본 논문의 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 플랫폼은 달동네와 판자촌과 같이 소외계층이 집약된 곳이라면 노후된 기기와 전선들이 많을 것이고 그렇다면 전기적 요인으로 인한 화재가 발생할 것이라는 가설에서부터 시작한다. 피해의 최소화를 위해 고안한 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 는 스파크를 감지하고, 전선 주위의 발열량을 모니터링하며, 화재를 감지한 즉시 소방서로 연락을 취하는 인공지능 시스템이다. 더 나아가 센서로부터 데이터를 받아 매일 온·습도, 전력 접촉부의 온도, 계절 등 여러 환경을 고려해 화재가 발생할 확률을 계산한다. 또한 화재가 발생하지 않아도 매일 화재 발생 위험률을 제공한다. 이 정보를 제공하기 위해 사회적 취약지구를 위한 전용 화재감지 AI'sTory 는 하드웨어와 소프트웨어, 인공지능으로 구성하였다.
건물내의 열을 온도 센서를 통해 모니터링함으로써 발생되는 온도 데이터의 양은 온도 센서의 정밀도가 향상되고 센서의 수가 증가함에 따라 기존의 화재감시시스템이나 공기조화냉동시스템에서 발생하는 것과는 비교할 수 없이 증가하게 된다. 이 과정에서 화재를 감시하기 위하여 유용한 데이터만을 처리해 데이터베이스화하고, 화재 예방에 활용하기 위해 온도 데이터의 효과적인 처리 방법을 연구함으로써 보다 작은 시스템의 구축으로도 안정적인 화재 감시 및 예방이 가능한 방안을 제시한다.
재난 상황 발생 시 정보 습득이 어려워 시각장애인의 경우 초동대응 시간을 놓치게 된다. 특히나 화재사고 사상자 중 사망자 비중이 장애인은 비장애인에 비해 약 4 배 ~ 5 배 더 높으며 현재까지도 사상자가 발생하여 중요한 사회문제로 논의되고 있다. 본 연구에서는 기존의 스마트 대피 시스템의 한계점을 살펴보고 한계점을 개선할 수 있는 대안을 제시한다. 초동 시간 내에 사회복지사와 소방관이 사용자의 실시간 위치와 정보를 파악해 신고를 유도함과 동시에 자력 대피가 가능하도록 최적 대피 경로를 능동적으로 결정하여 안내방송을 출력하는 시스템을 소개한다.
본 논문에서는 재난안전통신망의 전체 구조가 아닌 재난현장에서 소방대원과 현장 지휘통제실간의 정보교환이 효과적으로 이루어질 수 있도록 재난현장 지역 내의 독립적 네트워크 인프라(무선통신, 영상전송 및 현장상황파악 등) 확보를 위한 현장형 스마트 통합관제시스템을 제안하였다. 제안한 재난환경 스마트 통합 관제시스템은 재난현장에서 현장대원간의 무선통신을 지원하고, 재난현장 영상정보 수집을 위한 드론과의 통신을 지원함으로써 현장 관제시스템에서 재난상황에 대한 전체 주변 영상확보 및 현장대원의 효율적 지휘가 가능하게 된다.
최근 들어 기후변화와 함께, 화재 발생이 증가함에 따라 인명피해와 경제적 피해가 늘고 있다. 화재 발생시 인명 피해를 줄여주는 소방시설 중 경보설비와 유도등설비는 위험 상황시 경보와 함께 동선을 유도하는 유도등을 보고 재실자들이 안전한 공간으로 신속하게 대피할 수 있도록 하는 소방설비 이다. 이중에서 유도등설비는 화재발생 상황에서 매우 중요한 역할을 맡고 있다. 특히 복잡한 동선을 가지고 있는 복합건물 및 지하철, 고층건축물에 신속한 대피 유도에 필요한 설비이다. 그러나, 화재 초기에 신속한 대피를 해야 하는데 5분도 되지 않아 화재로 인해 발생한 가스는 검은 연기로 유도등의 역할과 효과를 저해하는 현상을 가져온다. 즉 유도등의 녹색빛이 보이지 않는다. 이는 저시력자 또는 시력에 장애를 가지고 있는 자들은 더욱더 유도등을 확인하고 대피 하기란 쉽지 않게 된다. 이런 단점이 있는 기존의 유도등에 IoT(Internet of Things)와 함께 증강현실 이미지를 스마트기기에 활성화 한다면, 진한 검은연기로 인한 빛의 가림으로 인한 유도장애에 대해서 개선 할 수 있을 거라 생각되어, 변류기의 전류 감지를 시작으로 그 신호를 스마트기기에 녹색의 유도 이미지를 활성화하여 골든타임에 대피가 신속하도록 설비를 구현하여 그 가능성을 확인하였다.
최근 초미세먼지는 사회적 재난으로 간주될만큼 국민건강에 심각하게 영향을 미쳐 사회문제가 되고 있다. 기존의 미세먼지 측정 방식은 베타선 흡수방식을 사용하여 실시간 측정 및 소형화가 어려운 단점이 존재한다. 본 논문에서는 광산란 방식을 사용하여 소형화 및 저비용의 센싱 장치를 개발하였다. 광산란 방식을 적용한 센서는 내부에 반도체 레이저 다이오드를 사용하여 구성하였으며, 전압레벨의 신호를 주파수레벨로 변환하여 기존 방식의 한계를 극복하고 미세먼지 입자 크기별 분리가 가능하도록 구현하였다. 또한 개발 시스템은 블루투스 통신으로 스마트폰과 연결하여 미세먼를 모니터링하고, 장치를 제어할 수 있다.
최근 구급차에 탑승하는 응급 구조사의 인원이 턱없이 부족하여 소방관 한 사람만이 구급차에 타고 환자를 이송하는 일이 종종 문제시 되곤 한다. 응급환자가 발생 시 신속하고 정확한 조치가 무엇보다도 필요하며 특히, 환자에게 적합한 의료기기가 있는 전문적인 병원으로 이송해야한다. 본 논문은 스마트 폰을 이용하여 병원 전 단계의 응급의료 시스템을 구현한다. 구현된 시스템은 환자 이송 중에 환자의 심박동을 실시간적으로 모니터링이나, 과거 환자의 병력 정보 등을 파악할 수 있으며, 환자가 필요로 하는 응급 병원 정보도 제공하여 병원 전 단계에서 응급 환자에게 신속하고 효율적인 처치가 가능한 환경을 제공한다.
본 논문에서는 복잡도가 높은 건물 내에 산재되어 있는 비상등, 소화기 및 스프링클러를 효과적으로 관리하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크 기반의 자율무선통신방식을 이용한 지능형 소방방재 시스템 시뮬레이션 환경을 구성하고, 장치의 현재 상태에 대한 모니터링, 작동 유무를 확인하고 관리 할 수 있는 스마트폰 어플리케이션을 구현하였다. 구현한 시스템 환경은 센서노드가 부착된 시설물, 장치의 정보수집과 제어를 위한 관리서버, 그리고 관리서버와 정보를 주고받는 스마트폰 어플리케이션으로 구성된다. 실험결과 구현된 시스템은 각 시설물과 정보를 송수신하여 장치의 상태를 확인하고 제어 하였으며, 안드로이드 기반 스마트폰 어플리케이션을 이용하여 관리서버와 시설물의 정보를 주고받고 제어 명령을 통해 장치가 통제됨을 확인할 수 있었다.
본 프로젝트에서는 화재 발생 시 발견하기 어려운 곳이나 화재가 빈번한 곳에 구축하는 것을 목적으로 하고 있다. 가스와 불꽃을 감지하는 센서로 화재를 감지하고, 디스플레이와 LED 그리고 소리를 통해 화재발생을 알려준다. 그 후, 스프링클러가 작동하여 초기화재에 대응에 도움을 주고 119에 자동으로 신고가 된다. 일정 수치의 센서에 대한 감지 값을 인식하고 인식한 감지 값에 반응하여 화재 대처를 가능하게 구현하는 시스템을 제안한다. 감지센서를 통한 화재장소에서의 불꽃과 가스를 감지하게 되어 스프링클러가 1차적으로 화재의 번짐을 지연해 주고 은근 소방서에 자동적으로 신고를 하게 되는 자동화 프로그램 이행을 목표로 하고 있다.
본 논문에서는 안드로이드 앱 기반의 스마트폰에 내장된 GPS센서와 IoT 기반의 사고 감지 시스템을 융합하여 실시간 교통사고를 알려주는 자동화 시스템을 설계하고 구현한다. GPS 센서를 통해 사용자의 위치를 감지하고 사고 현장의 GPS와 정보를 무선 네트워크와 MQTT기반의 프로토콜로 전달받아 실시간으로 사고 현장을 알려주는 역할을 한다. 소방관이나 경찰관같은 업무 처리자의 경우 직접적인 신고가 아닌 자동화로 업무의 환경을 개선해 골든 타임을 확보를 용이하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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