본 연구에서는 유무선 TCP/IP 기능과 Pan/Tilt 기능을 갖는 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용하여 화재발생 위치를 추적하고, 스마트 모바일 통신 기능을 탑재한 안드로이드 시스템에 실시간으로 정보를 전달하여 원거리에서 화재를 인식하고 재난을 제어할 수 있는 스마트 화재 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법을 구현하기 위하여 첫째, 입력영상을 hue saturation intensity (HSI) 변환하여 주변 밝기와 잡영상들을 제거하여 순수한 화염만을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 둘째, Pan/Tilt 기능으로 화재가 발생한 위치를 정확하게 추적하여 적절하게 화재 인식을 할 수 있도록 하였다. 셋째, 모바일 기능을 탑재한 안드로이드 통신시스템으로 화재상황을 원격지에서도 확인할 수 있는 스마트한 화재 인식 시스템을 구현할 수 있도록 하였다. 제안한 방법을 확인하기 위하여 10개의 화재 동영상을 입력하고 실험을 수행한 결과 10개의 동영상에서 화재영역을 분할하고 화재 위치를 모두 추적하였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.953-958
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1993
We develop a neural network control algorithm for the ACS (Advanced Control System). The ACS is an extended version of the DCS (Distributed Control System) to which functions of fault detection and diagnosis and advanced control algorithms are added such as neural networks, fuzzy logics, and so on. In spite of its usefulness proven by computer simulations, the neural network control algorithm, as far as we know, has no tool which makes it applicable to process control. It is necessary that the neural network controller should be turned into the function code for its application to the ACS. So we develop a general method to implement the neural network control systems for the ACS. By simulations using the simulator for the boiler of 'Seoul fire power plant unit 4', the methodology proposed in this paper is validated to have the applicability to process control.
When faults occur in transmission lines, the classification of faults is very important. If the fault is HIF(High Impedance Fault), it cannot be detected or removed by conventional overcurrent relays (OCRs), and results in fire hazards and causes damages in electrical equipment or personal threat. The fast discrimination of fault needs to effective protection and treatment and is important problem for power system protection. This paper propolsed the fault detection and discrimination algorithm for LIFs(Low Impedance Faults) and HIFs(High Impedance Faults). This algorithm uses artificial neural networks and variation of 3-phase maximum currents per period while faults. A double lines-to-ground and line-to-line faults can be detected using Neural Network. Also, the other faults can be detected using the value of variation of maximum current. Test results show that the proposed algorithms discriminate LIFs and HIFs accurately within a half cycle.
Arc Fault Current is an which occurrs in two opposite electrode. In this paper, arc current control algorithm is designed for the interruption of arc fault current which is occurred in the low voltage network. This arc is one of the main causes of electric fire. General arc current sensor has troubles for detecting arc currents, thus we would like to propose the arc current detection method without current sensor. In this parer, arc discharge currents within power lines are being detected through the arc current control algorithm.
In the three-phase power system, when any one-phase or two-phases is open-phase, the unbalanced current flows and the single-phase power supplies to three-phase loads. Specially, motor coil and transformer coil receive over-current. As a result, great damage as well as electrical fire can occur to the power system. In order to improve these problems, this paper proposes that an open-phase detection device is designed by a new algorithm using electric potential difference between the resultant voltage of neutral point and ground, and a control circuit topology of open-phase protector is composed of highly efficient semiconductor devices. It improves response speed and reliability. The control algorithm circuit also operates the cut-off of a conventional residual current protective device (RCD) which flows an enforced leakage current to ground wire at open-phase accident. Furthermore, time delay circuit is added to prevent the incapable operation of open-phase protector about instantaneous open-phase not open-phase fault. The time delay circuit improves more reliability.
본 연구에서는 KOMPSAT 위성영상을 활용하여 산불에 의한 산림황폐화 발생 지역을 탐지하고자 하였다. 산림황폐화 분석을 위하여 다시기 위성영상에 무감독 변화탐지 기법을 적용하고자 하였다. 산불 전후에 대한 다시기 영상으로부터 생성한 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)에 ITPCA(ITerative Principal Component Analysis)를 적용하여 산림황폐화에 의하여 발생한 변화지역을 추출하였다. 또한, SRTM(Shuttle Radar Topographic Mission)자료를 이용한 후처리 기법을 통하여 오탐지를 최소화하고자 하였다. KOMPSAT-2, 3 영상을 이용한 실험결과, 해당 지역 내에 존재하는 산림황폐화 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 컬러 영상의 색상분석 기반의 화염 검출 알고리즘에 최적인 컬러모델을 도출하여 화재감시 시스템에 적용하기 위한 컬러모델의 화염 색상 비교 분석에 대하여 기술한다. 기존 화재검출 알고리즘에서 많이 사용되는 RGB, YCbCr, CIE Lab, HSV 국제 표준 컬러모델에서 화염과 비화염 영역간의 색상 분리도 특성을 영상의 히스토그램 교차 분석(Histogram Intersection) 기법을 사용하여 정량화하고 분석한다. 4가지 국제 표준 컬러모델에 대한 히스토그램 교차 분석 결과, YCbCr 컬러모델의 평균 히스토그램 교차값이 0.0575로서 화염과 비화염간의 색상 분리도가 가장 우수한 컬러모델임을 확인하였으며, 각 컬러모델을 구성하는 12개 성분들 중에서는 청색차(Cb) 성분, 적색(R) 성분, 적색차(Cr) 성분이 각각 0.0433, 0.0526, 0.0567 로서 화염과 비화염 영역의 색상 분리도 특성이 매우 우수하여, 색상 분석 기반의 화염 검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델과 성분임을 확인하였다.
본 연구는 광주 전남지역 ICT 의료시설 기반에서 종사자를 대상으로 소방안전 지식과 대처방법 인식수준의 정도를 파악하고 차이를 조사하여 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처방법 교육 매뉴얼의 기초자료를 제공하기 위하여 수행 되었다. 자료는 SPSS Win 14.0을 사용하여 분석하였다. 연구결과 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 지식은 10점 만점에 7.06점, 소방 대처방법 인식수준은 11점 만점에 6.61점이었다. ICT 의료시설 기반에서 종사자의 일반적 특성과 소방안전 대처방법 인식수준을 분석한 결과 성별(t=4.12, p<.001, 연령(${\chi}^2$=17.24, p<.001), 근무경력(${\chi}^2$=22.76, p<.001), 소방안전교육 경험 유무(t=6.10, p<.001), 소방안전에 대한 본인의 주관적 지식정도(${\chi}^2$=53.83, p<.001)에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 따라서 ICT 의료시설 기반에서 종사자의 소방안전 대처를 증진하기 위해서는 강의 중심의 지식 전달 교육을 지양하고, 자기 주도적 학습, 개인별 맞춤학습, 협동 학습을 강조하는 다양한 콘텐츠 개발을 통한 실무 체험 중심의 소방안전 교육, 시뮬레이션을 이용한 환자분류체계별 배치와 광역 화재감지를 위한 적외선 레이저 연기검출, 다중포인트 통신 프로토콜에 의한 디지털 화재 방지 모니터링 시스템, 영상기반 화재검출, 화재감지를 위한 로봇 설계 및 테이터 처리등의 다학문적인 접근을 통한 ICT 의료시설 기반에서 소방안전 대처에 관한 교육 매뉴얼의 개발이 필요하다고 사료된다.
최근 센서 디바이스들의 기술이 발달하고 있다. 그에 따라 기기들의 크기가 소형화 되고 다양한 기능들을 적용 할 수 있다. 그 중에서도 영상처리 기술을 이용하여 사용자의 주거 공간의 상황을 주시하고 데이터베이스에 저장된 위험 상황을 탐지한다. 위험 상황을 탐지 할 경우 다른 통신 디바이스에게 정보를 전달하여 사용자에게 즉시 경보를 울릴 수 있도록 M2M 환경을 구축한다. 본 논문에서는 OpenCV의 색깔추적 알고리즘과 라즈베리파이를 이용해 M2M환경을 구축하고 사용자에게 화재 발생 시 경보를 울리고 후속조치에 대한 정보를 제공하는 솔루션을 소개하고자 한다.
In this paper, a method which can detect tracking caused by the insulation deterioration of conduct wiring, is proposed. The computer which take experiment data is learned by neural network algorithm, which has recently been used for the load recognition. The proposed method in our study can be applied to the development of several measuring equipments such as hot-line insulation tester, car earth tester for the detection of tracking under hot-line state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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