본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.
A mortar system is able to be fired more rapidly and concentratedly than other field gun systems. A mortar system can be easily manufactured because of its simple structure. It has also been supporting for the fire power of infantry because it can be carried conveniently. But a mortar system has demerits that are the limited firing range, poor accuracy and uncomfortable operability. Korean army plan to be operated rapidly and enlarge battle field in the near future. So weapon systems of Korean army must have longer firing range, automatic laying function and precision firing capability. This study suggests efficient developing concept of 120mm self-propelled mortar system through surveying the technical readiness level of current R&D and manufacturing ability.
Currently, various optical fiber tips are used to deliver laser beam for endoscopic surgery. In this paper, we demonstrated multidirectional (forward and side) firing optical fiber tip using a femtosecond micromachining and $CO_2$ laser polishing technology. We controlled the edge width of optical fiber tip, by modulating the condition of $CO_2$ laser, to regulate the amount of side and forward emission. The distal end of the optical fiber with core/clad diameter of $400/440{\mu}m$ was microstructured with cone shape by using a femtosecond laser. And then the microstructured optical fiber tip was polished by $CO_2$ laser beam result in smoothing and specular reflection at the surface of the cone structure. Finally, we operated the LightTools simulation and good agreement was generally found between the proposed model and experimental simulation.
Shape memory alloy, Nitinol is used for medical stent, artificial human joint, antenna of artificial satellite, fire door, temperature sensor...etc. It is important for some nitinol product high precision and clean surface. In this study, we experiment about deburring of edge and surface of nitinol work piece with micro electrolytic-deburring. We made an observation in case electric currents are $1A{\sim}4A$, above 5A and each machining times.
Thermal imaging system is electro-optical imaging device which can make visible the difference of infrared energy naturally emitted by objects. It is acquire the same images at any time of the day or night. There it has been readily available to the night observation such as fire control systems. In this study, we are manufacturing thermal image Al flat mirror. The surface roughness 3.539nm Ra and power 0.382 fringe(at 632.8nm), irregularity 0.835 fringe(at 632.8nm) for form waviness of thermal image Al flat mirror are very satisfied. The results will be reflected for development of the ultra precision application. And a brief review of Ultra-precision system in the field of Ultra-precision at Korea photonics technology institute (KOPTI) is present in this paper.
최근 저압 배전계통에서 사용되고 있는 과부하겸용 누전차단기 즉, RCD의 저조한 응답특성으로 인한 전기화재 원인의 대부분을 차지하는 단락사고 및 과부하사고에 대한 대응이 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존 RCD에 대한 모의 사고실험을 통하여 그 비신뢰성을 확인하고, 이러한 RCD의 단점을 개선하고자 내구성과 속응성이 우수한 반도체 스위칭 소자들과 고정밀 전류센서를 이용한 "전기화재 방재장치(EFDPD : Electrical Fire Disaster Prevention Device)"를 제안하여 저압 배전계통에서의 단락 및 과부하사고로 인한 전기재해를 방지하고자 한다. 제안한 장치의 고정밀 전류센서로 사용된 리드스위치는 각종 전기사고에서 수반되는 단락전류 및 과전류에 의한 배전선로의 상승된 자속을 정밀 감지한 후, 자체 차단장치를 동작시키는 원리를 가진다. 다양한 동작특성 분석을 통하여 기존의 차단기와 비교하여 차단동작 응답속도와 그 신뢰성이 입증된다. 이로써 제안한 전기안전 제어장치는 기존 RCD들의 빈번한 오동작과 비신뢰성, 저조한 응답특성으로 인한 각종 전기사고 및 전기화재의 발생을 방지하고자 한다.
오늘날 전기제품의 다양화, 대용량화와 더불어 전기화재의 발생이 점차 증가하고 있다. 반면 저압 배전계통에서 사용되고 있는 기존의 과부하겸용 누전차단기 즉, RCD의 저조한 응답특성으로 인한 전기화재 원인의 대부분을 차지하는 단락사고 및 과부하사고에 대한 대응이 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존 RCD에 대한 모의 사고실험을 통하여 그 비신뢰성을 확인하고, 이러한 RCD의 단점을 개선하고자 고정밀 전류센서를 이용한 전기화재 방재장치를 제안하여 저압 배전계통에서의 단락 및 과부하사고로 인한 전기재해를 방지하고자 한다. 제안한 장치의 고정밀 전류센서로 사용된 리드스위치는 각종 전기사고에서 수반되는 단락전류 및 과전류에 의한 배전선로의 상승된 자속을 정밀 감지한 후, 자체 차단장치를 동작시키거나 또는 기 설치된 RCD를 신속히 차단시키는 이중 보호용 제어 동작원리를 가진다. 다양한 동작특성 분석을 통해 기존의 차단기와 비교하여 차단동작 응답속도와 신뢰성이 입증된다. 이로써 제안한 전기화재 방재장치는 기존 RCD들의 빈번한 오동작과 비신뢰성, 저조한 응답특성으로 인한 각종 전기사고 및 전기화재의 발생을 방지하고자 한다.
본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
대화력전이란 전장인식, 지휘통제 그리고 정밀무기에 의해 달성되어 질 수 있는 고 반응성 타격체계를 포함하는 복합체계로서 특성 되어 질 수 있다. 현재의 모델링 방법론은 복합체계를 위한 적절한 방법론을 제공하지 못하고 있으며, 시간 소모적이고 많은 비용을 요구하는 모델링 시뮬레이션 도구들을 이용하고 있다. 본 연구에서는 대화력전 효과분석을 위한 시뮬레이션 분석 방법론 및 도구 개발을 설명하고, 그를 통해 어떻게 시간과 노력의 낭비를 최소화하여 분석실험을 실시함으로서 의사 결정을 효율적으로 지원해 줄 것인가를 제시하고 있다. 개발된 대화력전 시뮬레이션 분석 도구는 Enemy 블럭, ISR 블럭, C2 블럭, Shooter 블럭으로 이루어져 있으며, 시뮬레이션 비전문가나 도메인 전문가의 사용 편의성을 위해서 모델이 가지고 있는 각 파라미터뿐만 아니라 알고리즘을 사용자에 의해서 쉽게 변경할 수 있는 환경으로 구성되어져 있다.
할론(Halon)은 소화능력이 뛰어나 특수용도의 소화약제로 사용되었지만 오존층 파괴물질로 지목되어 생산 및 사용이 중단되었다. 할론의 대체 소화약제로 Novec1230이 유력하여, 이를 궤도차량용 소화기의 소화약제로 사용하기 위해 소화기 밸브의 구조를 Novec1230의 특성에 맞게 개발해야 한다. 따라서 대체 소화약제용 소화기 밸브의 구조를 6가지로 제작을 완료하였다. 이들의 성능을 검증하기 위해 시험실을 제작하여 비화재시의 소화약제의 분사 형상과 분사 시간을 실험하였으며, 화재시 소화능력을 파악하였다. 그 결과 A타입과 F타입의 밸브가 다른 4가지 타입보다 20% 이상 그리고 미군의 육군기준(MIL-DTL-62547)인 2-3초보다 178%이상 빠른 시간에 진화되는 친환경 소화약제이므로 Novec1230에 적합하다는 것을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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