• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.369-374
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• 2021

최근에 건설되는 아파트는 주방이 빌트인 방식으로 만들어지므로 가스 호스가 싱크대 내부에 보이지 않게 만들어지므로 가스가 누출될 경우 싱크대 내부에 축적되어 가스 폭발로 이어질 수 있는 위험한 방식이다. 본 연구에서는 가스레인지와 중간밸브 사이에 연결된 호스가 싱크대 내부에 있어 가스 누출 검사를 할 수 없는 구조로 되어 있어 압력센서를 이용하여 가스누출을 검사를 쉽게 할 수 있는 밸브 시스템 연구하였다. 압력 측정 방법은 중간밸브와 가스레인지를 연결하는 호스의 압력을 측정하여 I2C통신 방식으로 데이터를 수집·분석 할 수 있도록 진행하였다. 또한 가정에 공급되는 가스압력계산은 대기압력에 가스계량기의 입구에서 가스게이지 압력 평균값 22.46mbar를 더 한 값으로 계산된 것에 대한 대기 압력 오차에 대한 규명 및 미세한 가스 누출 감지를 할 수 있도록 밸브 시스템을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.41-44
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• 2021

In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.