• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.322-327
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• 2012

마주보는 2개의 병렬전극을 이용한 스캔 방식의 디지털 X-ray 영상 센서는 많은 발전을 해왔으며 상업용으로 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 PDP(plasma display panel) 제조 공정에서 사용되고 있는 글라스 재질에 silver paste 전극을 이용하여 드리프트 전극과 픽셀 전극이 있는 챔버를 형성하고 챔버내에 X-ray와 반응하는 Xe 가스를 주입하여 스캔 방식의 1D X-ray 영상 센서를 제작하였다. 드리프트 전극의 바이어스 전압 크기에 따른 싱글 픽셀의 X-ray 신호 크기를 평가하였으며 납(Pb)을 이용하여 싱글 픽셀을 차폐하였을 경우와 차폐하지 않았을 때의 싱글 픽셀 신호 특성을 조사하였다. X-ray 흡수율(4%)은 소다 라임(soda lime, 1.1mm) 글라스에서 가장 낮았으며 센서에서 검출되는 전기적 신호는 드리프트 전극에 인가하는 전압이 클수록 증가하였다. 그리고 자체 제작한 DAS(data acquisition system) 및 센서 스캐닝 시스템을 이용하여 디지털 영상을 구현하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.82-89
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• 2023

선박 구조 특성상 격실 구조는 복잡하고 협소하여 작업 과정에서 안전사고가 빈번히 발생하고 있다. 사고의 주된 원인은 구조물 충돌, 낙하물, 독성물질 누출, 화재, 폭발, 질식 등이 존재한다. 사고 발생 시 작업자의 현장 상황을 파악하는 것이 피해를 완화하는 요소 중 하나이다. 이에 안전성을 확보하기 위해 선박 내 CCTV로 현장 상황을 모니터링하고 있으나, 기존의 방식으로는 사고를 예방하기엔 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 안전 기술로 위치 식별, 음성/영상 통신 기능이 탑재되는 스마트 안전모가 개발 중에 있다. 또한, 작업 구역 내 환경 정보 수집 및 저장기능을 포함한 온도, 습도, 진동, 소음, 기울기(자이로 센서), 가스 센서를 사용하여 스마트 안전모를 착용한 작업자에게 위험 상황을 알릴 수 있다. 이를 통해 스마트 안전모 및 환경 센서의 사용으로 선박 내 작업자의 안전성을 강화할 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.50-58
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• 2017

최근 들어, 효과적인 화재감지를 위해 이종 화재센서 데이터들을 융합하는 방안들이 제안되었으나, 룰 기반의 방법의 경우 적응성과 정밀도가 낮고, 퍼지추론의 경우 영상에 대한 고려 미흡으로 검출 속도와 정밀도가 떨어지는 등의 문제점들이 있다. 더불어 영상기반 딥러닝 기술들도 제안되었으나, 실제 상황에서 카메라가 없거나 카메라 영역 밖의 화재 발생에 대한 신속한 탐지가 어렵다. 이에 본 논문에서는 CNN 기반의 딥러닝 알고리즘과 온도 습도 가스 연기를 포함하는 이종 화재센서 데이터기반의 퍼지추론엔진을 결합시킨 새로운 방식의 화재 감지 시스템을 제안한다. 이로써 영상 데이터를 활용한 신속한 화재 감지와 이종 센서 데이터들을 이용한 신뢰성 있는 화재 감지가 가능해짐을 보인다. 또한, 대규모 시스템에서 컴퓨팅 파워의 지나친 서버 집중을 방지하기 위해 화재 인식 알고리즘에 분산 컴퓨팅 구조를 채택하여 확장성을 높인다. 마지막으로, NIST 화재 동역학 시뮬레이터를 이용한 화재 시뮬레이션 데이터와 화재영상을 활용하여 화재가 점진적으로 번지는 환경과 급작스럽게 폭발이 발생하는 환경에서 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 검증한다.