스템과 수송사고 조기경보시스템으로 구분된다. 본 연구는 조기경보시스템을 구축하기 위한 것으로 유해화학물질을 수송하는 차량에 대하여 수송시 차량의 위치 및 위험물의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 수송시 발생할수 있는 유고에 따른 피해(화재, 폭발, 가스 유출 등)를 사전에 방지하거나 조기 감지하는 것을 목적으로 한다 이를 위해 조기경보시스템을 실시간 모니터링, 폭발 상황관리, 관련기관정보제공의 3가지 시나리오로 구분하고, 각각의 시나리오에 따른 기능적 요구사항과 아키텍쳐를 제시한다 총 3단계 연구중 1단계 결과로 실시간 유해물질 차량의 모니터링 시스템은 차량의 실시간 관리가 가능할 뿐 아니라 기타 특정 폐기물이나 건축 폐기물 등의 무단당치 및 폐기 등의 불법적인 행위에 대한 자동 단속 및 관리를 위한 지침으로 충분히 활용 가능할 것으로 판단되었다. 현재 시범 적용을 위해 위치검지 및 통신기술에 대한 비교 $\cdot$ 검토를 진행 중에 있으며, 향후 적절한 기술을 선정하여 1차적으로 수도권에 한하여 시범적용을 수행 할 예정이다.
본 연구에서는 강화되는 자동차 배기가스 규제를 만족시키기 위하여 압축천연가스자동차보다는 배기가스부분에서 유리하고, 아직 상용화되지 않은 수소연료전지자동차의 대안으로서 수소경제의 본격적인 도입을 위한 과도기적 대안연료로 주목받고 있는 수소와 천연가스를 혼합한 연료인 HCNG 충전소의 안전에 관한 동향 및 기술을 분석하였다. HCNG는 기존의 CNG 인프라의 활용, 점점 강화되는 배기가스 배출기준의 충족, 그리고 다가오는 수소시대를 대비하여 수소시대로 가기위한 기술적, 사회적 가교역할을 한다는 점에서 매우 중요한 기회이자 도전이다. 이를 위해 HCNG 상용화에 필수적으로 요구되는 수소-압축천연가스 혼합연료 사용에 대비한 각종 안전 고려사항 들에 대하여 검토하여 국내 사고 이력을 기초로 하여 사고발생시나리오, 안전거리 추가 필요성, 수소침식, 점화원, 화재감지 등의 안전 고려사항을 제시하였고, HCNG 충전소 기술 및 기준에 관한 최근동향을 분석하여 향후 HCNG 충전소 시범 운영을 위한 안전성평가 등 제도적 기반 구축을 제안하였다.
본 연구는 고용량의 모터를 구동하기 위한 모터컨트롤센터(MCC)의 내부 구조 중 각 상(R,S,T)의 BUS BAR의 온도와 BUS BAR 볼트 체결부의 온도변화가 모터컨트롤센터의 노후화 및 진동에 따라 어떠한 차이가 있는지를 적외선 온도센서가 설치된 온도측정용 2차원 기구부를 설계 제작하고 모터컨트롤센터의 내부에 설치하여 BUS BAR의 온도 및 전류 변화량을 상시 모니터링 하였다. 실험을 통하여 부하에 따른 BUS BAR의 온도 변화를 BUS BAR 나사 체결부위를 중심으로 측정하였으며, BUS BAR의 온도변화와 소모 전류에 대한 비례관계를 확인할 수 있었다. 또한 이러한 비접촉식 2차원 온도측정 시스템을 모터컨트롤센터 내부에 장착하면 부하의 과전류로 인한 온도 상승이나 접촉 불량 등으로 발생될 수 있는 정전이나 화재 사고를 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
본 논문에서는 가스안전에 적합한 무선 ZigBee통신모듈과 스마트 홈 가스안전기기 및 관리시스템 개발하여 가스안전관리의 효율을 향상시키는 시스템과 시나리오를 제안하였다. 제안한 시스템은 마이컴가스미터, 자동식소화기, 감지기 및 월패드로 구성된다. 마이컴미터는 가스압력, 가스유량, 지진을 모니터링한다. 자동식소화기는 가연성 가스의 누출상태, $100^{\circ}C$(차단)와 $139^{\circ}C$(화재)의 온도를 측정하며, 감지기는 연기와 일산화탄소(CO)를 검지한다. 제안한 시스템에서 가스사용중 이상상태발생시 마이컴가스미터는 경보와 함께 내부밸브를 차단시키고, 자동식소화기는 중간가스밸브를 차단하거나 소화약재를 분사시킨다. 감지기는 연기와 CO를 감지할 경우 각각 신호를 발생시켜 후속조치를 취하게 한다. 가스안전기기와 센서들은 자동적으로 조치를 취하고 그 정보를 월패드로 전달한다. 월패드는 실시간 상황정보를 서버에게 전달하고 사용자는 웹이나 모바일 앱을 통하여 서버에 접속하여 가스의 상황정보를 확인하거나 관리할 수 있다. 본 연구에서는 스마트기반 가스안전 및 위험관리의 시나리오를 고안하고 현장적용시험을 통하여 그 효율성을 증명하였다.
연구목적: 본 연구에서는 공동구에서 발생 가능한 다양한 재난 상황을 종합적으로 고려할 수 있는 복합재난 시나리오를 구축하는 데 목적을 두었다. 연구방법: 재난 간 상관관계를 포괄적으로 고려하기 위해 재난 원인요소와 피해요소의 조합으로 복합재난 시나리오를 도출했고, 위험성 평가 기반의 시나리오 우선순위를 도출했다. 연구결과: 공동구 재난사례를 기반으로 피해 중심의 복합재난 시나리오 방안을 마련하였다. 화재, 침수, 지진 등 단일재난요소 및 다중재난요소들을 준정량 평가 방법을 활용하여 복합재난 시나리오를 구체화했다. 결론: 본 연구에서 도출된 복합재난 시나리오는 재난의 전조증상이 감지된다면 피해 예방·대비에 활용될 수 있다. 또한, 본 연구에서의 결과물은 긴급 재난 발생 시 신속한 대응·복구를 유도할 수 있도록 전략 방안 마련과 복합재난 대응 기술 마련의 기초자료로써 활용이 기대된다.
센서 네트워크의 많은 응용분야에서 센서 노드가 감지하는 데이터는 긴급성에 따라 크게 일반 데이터와 긴급 데이터로 분류할 수 있다. 주기적인 상황 모니터링과 같은 일반 데이터는 손실이나 지연을 어느 정도 허용할 수 있는 반면에, 화재 경보와 같은 긴급 데이터는 손실 없이 실시간적으로 전달이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 데이터의 특성에 따라, 긴급 데이터의 전달 신뢰도를 높이면서 일반 데이터 전달의 에너지 효율을 고려한, 무선 센서 네트워크를 위한 에너지 효율적인 데이터 인지 라우팅 프로토콜을 제안한다 제안한 방안은 크게 두 가지 아이디어로 되어 있다. 첫째, 긴급 데이터에 대한 네트워크 생존율과 신뢰도를 향상시키기 위해, 각 센서 노드는 자신의 배터리 잔여량이 임계치 이하로 떨어지면 긴급 데이터만 전달하게 된다. 둘째, 긴급 데이터에 대한 전달 신뢰도를 높이고, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄이기 위해 데이터 종류에 따라 차별화된 전달 방법을 사용한다. 규칙적으로 발생하는 일반 데이터는 에너지 효율성을 증가시키기 위해 단일 경로 기반의 데이터 전달 방안을 사용하며, 긴급 데이터는 높은 신뢰성을 보장하기 위해 방향성 플러딩 방법을 사용해 싱크로 전달한다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안이 긴급 데이터 전송에 있어 높은 신뢰성을 보장하면서, 일반 데이터 전달의 에너지 소모를 줄여 네트워크 생존율을 크게 증가시킬 수 있음을 보였다.
국가응급대응정보시스템(NERIS)개발의 일부인 수송안전정보부분은 최적수송경로제공시스템과 수송사고 조기 경보시스템으로 구분된다. 본 연구는 조기경보시스템을 구축하기 위한 것으로 유해화학물질을 수송하는 차량에 대하여 수송시 차량의 위치 및 위험출의 상태를 실시간으로 모니터링 함으로써 수송시 발생할 수 있는 유고에 따른 피해(화재, 폭발, 가스 유출 등)를 사전에 방지하거니- 조기 감지하는 것을 목적으로 한다. 본 인구는 CPS와 CDMA, GIS 기술을 통해 위험물 차량의 통행이 허용되어 있는 노선을 택하고 있는지 모니터링 할 뿐만 아니라 위험물 차량의 사고발생시점과 위치를 신속히 파악하여 긴급 대응할 수 있는 시스템을 개발하고 수행능력을 평가하여 실제 저용 가능성을 확인하고자 수행되었다 평가결과, 각 실험구간에서의 통신 정확도는 고속도로 구간 99$\%$, 일반국도 구간 96$\%$, 고지대 구간 97$\%$, 일반지대 구간 99$\%$, 지방부 구간 96$\%$, 도심부 구간 99$\%$, 터널구간 98$\%$로 나타나 개발된 시스템은 현실에 적용해도 문제가 없을 만큼 릎은 통신성공률을 기록하였다. 다만, 단점으로 나타난 것은 무건 통신망을 이용하는 PDA를 차량용 단말기로 채택하여 개발함에 따라 전용 안테나가 적은 지방부나 통신 음영지역에서는 차량용 단말기와 운영서버와의 통신에 문제가 나타난다는 한계가 있다 따라서, 향후 본 시스템의 상용화를 위해서는 지방부나 터널 등 통신음영지역에 단점으로 나타난 무선 통신의 한계를 극복 할 수 있도록 CDMA, DSRC, 무선데이터 등 다양한 통신기술의 복합적 활용 방안과 위험물 운송차량의 모니터링 목적에 맞는 전용 단말기 개발이 필요할 것이다. 또한, 현재 특별한 유해물질 관리체계 및 규약이 존재하지 않은 우리나라에서는 본 시스템을 통해 위험물 수송을 위한 지침으로의 활용방안에 관한 연구가 필요하다. 아울러, 개발된 시스템을 이용하여 위험뭍 차량관리 이외에도 특정 폐기물의 무단 방치 및 폐기 등의 불법적인 행위에 대한 자동단속이 가능하도록 서비스 분야의 전략적 확대 등 정책적 측면에서의 연구도 병행되어야 할 것으로 판단된다.
국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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