• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.625-626
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• 2015

The purpose of this study is to present a cost classification system that can be used in gas plant construction projects. Towards this end, it examined the detailed statements of the construction companies which had experience in carrying out plant construction projects. Based on the above, it also presented a life-cycle (i.e., EPCC) cost classification system for the gas plant construction projects by conducting the Delphi analysis through the expert opinions.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.700-705
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• 2018

본 논문에서는 restricted coulomb energy(RCE) 신경망 기반 가스 분류기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 분류를 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 실시간 학습 및 분류가 가능하므로, 가스 분류 응용에 적합한 특징을 갖는다. 설계된 가스 분류기는 UCI gas dataset에 대해 99.2%의 분류 정확도를 보였으며, Intel-Altera cyclone IV FPGA 기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였다. 또한, FPGA test system을 구성하여 63MHz의 동작 주파수로 실시간 검증을 수행하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(2)
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• pp.309-312
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• 2001

A primitive gas classification system which can classify limited species of gas was designed and simulated. The 'electronic nose' consists of an array of 4 metal oxide gas sensors with different selectivity patterns, signal collecting unit and a signal pattern recognition and decision Part in PLD(programmable logic device) chip. Sensor array consists of four commercial, tin oxide based, semiconductor type gas sensors. BP(back propagation) neutral networks with MLP(Multilayer Perceptron) structure was designed and implemented on CPLD of fifty thousand gate level chip by VHDL language for processing the input signals from 4 gas sensors and qualification of gases in air. The network contained four input units, one hidden layer with 4 neurons and output with 4 regular neurons. The 'electronic nose' system was successfully classified 4 kinds of industrial gases in computer simulation.

• 공업화학
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• 제32권1호
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• pp.102-109
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• 2021

Recently, an interest in risk calculation methods has been increasing in Korea due to the establishment of classification code for explosive hazardous area on gas facility (KGS CODE GC101), which is based on the international standard of classification of areas - explosive gas atmospheres (IEC 60079-10-1). However, experiments to check for leaks of combustible or toxic gases are very difficult. These experiments can lead to fire, explosion, and toxic poisoning. Therefore, even if someone tries to provide a laboratory for this experiment, it is difficult to install a gas leakage equipment. In this study we find out differences among actual experiments, CFD by using FLACS and calculation based on classification code for explosive hazardous area on gas facility (KGS CODE GC101) by comparing to each other. We develpoed KGS HAC (hazardous area classification) program which based on KGS GC101 for convenience and popularization. As a result, actual gas leak, CFD and KGS HAC are showing slightly different results. The results of dispersion of 1.8 to 2.7 m were shown in the actual experiment, and the CFD and KGS HAC showed a linear increase of about 0.4 to 1 m depending on the increase in a flow rate. In the actual experiment, the application of 3/8" tubes and orifice to take into account the momentum drop resulted in an increase in the hazardous distance of about 1.95 m. Comparing three methods was able to identify similarities between real and CFD, and also similarities and limitations of CFD and KGS HAC. We hope these results will provide a good basis for future experiments and risk calculations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.716-721
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• 2010

In this work we address the use of support vector machine (SVM) in the multi-class gas classification system. The objective is to classify single gases and their mixture with a semiconductor-type electronic nose. The SVM has some typical multi-class classification models; One vs. One (OVO) and One vs. All (OVA). However, studies on those models show weaknesses on calculation time, decision time and the reject region. We propose a hierarchical clustering method (HCM) based on the SVM for real-time gas mixture classification. Experimental results show that the proposed method has better performance than the typical multi-class systems based on the SVM, and that the proposed method can classify single gases and their mixture easily and fast in the embedded system compared with BP-MLP and Fuzzy ARTMAP.

• 센서학회지
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• 제17권6호
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• pp.406-413
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• 2008

We have been implemented simple statistical pattern recognition methods for harmful gases classification using gas sensors array fabricated by MEMS (Micro Electro Mechanical System) technology. The performance of pattern recognition method as a gas classifier is highly dependent on the choice of pre-processing techniques for sensor and sensors array signals and optimal classification algorithms among the various classification techniques. We carried out pre-processing for each sensor's signal as well as sensors array signals to extract features for each gas. We adapted simple statistical pattern recognition algorithms, which were PCA (Principal Component Analysis) for visualization of patterns clustering and MLR (Multi-Linear Regression) for real-time system implementation, to classify harmful gases. Experimental results of adapted pattern recognition methods with pre-processing techniques have been shown good clustering performance and expected easy implementation for real-time sensing system.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.563-570
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• 2018

본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.11-18
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• 2016

In this paper, we propose a gas classification method using combined features for an electronic nose system that performs well even when some loss occurs in measuring data samples. We first divide the entire measurement for a data sample into three local sections, which are the stabilization, exposure, and purge; local features are then extracted from each section. Based on the discrimination analysis, measurements of the discriminative information amounts are taken. Subsequently, the local features that have a large amount of discriminative information are chosen to compose the combined features together with the global features that extracted from the entire measurement section of the data sample. The experimental results show that the combined features by the proposed method gives better classification performance for a variety of volatile organic compound data than the other feature types, especially when there is data loss.

• 한국가스학회지
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• 제23권4호
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• pp.46-64
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• 2019

폭발위험장소의 선정과 거리계산에 대한 상세기술기준 KGS GC101 2018(가스시설의 폭발위험장소 종류 구분 및 범위 산정에 관한 기준)이 제정되어, 2018년 7월 12일부터 시행되었다. IEC60079-10-1 2015 (Explosive atmospheres Part 10-1: Classification of areas - Explosive gas atmospheres)에 대한 전수 내용을 정리하고, 모호한 기준의 해석이나 기준에 대한 가이드라인을 추가하여 제정하였다. KGS GC101은 폭발위험장소 종류의 구분을 위한 방법으로 (1)누출등급의 결정 (2)누출 홀 크기의 결정 (3)누출유량의 결정 (4)희석등급의 결정 (5)환기유효성의 결정을 통하여 최종적으로 (6)위험장소의 결정 (7) 폭발위험장소 범위의 산정을 할 수 있다. 이 과정을 쉽게 계산하기 위하여 Visual Basic for Application (Excel) 언어로 구성한 프로그램(KGS-HAC, C-2018-020632)을 한국가스안전공사에서 제작하였고, 현재 시범 사용 중(2019년 4월 1일 현재 v1.14)에 있다. 그럼에도 불구하고 현장에서 어려워하여, 본 논문을 통하여 코드 및 프로그램의 사용법을 설명하는 것으로 해결코자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.45-52
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• 2017

본 연구는 가스 안전 작업 관리 모바일 앱의 개발을 위하여 다음과 같은 사항을 연구하였다. 기 연구된 초기 연구에 의해 모바일 앱의 시나리오 설계 및 1, 2차 이미지 도출이 완료된 후 후속 연구로 이루어 진 본 연구에서는 1) 가스 작업의 유형별 분류를 형태별 분류와 위험도 별 분류로 나누어 제안 2) 투핸드 작업의 많은 산업현장에서 모바일 앱과 작업자의 효과적인 연동을 위한 인터랙션 방안의 연구 및 제안이 이루어졌다. 특히 가스 작업뿐 아니라 각 산업현장 영역에서 이를 관리하는 메인 시스템과 상호작용하는 모바일 앱의 개발은 국내 최초의 시도라 할 수 있으며, 다양한 인터랙션 방안을 통해 작업자가 자유롭고 안전하게 작업할 수 있도록 도왔다.