컨테이너선에서 스위치보드와 리퍼컨테이너의화재 발생 전과 후를 CCTV 및 열화상카메라, 추가센서류로 상시 모니터링하여, 화재 전 이상감지와 화재 후 불꽃, 연기 등의 화재 종류를 선내 알림하여 즉시 조치할 수 있도록 효율적인 화물관리시스템을 설계하고, 정확도 높은 화재 감지를 목적으로 데이터 학습을 위한 영상 및 전류 데이터 수집과 실제 컨테이너 스위치보드 및 리퍼컨테이너 레이아웃을 모사한 Testbed를 구축하였습니다.
사회적으로 1인 가구의 증가와 Home IoT 기술의 발전에 따라 주거 환경의 편의성 개선이 중요시된다. 또한 'COVID-19'에 의한 실내 활동 증가에 따라 1인 가구의 주거 편리성을 위한 제품 개발이 요구되고 있다. 이러한 추세로 그 전보다 현재 주거 환경과 상호작용이 수월해졌으며, 이에 따라 Home IoT 기술 발전의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문은 온도, 습도, 미세먼지와 같이 실내 환경 유지에 필요한 정보를 모니터링하여 사용자와 상호작용 할 수 있도록 하였으며, 가스 누출 및 화재와 같은 안전사고 예방에 필요한 IoT 센서를 탑재하여 증가하는 실내 활동에 안전성을 향상하는 시스템을 제안하였다.
본 논문은 휴대폰의 무선 인터넷 플랫폼 어플리케이션을 통해 화재 및 가스누출 등 각종 위험을 통보해 주는 지능형 홈서비스 로봇을 구현하였다. 지능형 홈서비스 로봇은 세 가지 구성요소(로봇부, 미들웨어부, 모바일부)로 이루어진다. 로봇부는 가스센서, 불꽃 감지센서, 연기 센서, 초음파 센서, 모터, 카메라, 블루투스 모듈로 구성되며, 각종 위급 상항을 감지한다. 미들웨어부는 미들웨어 어플리케이션을 통해 로봇부와 모바일부를 연결하고, 로봇을 모니터링하며 SMS모듈을 이용하여 응급상황을 통지한다. 모바일부는 TCP/IP 프로토콜을 이용하여 미들웨어부와 통신하며 로봇에 각종 명령을 내려주고 행동을 제어한다. 제안된 방식은 Atmega128 프로세서를 통하여 로봇부의 각종 센서를 제어하며, 모바일부는 WIPI 플랫폼 기반으로 개발하였다. 로봇부와 미들웨어부는 가정에 설치되며 외부에서 모바일부를 통하여 제어된다.
본 논문에서는 상황 인식 센서를 활용한 화재 발생 예측 및 탐지 방법을 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. 따라서 본 논문에서는 센서를 활용하여 실시간으로 온도, 습도, Co2, 불꽃유무정보를 습득하여 화재를 판단하는 알고리즘과 그에 따른 화재의 확산경로와 속도예측 및 안전구역 확보 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 복합적 인 상황에 따라 부여된 가중치를 수집된 데이터에 부여하여 화재를 판단하고, 시간에 따른 상황인식 분석을 통해 화재 이동방향과 속도를 예측하여 안전구역을 확보하는 기법이다.
U-City의 안전을 위하여 안전한 전기공급과 전기안전 점검과 전송에 필요한 전기IT 인프라는 중대한 요소이다. U-City의 건설에 필요한 전기IT기기의 설계와 개발 및 제조를 하고 Test-bed에 설치하여 성능 평가를 한 후에 검증을 맡은 전기IT기기를 U-City 설치하여야 한다. 본 논문에서는 U-City 안전을 위한 전기IT기기에 대한 절연저항, 누설전류에 따르는 고온, 연기, Co2, 불꽃, 화재 등을 감지하는 센서를 부착하고, 발생할 수 있는 재난을 사전에 예방하기 위해 전기안전보호기술, 전기설비를 상시 감시할 수 있는 기반기술, 설비를 원격으로 관리할 수 있는 제품에 대한 성능평가와 시뮬레이션을 통해 U-City에 구축되려는 종합적인 전력통합감시시스템을 연구한다.
본 논문은 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 웨어러블 기기를 이용하여 화재 감지 자율 주행 로봇을 제어하는 시스템을 제안하였다. 사용자의 EMG 신호를 읽어내기 위한 기기로는 Myo armband를 이용하였다. EMG 신호의 데이터를 블루투스 통신을 이용하여 컴퓨터로 전송한 후 동작을 분류하였다. 그 후 다시 블루투스를 이용하여 분류한 데이터 값을 uBrain 로봇으로 전송해 로봇이 움직일 수 있도록 구현하였다. 로봇을 조종 가능한 명령으로는 직진, 우회전, 좌회전, 정지를 구성하였다. 또한 로봇이 사용자로부터의 블루투스 신호를 받아오지 못하거나 사용자가 주행모드 변경의 명령을 내리면 로봇이 자율 주행을 하도록 하였다. 로봇이 주변을 돌아다니면서 적외선 센서로 화재를 감지하면 LED를 깜빡여 로봇 주변의 상황을 확인할 수 있도록 하였다.
본 논문은 마이크로프로세서와 랩뷰 프로그램을 이용한 IoT 기반의 건물 내부 지도 및 화재 안내 시스템에 관현 연구 이다. 지금까지의 건물 내부의 비상구를 안내하는 장치는 화재 발생시 화재장소와 상관없이 항상 일정한 방향만을 나타내어 화재로부터 건물 밖까지 최적의 비상구를 나타내어 주지 않고 있다. 논문에서 구현된 스마트 제어 시스템은 마이크로프로세서와 불꽃 감지센서, 일산화탄소센서 및 온도센서를 이용하여 화재 발생 장소를 파악하였고, Zigbee 통신을 통하여 최적의 이동경로를 안내하도록 구성되어 있다. 그리고 제안된 시스템은 QR코드를 활용하여 스마트폰과 연동되게 하였다. 코디네이터 제어는 LABVIEW 소프트웨어를 통하여 설치된 스마트제어 시스템의 센서 값이 확인되도록 검증하였다. 본 논문에서 연구된 IoT 기반 제어시스템은 Arduino mega 보드와 LABVIEW 소프트웨어로 구현하였고, 디스플레이 장치와 코디네이션으로 동작 상태를 확인 할 수 있었다.
최근 4차 산업의 발전으로 대기오염 등의 환경문제가 심각해지고 있으며, 특히 산업현장에서 대기오염 물질이 많이 발생한다. 대기오염 물질은 다양한 종류가 있으며, 그 중 일산화탄소는 산업현장에서 발생하는 화재의 요소에 필수적으로 존재하기 때문에 실시간으로 모니터링 가능해야 한다. 또한 대기오염 물질 이외의 여러 환경요소들도 실시간으로 계측 가능한 원격 모니터링 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 산업현장의 환경을 원격으로 계측하기 위하여 무선통신을 이용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 센서부의 일산화탄소센서, 가연성가스센서, 온습도센서, 불꽃감지센서 등을 이용하여 데이터를 송신부의 아두이노에 수집한 후, 지그비를 이용하여 수신부로 전송한다. 전송한 데이터는 수신부 라즈베리파이의 데이터베이스에 저장하고, 저장한 데이터는 모니터링 시스템을 통하여 실시간 모니터링이 가능하다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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