본 논문에서는 감시 카메라를 통해 입력된 영상 정보로 연기와 화염을 실시간 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불은 막대한 인명, 재산피해를 불러오기 때문에 조기 감지에 따른 초기 진화가 매우 중요하다. 제안하는 산불 감시 알고리즘은 화염 감지와 연기 감지로 나뉘는데, 화염 감지는 단일 프레임에서 YCbCr 컬러 모델에서의 조건 검사를 통하여 화염을 검출한다. 연기 감지를 위해서는 먼저 현재 영상과 인접한 프레임들의 평균 영상사이의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고, 이 범위를 벗어나면서 회색조를 갖는 픽셀만을 연기영역으로 검출한다. 제안하는 화염 감지 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하고, 연기 검출 알고리즘은 단위 시간동안의 변화량을 고려하여 회색조의 픽셀만을 연기로 감지하기 때문에 효과적인 조기 산불 탐지가 가능하다. 실험 결과는 제안하는 산불 감시 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 우수한 성능을 나타냄을 보여준다.
산불 발생 시, 조기 발견 여부는 피해 규모의 정도를 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문은 산불 초기 발견과 위치 및 규모를 효과적으로 파악하기 위하여 PAN/TILT 동작이 가능한 단일 카메라로부터 파노라믹 영상을 구성하여 효율적으로 산불을 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 입력된 RGB 이미지를 YCrCb 이미지로 색상 변환한 후, 차영상을 추출하여 연기의 움직임 변화를 감지함으로써 산불 후보 영역을 추출한다. 산불 후보 영역은 히스토그램 분석을 통한 불꽃 검출로 화재 여부를 판단하도록 한다. 또한 SURF와 영상 접합을 이용한 파노라믹 이미지를 지원한다. 이는 다음과 같은 장점들을 가진다. 첫째, 한대의 카메라와 한 대의 모니터를 사용하므로 경제적인 시스템 구성이 가능하다. 둘째, 파노라믹 영상을 통해 넓은 뷰를 한 번에 확인함으로써 실재감 있는 규모 확인 및 조기발견이 가능하다. 셋째, 구축된 파노라믹 영상을 저장함으로써 데이터의 양을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 CCD카메라로부터 입력된 동영상에서 Random Forest를 이용하여 산불 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 산불 연기의 느린 움직임을 보완하기 위해 모든 프레임 대신에 변화가 큰 프레임들을 키 프레임으로 지정하고 지정된 키 프레임의 이전 100프레임 동안의 가 특징 값을 누적시켜 특징 백터를 추출한다. 이후, 학습 데이터들로부터 추출된 특징백터의 훈련과정을 통해 50개의 결정 트리를 갖는 Random Forest를 생성한다. Random Forest는 산불 연기의 정도에 따라 4개의 상태를 나타내는 클래스들로 분류하도록 학습되었으며 Random Forest에 의한 분류결과에 따라 해당 영역이 연기인지 아닌지를 최종 판단한다.
사람들이 살아가는 환경에는 여러 가지 위급한 환경 이벤트가 발생하는데 이들에 대한 상황파악을 통해 효율적인 대처방안을 도출해 낼 수 있다. 그러나 험준한 산악지대, 넓은 사막지대와 같이 쉽게 사람이 접근하기 힘든 위치에서도 이벤트가 발생한다. 이러한 환경에서 이벤트 상황을 파악할 수 있는 가장 효율적인 방법으로 무선 센서 네트워크를 꼽을 수 있다. 무선 센서 네트워크를 적용 가능한 분야는 산불 감시, 지진이나 화산활동 감시, 유독 물질 확산 탐지 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 유독 가스, 산불, 기압골 등 광범위한 걸쳐 플럼(Plume) 형태로 발생하는 이벤트의 범위를 센서를 통해 지속적으로 손쉽게 알아내기 위한 Plume 추적기법을 제안한다. 제안하는 플럼 추적 기법에서는 센서 간 통신비용을 감소시키는 새로운 에지 검출 기법을 제안해 센서의 에너지 소모를 줄여 전체 센서 네트워크의 운용시간을 크게 향상시킨다.
본 논문에서는 산불에 의한 가공송전선의 열화에 대한 몇 가지 특성들과 비파괴 검사를 다룬다. 노화된 ACSR 도체에 대한 대기부식과 전해부식과 같은 부식기구를 설명한 후에 부식검출에 대해서 기술한다. 솔레노이드 코일의 임피던스 해석을 통하여 와류센서가 도체의 싱한 결함과 국부부식을 검사하는데 유용하게 사용될 수 있음을 확인하였다. 시험 도체를 코일 내부에 삽입한 경우에 센서코일의 임피던스가 변하므로, 산불에 의해 초래된 열화 정도를 측정하는 것이 가능하였다. 인공화염에 의해 열화 된 몇 개의 시료들을 사용하여 인장강도, 신장율과 센서 임피던스가 측정되었다. 화염 기간을 어느 정도 증가시키면, 알루미늄 소선의 인장은 현저하게 감소하기 시작하나 아연도금 강소선은 약간의 아연층이 부식되지만 인장은 초기와 유사하게 유지하였다. 일반적으로 도체의 인장하중이 감소하고 반대로 신장율이 증가하면 센서 임피던스는 감소하는 것을 알 수 있었다. 따라서, 센서의 출력은 도체의 기계적 특성 변화를 나타내므로 이 센서는 산등성이에 가설된 ACSR 도체에 대해 산불로 인한 열화상태를 검출하는데 이용할 수 있다. 결국, 산불에 의한 심한 열화상태에 대한 중요한 정보를 얻는데 솔레노이드 코일을 응용할 수 있다는 것을 확인하였다.
영상정보에서 색상만을 이용하여 산불을 감지하는 것은 매우 어려운 이슈이다. 본 논문은 산불을 포함하고 있는 동영상에서 영역의 색상과 움직임을 분석하여 산불영역을 감지하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 조명 상태에 의존하지 않고 배경 영역을 추출 가능한 가우시안 믹스쳐 기반의 배경 분할 알고리즘을 이용하여 제거한다. 또한 RGB채널을 HSV채널로 변경하여 색상 기반으로 화염 후보들을 추출한다. 그렇게 추출된 화염후보들은 라벨링 및 트래킹을 하면서 면적이 일정하면서 이동하면 화염이 아니라고 판단한다. 이런 방법으로 추출된 화염후보 영역들이 2분 이상 같은 위치에 있으면 화염으로 판단한다. 구현된 알고리즘을 이용하여 실험한 결과 그 유효성을 확인하였다.
본 연구에서는 우리나라 주요 침엽수종인 소나무(Pinus densiflora)와 활엽수종인 굴참나무(Quercus variabilis)의 낙엽에 대해 FTIR(Fourier Transform Infrared) 분광계를 이용하여 배출 연소가스 종류 및 농도를 측정하였다. 실험결과 소나무와 굴참나무 낙엽에서 Carbon monoxide, Carbon dioxide, Acetic acid, Butyl acetate, Ethylene, Methane, Methanol, Nitrogen dioxide, Ammonia, Hydrogen Fluoride, Sulfur dioxide, Hydrogen bromide 등 13개 연소가스가 검출되었고 굴참나무 낙엽에서는 Nitrogen monoxide가 추가로 검출되었다. 방출된 연소가스의 전체 농도는 소나무 낙엽이 굴참나무 낙엽에 비해 4.5배 많이 검출되었다. 특히, 시간가중평균가스농도(TWA : Time-weighted average, ppm) 기준을 초과하는 연소가스는 Carbon monoxide, Carbon dioxide, Butyl acetate가 검출되었고 단시간노출기준(STEL : Short Term Exposure Limit, ppm) 기준을 초과하는 연소가스는 Carbon monoxide, Carbon dioxide로 소나무 및 굴참나무 모두에서 나타났다. 이에 산불에서의 낙엽층 지표화 연소시 전체 가스 방출량의 99% 이상을 차지하고 있는 Carbon monoxide, Carbon dioxide의 건강 위험성이 높은 것으로 나타났다. 하지만, 검출된 다른 건강 위험성 가스의 경우에도 연소물질의 양이 증가할수록 연소가스의 농도가 높아져 건강안정성에 해가 있을 것으로 판단되며 또한 검출된 연소가스 중 나무의 주요구성 원소가 아닌 Bromide, Fluoride 화합물에 대해서는 토양으로부터의 오염 또는 분석과정에서의 노이즈로 인한 검출 등에 대한 보다 면밀한 검토가 필요할 것으로 판단된다.
이 논문에서는 SNS 스트림을 분석하여 산림재해 (산불, 산사태 등)에 관련한 메시지를 검출하는 시스템을 구현한다. 구현하는 시스템은 SNS 스트림에서 사전에 부여된 산림 재해 과련 키워드들을 포함하는 메시지를 실시간으로 검색한다. 검색 결과에 대해 산림재해와의 관련성을 관리자가 분류를 하고 분류한 결과는 기계학습 기법을 통해 학습되어 보다 정확한 산림재해 메시지 검출을 가능하게 한다. 제안하는 방법은 Spark Streaming 과 MLIB를 기반으로 구현한다.
터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.
본 논문은 현대 기술이 발전함에 따라 다양한 화학 제품 및 인화성 물질이 광범위하게 사용되면서 각종 산업재해 및 농지와 대형 산불로 이어질 수 있는 화재 예방을 위해 효율적인 화재 식별을 탐지하는 모델을 제시한다. 본 논문에서는 영상을 활용하여 효율이 높고 빠른 시간안에 화재 연기를 검출할 수 있는 알고리즘을 제시하며, SVM(Support Vector Machine)과 K 접힘 교차 검증 기술을 기반으로 한 알고리즘을 제시한다. 영상을 분석하여 화재 및 연기 검출 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 상대적으로 검출 성능이 우수하며, 본 논문에서 검출하는 화재 및 연기의 특징 분석이 안정적이고 효율적으로 분석되어 향후 화재 위험에 노출될 수 있는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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