매설되어 있는 배관에 위험성을 초래하는 요소중 하나는 굴삭기와 천공기 같은 타공사에 의한 것이다. 타공사에 의한 피해는 다른 원인에 의한 것보다 사고발생시 막대한 인명피해를 초래하기 때문에 안전관리가 매우 필요하다. 따라서 본 연구에서는 타공사를 조기에 감시하기 위해서 진동센서를 이용하여 타공사와 같은 충격신호를 감지할 수 있는 지와 얼마만큼 떨어진 거리까지 전파할 수 있는지에 대하여 한국가스공사 배관에 적용하여 실험하였다. 그리고 감지된 신호의 충격위치를 알아보기 위하여 모의배관내에서의 실험을 수행하였다. 그 결과 가까운 거리에서 감지된 충격신호는 주된 신호가 고주파수 대역이며, 거리가 멀어질수록 고주파수 대역의 성분들은 소멸되어지고 저주파수 대역만이 남아 있게 된다. 또한 5.3km 떨어진 공급관리소에서의 실험을 통하여 40kg의 물체가 l0cm, 5cm의 높이에서 자유낙하 하였을 때 진동센서(가속도계)를 통하여 감지 가능함을 확인하였다.
가스 누출 감지 시스템은 가스의 폭발성과 독성으로 인한 인명 피해를 최소화할 핵심적인 장치이다. 누출 감지 시스템은 대부분 단일 센서를 활용한 방식으로, 가스 센서나 열화상 카메라를 통한 검출 방식으로 진행되고 있다. 이러한 단일 센서 활용의 가스 누출감지 시스템 성능을 고도화하기 위하여, 본 연구에서는 가스 센서와 열화상 이미지 데이터에 멀티모달형 딥러닝을 적용한 연구를 소개한다. 멀티모달 공인 데이터셋인 MultimodalGasData를 통해 기존 논문과의 성능을 비교하였고, 가스 센서와 열화상 카메라의 단일모달 모델을 기반하여 네 가지 멀티모달 모델을 설계 및 학습하였다. 이를 통해 가스 센서와 열화상 카메라는 각각 1D CNN, GasNet 모델이 96.3%와 96.4%의 가장 높은 성능을 보였다. 앞선 두 단일모달 모델을 기반한 Early Fusion 형식의 멀티모달 모델 성능은 99.3%로 가장 높았으며, 또한 기존 논문의 멀티모달 모델 대비 3.3% 높았다. 본 연구의 높은 신뢰성을 갖춘 가스 누출 감지 시스템을 통해 가스 누출로 인한 추가적인 피해가 최소화되길 기대한다.
지하철과 같은 지하공간에서 재난이 발생할 경우, 신속하게 안전한 대피 경로로 승객을 유도하여 인명피해를 최소화 하여야 한다. 이를 위해서 빠르게 재난을 감지하고 중앙관리센터에서 신속한 대응이 이루어지지 않는 경우에 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 분산형 방재 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 분산 자율형 방재 시스템과 재난전조 감지에 관한 개념적인 연구를 수행하였다.
요즘 새로운 컴퓨터 바이러스가 날로 늘어나고 있고, 또한 지능화되어 가고 있다. 기존의 시스템들은 그들을 막기 위해 화일의 내용에 대해 바이러스의 문자열을 비교하거나 바이러스의 행동을 모니터 하는 방법으로 바이러스에 대처하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 알려지지 않은 바이러스를 감지할 수 없고 일단 바이러스가 먼저 실행되면 예방 시스템이 감지할 수 없게 된다. 따라서, 바이러스 감지시스템은 반드시 시스템이 바이러스에 감염되기 전에 수행되어야 한다. 본 논문에서는 시스템의 오버헤드를 증가시키지 않고 부팅시에 부트 바이러스가 실행되기 전에 안전한 부팅을 보장하고, 감염되었다 하더라도 부팅시에 안전하게 복구할 수 있고 아울러 화일 바이러스의'피해를 최소화할 수 있는 새로운 예방 기법인 VIDS(Virus Intrusion Detection System)을 설계, 구현하였다.
제방붕괴에 따른 피해발생을 억제하기 위해서는 제방거동 특성을 사전에 충분한 정보를 통하여 파악할 필요가 있으며, 이를 위해 광섬유를 이용한 제방누수감지 센서를 개발하였다. 광섬유는 내구성 및 유지관리가 우수하고 장기간 사용에도 장점을 가지고 있다. 개발된 센서들은 현장에 적용하기 전에 충분한 실험을 통해 성능과 기능에 대한 검토가 필요하다. 본 연구에서는 개발된 광섬유 센서를 대상으로 제방누수감지 목적으로 설치할 경우 센서의 이행도를 시험하였다. 시험방법은 토조를 설치하여 제체에 작용하는 간극수압, 온도 및 변위 등을 대상으로 하였다. 이를 위해 폭 5m, 길이 7m 및 높이 2m의 토조를 설치하여 가제방의 주요 부위에 기존 계측기기와 광섬유 센서를 같이 매설하고 수위와 시간변화에 따른 주요 특성치에 대하여 실험하였다. 실험결과 광섬유 센서가 연구목적에 부합하는 계측치를 보여주어 제방누수감지 센서로 활용 가능함을 확인하였다. 아울러 광섬유 센서의 기능에 대한 전반적인 실험을 통하여 현장적용에 대한 사용성을 입증하였다.
현재 사용되고 있는 화재 통제 시스템은 화재 발생 시 단순한 열감지 센서를 통해 화재를 감지하고 연결된 경종에 신호를 보내 소리를 내어 알리는 방식을 사용하고 있다. 이러한 기계식 시스템은 잦은 고장과 낮은 정확도로 인한 신뢰도 문제뿐만 아니라 화재 발생 시 대피대상자들을 적절하게 유도하지 못하여 막대한 2차 피해가 발생하는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 IT 기술을 바탕으로 효율적이고 체계적으로 화제 통제를 지원하는 통합 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화재 통제의 핵심인 감지, 알림, 유도 기능의 효과를 극대화하도록 상호 연결되고 통합되어 있다.
본 논문에서는 실제 주행하는 철도가 지나가는 터널에서 유발되는 안전사고 및 주변에 거주하는 주민들과, 서식하는 야생동물들에게 피해를 입힐 수 있는 소음과 진동을 감지하고, 철도가 터널을 운행하는 상황을 구현하여, 너털에서의 위험 요소들에 대한 상황 데이이터들을 센서를 통해 데이터 수집을 진행하고 다양한 위험 상황으로부터 실시간 감지를 통해 데이터들을 분석하고 적절한 상황 지원을 위한 실시간 인지시스템 모델을 설계하고 지원한다.
스마트홈과 연동하는 안전한 방범창은 외부의 침입자를 차단하고 주거 내의 물품 도난 및 개인의 신변을 보호하기 위한 안전설비로 다양한 형태의 방범창이 존재한다. 스마트홈은 건물 내의 센서가 화재를 감지하면 방범창 내부의 원격시스템이 자동으로 방범창을 매우 짧은 시간 안에 개방할 수 있도록 설계한다. 화재 등 재난시 상하부 방법창이 자동으로 개폐되도록 랙피니언을 이용하여 방범창의 위쪽 창틀을 상승시켜 창살이 움직일 수 있도록 개방하고 동시에 아래쪽 창틀이 회전하도록 구성하여 화재 및 폭우 등에 인명피해를 줄일 수 있도록 설계한다. 스마트홈 시스템과의 연계로 재난을 미리 감지하고 탈출구를 개방한다면 신속하고 안전한 대피가 가능하고, 기존의 프레임 부분 변경에 간단한 시스템만 변경하여 적용할 수 있어, 간단한 구조로 설치할 수 있고 낮은 비용으로 스마트홈을 구성할 수 있다. 특히 스마트홈과 연동하여 재난을 미리 감지하고 탈출구를 개방함으로써 신속하고 안전한 대피가 가능하여 다양한 재난을 대비할 수 있다.
화재에 대한 신속한 예측과 경고는 인명 및 재산피해를 최소화시킬 수 있는 필수적인 요소이다. 일반적으로 화재가 발생하면 연기와 화염이 함께 발생하기 때문에 화재 감지 시스템은 연기와 화염을 모두 감지할 필요가 있다. 그러나 대부분의 화재 감지 시스템은 화염 혹은 연기만 감지하며, 화재 감지를 위한 전처리 작업을 추가함에 따라 처리 속도가 느려지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다중 레이블 분류(Multi-labeled Classification)를 지원하는 CNN 모델을 구성해서 화염과 연기를 동시에 예측하고, CNN의 특징을 기반으로 클래스에 대한 위치를 시각화하는 Grad-CAM을 이용해서 실시간으로 화재 상태를 모니터링 할 수 있는 화재 감지 시스템을 구현하였다. 또한, 13개의 화재 동영상을 사용해서 테스트한 결과, 화염과 연기에 대해 각각 98.73%와 95.77%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 보안의 사각지대인 축산 및 농수산물 보관창고와 물류창고 등에서 도난으로 인한 피해 손실의 예방 및 보안률을 높이기 위해 적외선 센서에서 감지한 값과 양방향 무선카메라(DRC)를 통하여 얻어온 영상에 대해서 영상처리 기법을 적용하여 불법 침입자 효율적으로 감지할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 적외선센서로 일정한 감지할 위치를 잡아 감지된 값 발생시에 카메라로 영상을 습득 하는데 습득된 영상을 영상처리 과정을 통하여 움직임 인자의 판별을 하는 과정을 거쳐 최종적으로 감지, 분석된 결과와 이미지정보를 보안업체 또는 보관창고의 주인의 이동단말기에 송신하여 실시간 감시 할 수 있는 영상분석기술과 저렴한 센싱장비를 이용한 감지 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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