In our study, Monitoring RF System in real-time on leakage of gas cylinder is developed. The system is consisted of Pressure Transmitting part, Main Controller and Operating program. The pressure data of gas cylinder are transmitted to the modem of main controller part by RF module of Pressure Transmitting part and the data received through the modem are recorded in real-time and showed the situation of gas cylinder on the PC monitor. Through the test on the case of the artificial pressure-reduction, the detecting performance. of the developed system is conformed.
The usefulness of the multi-temporal satellite image to monitoring the vegetation recovery process after forest fire was tested. Using multi-temporal Landsat TM and ETM+data, NDVI and NBR changes over times were analyzed. Both NDVI and NBR values were rapidly decreased after the fire and gradually increased for all forest type and damage class. However, NBR curve showed much clearer tendency of vegetation recovery than NDVI. Both indices yielded the lowest values in severely damaged red pine forest. The results show the vegetation recovery process after forest fire can detect and monitor using multi-temporal Landsat image. NBR was proved to be useful to examine the recovering and development process of the vegetation after fire. In the not damaged forest, however the NDVI shows more potential capability to discriminate the forest types than NBR..
가스계소화설비는 소화약제의 자연 누기와 소화설비 노후로 인한 누기 등으로 화재진압 능력이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 소화약제의 누기를 실시간으로 감지하는 압력누기 체크센서 모듈을 개발하였으며, 개발 모듈에 대한 성능평가를 하였다. 국내 외적으로 압력누기 감시 시스템에 대한 명확한 시험기준이 마련되어 있지 않다. 따라서 국외 유사 기준 ISO 7240, FM 1421와 국내 수신기 형식승인 및 제품검사의 기술기준을 참고하여 개발 모듈에 맞게 기본 성능과 내환경성에 대한 기준을 마련하고 평가를 실행하였다. 기본 성능 평가는 압축공기를 모듈에 인가하는 방식으로 최저작동 압력이 0.3 bar인 것을 확인하였다. 내환경성 검증은 통상적으로 발생할 수 있는 기후변화에도 오작동 없이 정상적으로 작동하는지를 확인하였다. 그 결과, 고온($50^{\circ}C$) 및 저온($-10^{\circ}C$) 환경 기준에서 이상 없이 정상 작동하였다.
Through investing the criteria and evaluation for fire performance of interior components, this paper introduce the testing items and requirements for Flammability, Smoke density, and Toxicity properties of TTX(Tilting Train eXpress) interior parts. Next time, all trains including TTX will be occupied the components with superior fire-resistance and the sensing and monitoring system for fire in train.
본 연구는 MODIS 위성영상을 이용한 산불탐지 성과물을 인터넷 서비스를 통해 지도로 보여줄 수 있는 모니터링 Web GIS시스템을 설계하고 시험/구축하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 위성영상을 이용한 국외 주요 산불 모니터링 시스템을 조사, 분석하여 인터페이스 및 제공 서비스를 분석하고 보다 효율적인 시스템을 설계, 구축하고자 하였다. 구체적으로 신논리적 DFD를 이용하여 시스템의 프로세스 모델링을 수행하였으며, ERSI사의 ArcIMS 4.0과 Microsoft사의 Web 서버인 IIS 5.1을 이용하여 Web GIS 시스템을 구축하였다. 자료의 입력 및 변환의 측면에서는 국내외 산불탐지 알고리즘을 적용한 래스터 형태의 영상 성과물을 Web GIS에 접목시키기 위해 산불탐지 이진영상을 벡터 형태의 데이터로 변환시키는 모듈을 자체 개발하여 적용하였다.
최근 초미세먼지는 사회적 재난으로 간주될만큼 국민건강에 심각하게 영향을 미쳐 사회문제가 되고 있다. 기존의 미세먼지 측정 방식은 베타선 흡수방식을 사용하여 실시간 측정 및 소형화가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문에서는 광산란 방식을 사용하여 소형화 및 저비용의 센싱 장치를 개발하였다. 광산란 방식을 적용한 센서는 내부에 반도체 레이저 다이오드를 사용하여 구성하였으며, 전압레벨의 신호를 주파수레벨로 변환하여 기존 방식의 한계를 극복하고 미세먼지 입자 크기별 분리가 가능하도록 구현하였다. 또한 개발 시스템은 블루투스 통신으로 스마트폰과 연결하여 미세먼를 모니터링하고, 장치를 제어할 수 있다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.536-546
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2022
A society will lose a lot of something in this field when the forest fire broke out. If a forest fire can be detected in advance, damage caused by the spread of forest fires can be prevented early. So, we studied how to detect forest fires using CCTV currently installed. In this paper, we present a deep learning-based model through efficient image data construction for monitoring forest fire smoke, which is unstructured data, based on the deep learning model YOLOv5. Through this study, we conducted a study to accurately detect forest fire smoke, one of the amorphous objects of various forms, in YOLOv5. In this paper, we introduce a method of self-learning by producing insufficient data on its own to increase accuracy for unstructured object recognition. The method presented in this paper constructs a dataset with a fixed labelling position for images containing objects that can be extracted from the original image, through the original image and a model that learned from it. In addition, by training the deep learning model, the performance(mAP) was improved, and the errors occurred by detecting objects other than the learning object were reduced, compared to the model in which only the original image was learned.
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.
소방관들의 현장 활동에서 활용도가 높은 축적된 경험법칙을 경기도내 화재발생 빅데이터와의 비교분석을 통해 신뢰성을 검토하고, 시기별, 요일별, 대상별로 보다 적절하게 화재 예방 활동에 활용될 수 있도록 개선된 정량적 모델화를 연구하였다. 소방관들의 직접 면담을 통해 공감도가 높은 경험법칙을 수집하였으며, 그 중 화재 모니터링 및 발생시점의 예측 관점에서 가장 중요하다 판단된 "금요일이 가장 화재 발생률이 높다"는 경험법칙을 대상으로, 경기도에서 2018년에 발생한 화재건수, 피해내역 등 빅데이터 비교분석을 실시하였다. 더 나아가 지역별, 시간대별, 건물유형별 요일과의 화재발생 패턴을 도출하였다. 연구를 통해 실효성이 확인된 경험법칙에 대해, 화재발생 빅데이터를 반영한, 지자체와 시기별 인자가 포함된 개선된 정량적 예측모델화 및 경험법칙의 구체화를 통해, 상대적으로 경험이 적은 소방관들도 의사결정에 효과적으로 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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