최근 홈오토메이션 시스템(Home Automation System) 즉, 가정 자동화 시스템에 대한 관심과 수요가 커지면서 이를 위한 네트워크 구축에 관한 여러 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 홈오토메이션 시스템이란 가정에서 사용되는 여러 가전기기 및 센서장비를 이용하여 집 안의 기기를 제어함으로써 가정을 안전하게 관리하고, 사용자의 편의를 극대화하여 인간의 생활수준을 향상시키는 기술을 말한다. 본 논문에서는 Cypress사의 PSoC 기반으로 가정 내에서 사용할 수 있는 온도, 습도, 가스검출, 불꽃감지와 같은 여러 환경 센서 및 인체감지센서를 이용한 방범 센서 장치 구현방법을 제안하고, PSoC 기반의 WirelessUSB를 이용하여 센서 및 호스트 PC와의 네트워크 시스템을 구축한다.
본 논문에서는 나날이 늘고 있는 주거침입 범죄에 대응하여 아두이노와 스마트폰 앱을 이용하여 효율적으로 범죄에 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 집 안 곳곳에 설치된 센서의 신호를 받아 스마트 폰의 앱과 연동을 시킨다. 앱을 사용하기 위해서 사용자의 스마트폰에서 앱을 다운받아 앱을 실행시키고 실행된 앱의 연동을 통해 집 내부에서만이 아닌 집 밖에서의 조작을 구동할 수 있다. 집안에 설치된 센서들 중 움직임 감지 센서를 통해 보안적인 면에서 활용도를 높이고, 가스누출 센서와 불꽃감지 센서들을 사용하여 화재의 위험을 쉽게 감지하여 초기에 예방을 할 수 있도록 하였다. 또한, 현관문을 스마트폰으로 원격 제어하는 기능이 있기 때문에 보안이 한 층 강화되었다. 향후 다양한 센서들을 추가하고, 블루투스 모듈 외에 와이파이 모듈로 발전시킬 수 있다.
본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 산불 감지 시스템을 제안한다. 기존 기상 및 비전 센서 기반의 산불 방재 시스템의 경우 카메라 센서로 획득한 영상을 조명변화에 강인한 색상공간인 HSI(Hue, Saturation, Intensity) 모형으로 변환시켜 처리하여 산불영역에 대한 특징을 추출하고 있다. 그러나 이 경우 단일 카메라 센서가 넓은 범위에 화재를 감지하기 때문에 넓은 범위의 화재가 발생하기 전까지는 화재발생을 감지하는데 어려움이 있다. 또한 복합적인 상황에서의 화재 감지가 힘들뿐만 아니라 별도의 지속적인 경계가 필요한 지역에 대한 설정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하고 이 데이터들을 복합적인 상황에 따라 비교, 분석하고 그에 따른 가중치를 부여하여 화재를 판단하는 알고리즘을 제안한다. 또한 화재 상태를 나누어 집중적인 화재 감지가 필요한 구역에 차별적인 관리가 가능하게 한다.
본 논문에서는 무선통신(Wi-Fi)을 이용하여 화재 발생을 다수의 사람들에게 알릴 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 아두이노를 기반으로 연기 불꽃 온도센서로 화재 발생을 감지하고, 감지된 데이터를 무선통신을 이용해 서버로 전송한다. 서버에 있는 데이터를 이용하여 단말기와 화재가 발생한 감지기를 통해 화재 상황을 받는다. 그리고 화재 위치 데이터가 포함되어 신고가 가능하다. 이 시스템에서 단말기 어플리케이션의 푸시 기능으로 감지기로부터 화재 알림을 받아 볼 수 있었고, 감지기 연동 및 SMS 신고를 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 인터넷을 이용해 화재와 같은 긴급한 정보를 단말기로 사람들에게 전달할 수 있는 시스템이 실제로 활용 가능함을 확인할 수 있었다.
일반 가정이나 산업 현장에서 화재가 발생할 경우 인명 피해와 재산 피해가 막대하다고 할 수 있다. 이러한 막대한 피해를 막기 위하여 국가에서는 소화방재를 위한 법적 검토와 소방 안전교육 및 피난훈련을 실시하고 있다. 그러나 대부분의 화제 현장에서의 초기 대응은 대부분 분말소화기에 의존하고 있는 실정이다. 현재 새롭게 개발된 청정 소화약제를 활용한 고체에어로졸(fixed aerosol) 소화장치를 개발하여 화재 방지시스템을 개발하고 있다. 본 논문에서는 고체에어로졸 소화장치의 활용에 있어서 불꽃감지센서 및 열 감지센서의 데이터를 활용할 수 있고, 화재 발생 현장에 대한 현장 데이터를 원격지에서 모니터링 할 수 있는 유무선통신기반의 제어기 모듈을 개발하여 원격지 화재 현장을 보다 효율적으로 대응할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.
보상식 화재 감지기는 일정한 온도 상승률 이상으로 빠르게 상승하는 경우에 작동하는 차동식 화재 감지기의 기능과 정온점에 이르렀을 때 작동하는 정온식 화재 감지기의 기능을 모두 가진 감지기다. 이 화재 감지기는 정온점 이하에서 발생하는 화재를 감지하지 못하는 정온식 화재 감지기의 단점과 불꽃없이 천천히 타는 현상과 같이 천천히 열이 증가하는 화재를 감지하지 못하는 차동식 화재 감지기의 단점을 보완하기 위해 개발된다. 이것을 위해 우리는 이 감지기의 센서로 금속-절연체 전이 임계온도센서를 이용했는데 이 센서의 감도를 결정하는 저항온도계수가 $55^{\circ}C$일 때 14.15%로써, 서미스터(약 0.5%)보다 큰 값이다. 이 센서는 하나의 센서가 정온점 이하에서는 차동 기능, 정온점 이상에서는 정온 기능을 모두 가진다.
본 논문에서는 무선 통신(Wi-Fi)과 FireBase를 활용해 화재 발생을 알려 다수의 사람들이 대피 할 수 있는 시스템이다. 이 시스템은 아두이노를 기반으로 가스·불꽃·온도센서로 화재를 감지하고, 화재를 감지하면 무선 통신을 이용해 서버와 파이어 베이스로 전송한다. 서버로 전송된 데이터는 사용자들에게 어플리케이션의 푸시 기능으로 화재 발생 알림을 전송하고, 파이어 베이스로 전송된 데이터는 어플리케이션에서 대피경로를 알려주어 신속한 대피를 할 수 있게 한다.
본 연구는 자연 발생적인 화재 및 방화자에 의한 화재를 탐지하는 고효율 저비용의 옥외형 화재경보시스템으로 중소문화재, 천연기념물 및 옥외 시설물 등 화재 발생 시 관리 감시가 취약한 곳을 대상으로 한 소방시스템의 옥외 적용시 성능 및 시험에 대한 것이다. 재래적 화재감지시스템으로부터 탈피하여 지능적인 이동형 무인 화재감지시스템의 도입을 위해 화재경보시스템 성능시험, 기능시험, 옥외 환경시험, 불꽃시험 및 EMI/EMS 적합시험 등을 실시하였다. 성능시험, 기능시험, 불꽃시험 및 옥외방치시험을 3개월간 실시한바 양호하였고, 온도변화 성능시험도 $-30{\sim}70^{\circ}C$에서 양호하였으며 EMI/EMS 시험도 적합하였다. 불꽃검출거리는 75 m까지 증가되었고 대기모드 전원은 4시간 증가, 운영모드 전원에서의 동작시간은 3일까지 가능하였으며 센서뿐만 아니라 영상으로 상황을 인지하는데 적합함을 확인하였다.
본 논문은 시력이 떨어지고 보행이 불편한 고령자의 이동을 지원하는 지능형 6족 이동 로봇에 대한 연구이다. 센서 및 소형카메라를 장착한 6족 지능형 이동 로봇은 다양한 보행 및 회전, 이동 속도 조절 등의 이동 능력과 다양한 센서를 이용한 장애물 회피, 위협 상황 인식, 경사보행, 물체영역의 인식 및 추적 등의 기능을 가지며, 로봇에 연결된 선을 이용해 고령자의 보행을 유도한다. 로봇의 안정된 보행을 위한 모터의 제어방법, 센서 및 영상인식을 통한 로봇의 환경인식, 그에 따른 로봇의 지능적이고 능동적인 대응, 감지된 환경정보를 신속하게 무선통신을 통해 필요한 고령자 또는 보호자에게 전송하는 방법 등을 구현하였다. 한 다리에 3자유도를 가진 18관절 6족 로봇으로 구현되어 비평탄 지형에서도 안정된 보행구현은 물론 다양하고 부드러운 동작을 취할 수 있으며 강력한 구동 능력을 위해 디지털 슈퍼토크 서보모터를 사용하였고, 위험 상황 인식을 위해 3축 가속도 센서, PIR(초전)센서, 불꽃센서, 연기센서, 적외선, 초음파 거리감지 센서, 조도센서, 터치센서, 온도/습도 센서, 음성인식센서와 카메라를 통한 영상인식 등을 센서 융합에 의해 구현함으로써 상황인식의 정확도를 높이고 고령자들의 길안내 시 위험을 조기에 예측하여 전달하는 에이전트 역할을 수행하도록 설계되었다.
우리나라에서는 지난 10년간 매년 4만 건 내외의 화재가 발생하여 많은 인명 피해와 경제적 손실이 발생하고 있다. 화재가 발생했을 때는 화재를 신속히 진압하여 인명 피해와 경제적 손실을 최소화하여야 한다. 또한, 화재 사고를 예방하기 위해 화재의 발화 원인이 무엇인지 알아내야 한다. 기존의 화재 경보 시스템에서는 온도, 연기, 불꽃 센서 등으로 화재를 감지하였으나 오경보나 화재를 인식하지 못하는 문제, 화재 원인을 구분하지 못하는 문제 등이 있었다. 또한, 사람이 화재 발생을 인지하기까지 시간이 많이 소요될 수 있고 부재로 인해 화재 상황인식이 늦어질 수도 있는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 GCN(Graph Convolutional Network) 모델을 이용하여 화재 상황에서의 복합 센서 상황을 학습해서 실제 화재 사고가 발생했을 때 화재의 원인을 구분할 수 있는 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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