기존의 화재 감시 시스템은 보통 연기, CO 혹은 온도나 온도의 변화량을 가지고 화재여부를 판단하였다. 대부분 각각의 센서에서 측정된 값을 미리 설정한 값과 비교하여 기준을 넘었을 경우에 화재라고 결정한다. 그러나 화재 가능성이 있는 상황도 정확히 예측하는 것이 화재를 예방하기 위해 요구된다. 본 연구에서는 여러 인자들 간의 조합에 의한 규칙을 생성하고, 불명확한 데이터 처리가 가능한 퍼지추론을 사용하여 화재상황을 인식하는 방식을 제안한다. 또한 퍼지추론 방식에서 지식의 일반화, 형식화의 문제점을 해결하기 위해, 화재의 특정 패턴들의 특징을 찾아서 분석하고 규칙베이스를 구축함으로써 시스템의 성능을 더욱 향상 시킨다. 화재의 레벨을 3단계(정상, 주의, 위험)로 나누고, 각 단계별로 훈련데이터를 FCM(fuzzy C-means clustering)에 의해 규칙화 하여 추론하는 시스템을 제안한다. 제안된 방식을 UCI의 삼림화재 데이터를 이용하여 성능을 평가한다.
본 논문은 농촌이나 도심외곽의 대규모 비닐하우스 단지 등에서 비닐하우스 내부의 환경을 관리자가 직접 하우스 내부에 상주하지 않고도 자신의 컴퓨터에서 인터넷으로 접속하여 원격으로 감시하기 위한 시스템에 관한 것이다. 본 논문에서는 온도나 습도 등 비닐하우스 내부의 다양한 환경에 대한 모니터링이 가능한 원격 감시시스템을 테스트 모형을 사용해서 구현하고자 한다. 구현하고자 하는 테스트 모형은 계측용으로는 온도, 습도, 연기 및 적외선 센서를 사용하고, 제어용으로는 AC 220V 전구를 사용해서 USN 시스템 환경을 구현한다. 또한 윈도우용 모니터링 소프트웨어는 NI Labview를 사용해서 개발하고 DAQ 보드와 USN 제어보드를 연동해서 하우스 내부의 환경을 모니터링 할 수 있게 한다. 그리고 CCD 카메라 시스템과 이미지 Grab 보드를 연동해서 원격으로 하우스 내부를 실시간 감시할 수 있게 한다. 원격 접속용 컴퓨터 서버는 윈도우용 Apache 웹 서버와 PHP 및 MySQL ODBC를 연동해서 로컬에 구축하고, 사용자가 인터넷 웹브라우저를 사용해 서버에 접속하면 원격으로 하우스 내부의 환경을 모니터링이 가능하도록 인터넷 통신시스템을 구축한다.
화염 및 연기 감지 알고리즘 연구는 다양한 모양, 빠른 확산 및 색상으로 인해 컴퓨터 비전에서 어려운 과제이다. 일반적인 센서 기반 화재 감지 시스템의 성능은 환경 요인(실내 및 화재발생 위치)에 따라 크게 제한된다. 이러한 문제를 해결하기위해 딥러닝 방법을 적용하였으며, 이것은 물체의 형상을 특징으로 추출하므로 비슷한 형상이 프레임내에 존재하면 오탐으로 검출 될 수 있다. 본 연구는 화재 오탐 검출 개선을 위해 딥런닝 사용 전과 후에 프레임 유사성을 이용하여 오탐을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 방법을 적용하여 화재 검출 성능은 유지를 하면서 오탐 부분이 최소 30% 까지 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법의 오탐 검출 성능이 뛰어나다는 것을 확인하였다.
복합건물에서 화재가 발생할 경우, 고립된 사람들의 위치정보 확인이 지연되어 사상자가 많이 발생하는 경우가 일어난다. 이와 같은 사고를 방지하기 위해, 재난 현장에서의 요구조자가 소지하고 있는 휴대 전화기의 무선 신호를 검출하여, 요구조자들의 위치를 추정하는 연구가 진행중이다. 주요 개념은 무선 신호 스캐너를 이용하여 화재 현장에 있는 휴대 전화기의 무선 신호를 탐지하고, 이를 기반으로 휴대 전화기의 위치를 정밀하게 측위하는 것이다. 그러나 화재 현장은 연기로 인해 시야 확보가 어렵고, 일반 재난 현장과 비교하여 요구조자를 구출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 요구조자의 수와 상태에 따라 투입되는 구조대원의 최소 인원수의 결정하는 것은 해결해야 하는 중요한 문제 중 하나일 것이다. 본 연구에서는 휴대 전화에서 발생하는 무선 신호와, 휴대 전화의 관성 센서에서 발생하는 정보를 이용하여 화재 현장에 투입되는 구조대원의 인원수를 산출하는 방안을 제시한다.
최근 사람이 많이 모이는 극장에서 갑자기 화재가 나서, 대피로를 찾지 못한 많은 사람들이 뒤엉켜 다치고 연기를 마시어 질식하는 등 대형 화재 사고가 있었다. 젊은 사람이 대부분인 상황에도 대피하지 못하였는데 만약 노약자였다면 더 큰 인명피해로 이어질 수 있었다. 특히 실내의 경우는 GPS로부터 정확한 위치정보를 전달받기 어렵기 때문에 비콘을 이용한 위치기반서비스와 직관적으로 스마트폰을 이용하여 증강현실로 대피로를 보여주는 긴급대피 시스템이 절실하게 필요하게 되었다. 본 논문에서는 비콘(Beacon)과 화재센서(IoT) 이용한 화재위치 및 대피로 경로 파악을 바탕으로 하여 증강현실 기반의 긴급대피용 스마트폰 앱을 개발하였다. 향후 제안 시스템이 사람이 밀집되는 실내공간에 적용된다면 갑작스런 화재사고에서도 신속한 대피가 가능하여 인명피해를 최소화 할 수 있을 것이다.
네트워크 클러스터링은 한정된 자원을 가진 노드들을 하나의 클러스터로 묶어 개별 노드의 에너지 사용을 줄이고 네트워크 전체의 수명을 연장하는 방법이다. 이와 같은 방법은 클러스터 헤더에 대한 오버헤드, 클러스터 헤더 선언에 대한 광고와 같은 부가적인 에너지 소모를 발생시키지만, 클러스터 헤더에 의해 설정된 경로를 이용함으로써 개별 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 라우팅 경로를 설정할 때 필요한 라우팅 메시지를 줄이면서 클러스터를 형성하고, 클러스터 내의 모든 노드들이 감지작업을 보고할 때 클러스터 헤더를 이용하여 보고함으로써, 네트워크 전체의 수명을 연장하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 단계에서 개별 노드는 이웃 노드들의 연결 정보를 비트랩으로 표현하여 동일 클러스터를 형성할 수 있도록 하고, 이 비트맵 정보를 이웃 노드에게 단 한번의 전송으로 전체 네트워크의 연결 정보를 유지함으로써 라우팅 경로를 확보하도록 한다. 브로드캐스트 이후에는 이웃 비트맵을 수신하여 비트맵을 갱신함으로써 라우팅 정보를 풍부하게 한다. 센싱 작업을 요청하는 쿼리의 싱크 노드 정보를 수정하여 동적인 크기의 클러스터를 가지도록 설계하여, 네트워크 규모에 따라 클러스터 수를 조절할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하면 클러스터 형성에 필요한 라우팅 경로 설정 메시지와 개별 노드가 보고하는 라우팅 경로를 쉽게 찾을 수 있게 되어, 개별 노드뿐만 아니라 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있게 된다.
건축기술의 발달로 세계적으로 초대형 건축물들이 나타나고 있다. 건축물들의 대형화, 복잡화는 안전상의 큰 문제점을 가지고 있으며, 이에 걸맞는 안전대책이 요구된다. 본 연구에서는 건물에 적용되는 최신기술 및 시스템을 외국사례를 기준으로 소개하고 더 나아가 이를 바탕으로 건물에서 화재시 직접적으로 피난자들을 유도할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 빌딩에서 화재를 실시간으로 감지하여 영향을 파악할 수 있는 무선센서 네트워크가 현실화됨에 따라 이러한 정보를 이용할 수 있게 되었고, 이점에 착안하여 방향성유도등을 전제로 한 직접적인 유도방안을 마련하였다. 화재 정보를 이용함에 있어서 기본적으로 Quickest Path Algorithm에서 비지배경로의 개념을 사용하여 시간과 용량을 고려한 경로를 선택하게 하였고, 화재의 영향을 시간과 용량의 제한조건으로 설정하여 경로의 선택에 영향을 주도록 하였다. 마지막으로 사례연구를 통해 네트워크에 적용해본 결과 Quickest Path Algorithm은 링크의 용량에 따라 효율적인 분산유도가 가능하였으며, 화재상황을 부여하여 경로상 화재에 의한 온도, 연기에 의해 링크 이용이 제한되는 경우에 있어서 해당링크를 피하거나, 수요를 제한하여, 실제적용시 안전과 피난시간의 최소화 등 피난유도의 목적을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측에 따른 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 적은 비용으로 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시간에 따른 정보로 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향을 분석함으로써 산불에 대한 피해를 줄이고 빠르게 진압할 수 있을 것으로 기대된다.
함정에는 격벽으로 구분되어 나누어지는 공간인 격실이 종류와 목적에 따라 수개 혹은 수십 개가 존재한다. 이러한 격실들은 화재 및 화재로 인한 연기의 전이방지, 침수 시 침수의 확산 방지 등 특정 격실에서 발생하는 특이 상황들이 타 격실로의 전이를 방지하여 생존성 향상에 목적을 두고 설계된다. 생존성 향상 목적 달성을 위하여 각 격실들은 기밀 또는 수밀을 유지하도록 건조하며, 각 격실의 기밀 또는 수밀 정도를 확인하기 위하여 함정 건조 단계에서 평가를 수행한다. 건조하고 있는 군함에 관한 평가는 해군 지침에 의거하여 함 건조업체 주관으로 해군 및 국방기술품질원이 입회하여 평가를 실시한다. 생존성과 직결되는 만큼 격실 기밀 평가의 중요성은 매우 높아 명확한 기준에 따라 수행되고 있으나, 1개 이상의 복수개 격실 기밀 평가 시 1개 압력센서로 압력을 측정하여 격실 압력을 실시간으로 확인하는 것과 각 격실별 미세한 압력 변동 사항 확인이 제한되는 것을 식별하였다. 따라서 본 연구에서는 현재 수상함정 중 군함에서 실시하고 있는 그룹 격실 기밀평가 방안에 대한 개선 방안 및 신뢰성 검증 방안에 대해 서술하였다.
본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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