• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.3-4
• /
• 2021

폐쇄된 터널 내부에서는 사고가 일어날 경우 외부에서는 터널 내 상황을 알 수가 없어 경미한 사고라 하더라도 대형 후속 2차 사고로 이어질 가능성이 크다. 또한영상탐지로사고 상황의 오검출을 줄이기 위해서, 본 연구에서는기존의 많은 CNN 모델 중 보유한 데이터에 가장 적합한 모델을 선택하는 과정에서 가장 좋은 성능을 보인 VGG16 모델을 전이학습 시키고 fully connected layer의 일부 layer에 Dropout을 적용시켜 Overfitting을일부방지하는 CNN 모델을 생성한 뒤Yolo를 이용한 영상 내 객체인식, OpenCV를 이용한 영상 프레임 내에서 객체의ROI를 추출하고이를 CNN 모델과 비교하여오검출을 줄이면서 사고를 검출하는 시스템을 제안하였다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
• /
• v.6 no.3
• /
• pp.199-211
• /
• 2004

As the length of local tunnels is getting longer, the demand for tunnel safety attracts more attention. But only a few information can be found concerning traffic and fire accidents occurred in local tunnel, and full-fledged studies had not been carried out to fulfill the expectation of the tunnel users. This study aims at collecting and analyzing the data on traffic and fire accidents in local road tunnels and providing the fundamental data for the tunnel fire safety evaluation. Focus is placed on quantifying the relationship among traffic accidents, fire occurrences and tunnel characteristics.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.4 no.2
• /
• pp.83-90
• /
• 2015

Almost of current Automatic Incident Detection(AID) algorithms involve the vulnerability that detects the traffic accident in open road or in tunnel as the traffic jam not as the traffic accident. This paper proposes the improved accident detection algorithm to enhance the detection probability based on accident detection algorithms applied in open roads. The improved accident detection algorithm provides the preliminary judgment of potential accident by detecting the stopped object by Gaussian Mixture Model. Afterwards, it measures the detection area is divided into blocks so that the occupancy rate can be determined for each block. All experimental results of applying the new algorithm on a real incident was detected image without error.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.291-292
• /
• 2012

본 연구는 여러 가지 센서를 이용하여 자동차 전용 도로터널의 차량 사고시의 음향을 인식하여 사고인식률을 높이는 화재 예고 시스템에 관한 연구이다. 현행의 CCTV나 자동화재탐재설비에서 감지하는 열센서나 영상전송자료를 파악하기에 앞서, 이차적 재해 가능성을 유의미한 수준에서 미리 예고하고 대응할 수 있는 사전예고시스템을 구성하였다. 유선설치기반의 센서로 대부분 구성된 도로터널 내에서 비교적 설비가 저렴한 무선센서를 사용함으로서 기존 터널에서의 적용성을 증대시켰다.

• Magazine of korean Tunnelling and Underground Space Association
• /
• v.4 no.3
• /
• pp.50-57
• /
• 2002

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
• /
• 2008.10a
• /
• pp.249-260
• /
• 2008

Although the accident rate is lower than the road tunnel, fire in railway tunnel can bring large damage of human life. In the high speed railway tunnel, the possibility of the railway-disaster (fire) is growing in consideration of the speedy railway and the tunnel length. For that reason, MLTM (Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs) published "Rules about the Safety Standard of Railroad (2005.10.27)" and "The Detailed Safety Standard of Railroad (2006.9.22)". According to those, QRA(Quantitative Risk Analysis) technique is recommended to be applied to railway tunnel design which is longer than 1km for assuring the safety function and estimating the risk. However, it is difficult to perform the disaster prevention design due to lack of the detailed standards about event scenario, fire intensity, incidence rate of accidents etc. Therefore, This paper introduces the case of tunnel design for disaster prevention of the Honam high speed railway including the detailed standards of QRA and reasonable safety facilities.

• Magazine of korean Tunnelling and Underground Space Association
• /
• v.19 no.1
• /
• pp.28-34
• /
• 2017

• 기술발표회
• /
• s.2006
• /
• pp.331-341
• /
• 2006

터널 설계시 일반적으로 지반조사와 물리탐사를 시행하여 지층에 따른 적절한 터널 지보패턴을 설정하고 있으나, 다양한 지반 및 지질특성과 설계단계에서 미쳐 발견되지 못한 단층등의 연약대로 인하여 시공시 터널내에서 종종 붕락사고가 발생하고 있다. 터널 굴착시 발생하는 붕락은 터널의 안정성 저하 및 공기 지연 등의 큰 문제점들을 발생시키므로 조기에 적절한 보강방안이 요구된다. 본 논문에서는 터널 굴착시 발생한 두개의 붕락사고에 대해서 붕락원인과 붕괴유형을 파악하고 현장 여건에 맞는 신속한 보강대책을 제시하고 시공한 보강사례이다. 향 후 본 사례와 유사한 터널붕락사고가 발생할 경우 보강설계 및 보강방안을 계획.수립하는데 유용한 참고자료가 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.287-292
• /
• 2000

최근에 각종 SOC사업이 본격화되면서 고속도로망 및 도시교통망 확충이 가속화되어 장대 터널이 급증하고 있을 뿐만 아니라 차량의 급속한 증가로 차량배기가스에 의한 터널내부 환경의 악화가 문제시되고 있다. 특히 도로터널은 반밀폐 공간으로 터널내에서의 사고는 인명피해와 막대한 재산 피해로 이어질 수 있으므로 안전운전을 위한 제반설비 및 대책이 필요하며 안전운행을 위한 가시거리 확보 및 쾌적한 환경에 대한 요구가 대두되고 있다. 따라서 터널에서 이와 같은 요구를 만족하기 위해서 기계환기설비가 투입되고 있으며 이에 대한 최적화 설계에 대한 필요성이 높아지고 있다.(중략)

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
• /
• v.8 no.9
• /
• pp.265-273
• /
• 2018

In this paper, we propose an acoustic event detection method in tunnels using non-negative tensor factorization (NTF) and hidden Markov model (HMM) applied to multi-channel audio signals. Incidents in tunnel are inherent to the system and occur unavoidably with known probability. Incidents can easily happen minor accidents and extend right through to major disaster. Most incident detection systems deploy visual incident detection (VID) systems that often cause false alarms due to various constraints such as night obstacles and a limit of viewing angle. To this end, the proposed method first tries to separate and detect every acoustic event, which is assumed to be an in-tunnel incident, from noisy acoustic signals by using an NTF technique. Then, maximum likelihood estimation using Gaussian mixture model (GMM)-HMMs is carried out to verify whether or not each detected event is an actual incident. Performance evaluation shows that the proposed method operates in real time and achieves high detection accuracy under simulated tunnel conditions.