목조문화재의 화재특성을 보면 화재전파가 빠르고 화재가 발생하면 전소로 이어질 가능성이 큰 특징을 가지고 있다. 그러므로 화재의 예방과 초기 진압을 위해서는 상황을 정확히 인지할 수 있는 기술적인 대응과 더불어 인지된 문제를 조기에 대처할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 기술을 첨단 유비쿼터스 기술에 의한 상황 감지, 그리고 상황에 따른 빠른 대처 즉, 진압에 활용하기 위해 본 연구에서는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술, 불꽃감지기, 이미지 센서, USN 기반 문화재 방재 응용사례, 오작동 확인시스템 구현 등에 대해서 살펴보고 유비쿼터스형 문화재 방재시스템에 대해 불꽃감지기 오작동 확인시스템에 대해 실험하여 연구결과를 제시하였다.
차기군수지원함(AOE-II) 풍향풍속계 장비에 대해서 항해시운전평가 결과, 함의 우현에서는 40~90도 부근, 좌현에서는 270~320도 부근에서 풍향풍속 검출기 움직임 오작동 현상이 발생되었다. 위의 현상에 대한 원인을 분석하고 개선하는 것이 본 연구의 목적이었다. 원인 추정으로 풍향풍속 검출기가 마스트 구조물에 가려져서 불어오는 바람의 직접적인 영향을 받지 않게 되고, 마스트 구조물 뒤쪽으로 와류 기류가 형성되어 움직임 오작동 현상을 발생시켰다고 추정하였다. 위의 문제를 해결하기 위해서 신규 설치되는 마스트 야드에 풍향풍속 검출기를 이동 설치하는 방안을 검토하였다. 진동 해석을 실시하여 진동 영향성을 검토 후 신규 마스트 야드에 풍향풍속 검출기를 설치하여 항해시운전평가로 검증하였다. 개선 방안이 일부 유효하여, 신규 마스트 야드에서 풍향풍속 검출기 위치를 마스트와 이격하여 이동 설치 후 항해시운전평가로 다시 검증하였다. 풍향풍속 검출기 움직임 오작동 현상이 더 이상 발생하지 않아서 적절한 개선방안으로 확인되었다.
The spot-type heat detector is a main component of the automatic fire alarm system intended to signal when heat energy is produced in protected area. The most of protected area in our country is installed spot-type heat detector. On this study, the responsiveness to the change of environmental temp. of spot-type heat detec-tor were obtained and analyzed under specified temp., velocity in accordance with the KOFEIS stan-dard. The experiment was carried under the condition with the change of environmental temp. Concluion of this study is as follows : 1. It was confirmed that the responsiveness of rate-of rise heat detector is sensitive to temp. below 10 degrees above zero. The malfunction appeared at 40 degrees above zero and intended performance is disqualified at 50 degrees above zero. 2. The intended performance of fixed-temp. detector which is maintained for the change of envi-ronmental temp. But the responsiveneness is confirmed instability for the change of environmental temp.
There is needed the triple pyroelectric Infrared flame detector to really recognize problem, for the prevention and early suppression of fire. This system recognizes the characteristics of fire sources in various type and is communicated the message to the operators. Therefore, the prevention and early suppression of fire is available. Especially this paper focuss on development of the self diagnosis type flame detector for preventing malfunction comparing of basic and detected values.
The infrared, flame detector uses to detect fire situation from the characteristics of fire sources radiant energy. But it is able to malfunction on account of susceptible to interference of various surrounding waves. This paper is designed 6 independent PCB-boards to minimize the closed loops of siginal circuit. Also considering the interaction of electric and magnetic fields, this paper is designed protecting circuit of current and voltage output to reduced electromagnetic interference. And this paper is improving electromagnetic susceptibility by ferrite bid, capacitor filter and grounding circuits.
This paper is a study to solve the malfunction of Fire Detection System and to react swiftly in case of fire. if a fire occurs because of malfunction of the fire receiver, it may not be possible to respond appropriately. in order to solve this problem, Fire Detection System using IoT, the manager studied the method of confirming the fire occurrence with mobile phone Application. We propose a wireless Fire Detection System by building a server and a client using a micom and a mobile phone application. This is to reduce the damage caused by the fire.
본 논문은 분진 및 풍속에 따른 연기감지기 챔버의 응답특성에 관한 연구이다. 연기감지기가 실내에 적용됨으로 인해 화재의 조기감지 측면에서는 나아졌으나, 실내에서 발생되는 다양한 생활먼지 및 환경적인 요건 등에 의해 발생될 수 있는 부작동 및 오작동에 대한 연구는 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 다양한 분진 및 풍속에 따른 연기감지기의 실내적응성을 연구하기 위해 연기챔버의 형태 및 구조가 다른 4종류의 광전식연기감지기를 실험대상으로 하고, 플라이애시, 활석가루 그리고 섬유분진(흑채가루)을 실험시료로 하여 분진시험을 진행하였다. 또한 연기챔버 내의 오염도에 따른 응답특성을 관찰하기 위해 추가적으로 분진시험 풍속을 0.25 m/s, 0.5 m/s, 1.0 m/s로 설정하여 인가하였다. 실험결과 플라이애시 및 활석가루, 섬유분진의 경우 분진시험 기준풍속조건인 0.25 m/s에서는 분진인가 후 작동시험 및 부작동시험에서 모두 적합한 것으로 나타났다. 반면, 가혹풍속조건인 0.5 m/s 및 1.0 m/s에서는 플라이애시 및 활석가루의 경우 부작동시험에서 비화재보인 오작동이 나타났고, 섬유분진의 경우 작동시험에서 정상적으로 작동되지 않아 부작동이 발생하는 것으로 확인되었다.
This paper was carried out to survey fire hazard and improvement at the drain pump in air-conditioners. Based on the results of analysis, the proposal of electrical accidents prevention and a construction improvement are as follows. A power connection of the drain pump has two types, an electrical outlet type and direct connection type at control board of air-conditioner. The electrical outlet types need a bulletin sign or education as malfunction of the drain pump include an additional accidents, current leakage and overflowing with water on the floor from breaker trip by exterior cause and breaker off by mistake of worker. On the other hand, the direct connection types prevent a power interruption as exterior cause, but it has some trouble, cut of ground cable and without protection device. Usually it doesn't work by electrician when air-conditioner and the drain pump power work. Therefore an education or countermeasures are recommended for not electrician. Generally malfunction of the drain pump causes accumulated materials into the tank. Even though the accumulated materials lead to an overheating and burning as failure of detector occur an idling, periodic inspection of the air-conditioner filter and the drain pump tank prevent the trouble.
실시간의 차량 검지 자료 수집시 검지기 고장이나 네트워크의 지연 등의 문제로 인하여 교통정보가 결측되는 현상이 발생한다. 이는 결과적으로 사용자에게 제공되는 구간별 속도정보의 결측으로 이어진다. 본 논문에서는 이와같이 결측된 속도정보를 보정하여 신뢰성 있는 속도정보 제공을 목적으로 한다. 본 연구는 유사도로의 속도정보를 기반으로 한 여러 신호처리 알고리즘을 사용하였는데, 과거의 속도 정보를 이용하여 가장 좋은 결과를 도출하는 알고리즘을 선정한 후 결측자료를 추정하는 방법으로 결측자료를 도출한다. 서울 시내 간선도로 및 고속도로의 자료를 사용하여 제안된 추정기법의 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.4285-4299
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2019
Adversarial attack is a technique that causes a malfunction of classification models by adding noise that cannot be distinguished by humans, which poses a threat to a deep learning model. In this paper, we propose an efficient method to detect adversarial images using Gaussian process regression. Existing deep learning-based adversarial detection methods require numerous adversarial images for their training. The proposed method overcomes this problem by performing classification based on the statistical features of adversarial images and clean images that are extracted by Gaussian process regression with a small number of images. This technique can determine whether the input image is an adversarial image by applying Gaussian process regression based on the intermediate output value of the classification model. Experimental results show that the proposed method achieves higher detection performance than the other deep learning-based adversarial detection methods for powerful attacks. In particular, the Gaussian process regression-based detector shows better detection performance than the baseline models for most attacks in the case with fewer adversarial examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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