• 제목/요약/키워드: 신속대응 모듈

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447MHz 대역 FSK방식을 이용한 무선 통신 기반 산행 안전을 위한 휴대 시스템 (Portable system module for wireless based on mountain climbing safety using 447 MHz band FSK)

  • 임재돈;김정집;정회경
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권11호
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    • pp.1428-1433
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    • 2019
  • 국내 재난 사고의 기술동향 중 산악사고에 대한 관심 또한 지속적으로 증가 추세에 있다. 사고 발생 시 보편적인 방법으로는 스마트폰을 이용한 위치 추적 및 사고신고 등이며, 이를 이용하여 구조 활동을 진행 하고 있으나, 산악지역의 특성상 음영현상의 발생하는 구역에 대한 해결책이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 447 MHz 대역 FSK방식을 이용한 무선 통신 기반 산행 안전 휴대 시스템을 제시하였다. 447 MHz 대역 송·수신기를 이용하여 이상 현상 발생 시 위치 전송 및 구조 신호 전송을 통한 위치좌표 전송 및 데이터를 축적하며, 송신자가 설정된 구역범위의 임계치를 벗어날 경우 위험 경고 알림을 발생하여 위험지역을 신속히 벗어날 수 있는 서비스를 제공한다. 또한 송신자의 건강 상태를 지속적으로 체크하여, 지정된 임계치를 상위 할 경우 수신자에게 경고를 함으로, 송신자의 재난에 대응할 수 있을 것이라고 사료된다.

Deep Learning 기반 공동주택 마감공사 단위작업별 생산성 예측모델 개발 - 내장공사를 중심으로 - (The Development of Productivity Prediction Model for Interior Finishes of Apartment using Deep Learning Techniques)

  • 이기륜;한충희;이준복
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제20권2호
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    • pp.3-12
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    • 2019
  • 국내 건설산업에서 생산성 정보는 중요성과 그 기능에도 불구하고 생산성 데이터의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하다. 또한 생산성 관리는 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 공사계획 및 관리에 적극 활용하지 못하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 마감공사의 생산성 예측 및 생산성 영향요인을 분석할 수 있는 기반을 마련하기 위해 단위작업별 생산성 관련 데이터를 수집하여 딥러닝 기반의 생산성 예측모델을 개발하고자 한다. 연구결과인 딥러닝 기반의 공동주택 단위작업별 생산성 예측모델은 신뢰할 수 있는 생산성 정보 데이터에 딥러닝을 적용하여 향후 데이터가 축적될수록 발전되는 기술로 공동주택 프로젝트 관리시스템의 기본 모듈이 될 수 있다. 또한 과거 유사한 프로젝트의 생산성 데이터를 통한 개산견적, 공정계획을 위한 작업일수 산정, 투입인원 산정 등과 같은 프로젝트 엔지니어링 과정에 활용 가능하며 공사 진행 중 예측과 다른 생산성 발견 시 원인 분석에 용이하여 신속한 대응 및 향후 예방이 가능할 것으로 기대된다.

국소 퓨리에 변환 기반 레이더 신호를 활용한 무호흡 검출 (Detection of Apnea Signal using UWB Radar based on Short-Time-Fourier-Transform)

  • 황채환;김수열;이덕우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.151-157
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    • 2019
  • 최근 비침투 또는 비접촉 방식을 활용한 호흡상태 관찰에 대한 관심이 높아지고 있다. 여러 가지 많은 생체신호들 중 호흡신호를 활용하여 건강상태를 점검하는 것은 비정상적인 건강 상태에 대한 신속한 대응을 가능하게 해 준다. 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 활용한 실시간 무호흡 상태 검출에 대한 방법을 제시한다. 기존의 고속 퓨리에 변환을 활용한 신호해석과 달리, 본 논문에서는 국소 퓨리에 변환을 사용하여 짧은 신호 구간에서의 주파수 응답을 분석한다. 본 연구에서 호흡 신호는 비접촉 방식을 활용하였으며, 초광대역 레이더 모듈을 활용하여 신호를 획득하였다. 국소 퓨리에 변환을 활용하여 호흡 상태를 검출한 후, 검출 결과에 따라 호흡 상태에 대한 분류가 가능하다. 특히 국소 퓨리에 변환은 실시간으로 호흡 상태에 대한 주파수 분석이 가능하도록 하였다. 호흡신호에 잡음이 존재할 경우를 대비하여 적절한 필터링 알고리즘이 적용되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 직관적으로 구현이 가능하고, 실질적으로 사람의 호흡상태에 대한 분석이 가능하도록 해준다. 제안한 방법을 검증하기 위해 호흡신호를 활용한 실험결과를 제시한다.