IoT 디바이스로부터 수집된 위치정보를 활용한 실시간 위치센싱 기술은 항만 등 다양한 산업현장에서 활용되고 있다. 그러나 GPS 센서의 특성상 오차는 항상 존재하며, 이를 활용하는 사고위험 검지 알고리즘은 오차의 고려가 필수적이다. 본 연구는 GPS 오차를 고려한 항만 내 낙하물 사고위험 구역 접근검지 알고리즘의 보정 방법론을 제안한다. IoT 디바이스로부터 수집된 GPS 오차 데이터를 확률변수로 하는 확률밀도함수를 추정하였으며 알고리즘의 검증을 위해 미시적 시뮬레이션을 활용하였다. 검증 결과 알고리즘은 디바이스의 위치오차 1m, 5m에 따라 검지 정확도가 각각 93%, 77%로 나타났다. 본 연구는 향후 디바이스의 성능을 고려한 유효 위험범위 설정 및 안전관리에 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
현재의 교통사고 검지시스템은 주로 대도시의 혼잡한 교차로의 교통사고를 감지하기 위한 시스템 개발에 초점이 맞추어져 있으며 주로 교차로에서의 영상정보와 디지털 영상처리기술에만 의존하고 있기 때문에 교차로에서의 혼잡한 상황에서는 정확한 판별의 제한이 잔존하고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 교차로에서의 교통사고 자동검지율의 향상을 위해 검토되어야 할 사고음의 음향특성을 분석함으로써 현재 기술수준과 실현가능성을 가늠해 보는 것을 목적으로 한다. 교차로에서 차량의 사고가 발생할 때, 충돌음의 주파수 대역은 500[Hz] 이하에서 사고가 발생하지 않은 시점보다 높은 30[dB] 이상의 음압차이를 보였다. 또한, 교차로 주변에 차량의 소통이 거의 없을 때 자동차사고 스키드음은 $1[kHz]{\sim}3[kHz}$ 대역에서 특정패턴을 보였다.
최근 농업 사회의 고령화로 인해 농기계로 인한 안전사고가 급증하고 있다. 어떤 경우에는 부상자가 사고를 주위에 알리지 못한 채 홀로 방치되어 심각한 상황에 이를 수 있다. 경운기, 이앙기, 트랙터, 콤바인 등 농기계를 대상으로 작업 및 이동 중에 전복, 충돌, 기타 사고 등의 안전사고 발생 시 ICT 기술을 이용하여 신속하게 사고 상황을 외부에서 감지하고 전달함으로써 인명 피해를 최소화 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 농기계의 충돌 및 전복 사고를 감지하고, 위험상황을 전송하는 ICT 기반의 농기계 안전사고 자동상황전파시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 농기계 사고 발생 시 자동으로 가족, 지인, 병원 및 119로 문자 메시지를 보냄으로써 빠른 사후 조치를 통한 인명구조를 가능하게 한다.
본 논문에서는 블루투스와 스마트워치를 사용하여 운전자 및 탑승자의 사고 감지, 납치 감지, 차량 내 아동 방치 감지, 주차 위치 기록, 스마트키 기능을 수행하는 자동차 안전 및 편의 서비스를 제안한다. 스마트폰에 기반한 기존 서비스는 스마트 폰을 차량 내에 거치하거나 가방 내에 휴대하는 경우가 많아서 사고 및 납치 상황 등을 정확하게 감지하지 못하는 경우가 많다. 이에 반하여 스마트워치는 사용자가 늘 착용하고 있으며 심박수도 모니터링할 수 있으므로 사고 및 납치 상황 등을 좀 더 정확하게 감지할 수 있다. 제안하는 서비스는 스마트워치의 가속도 센서, GPS 센서, 심박 센서, 블루투스 링크 상태 등의 정보를 통해 운전자 및 탑승자에게 발생하는 다양한 상황을 파악하고 사고 통보, 상황 녹음 등 필요한 동작을 수행한다. 또한 제안하는 서비스는 차량과 OBD-II로 연결되어 도어 개폐, 비상등 점멸 등 필요한 동작을 수행한다.
Though the probability of tunnel fire accident is very low, but critical fatalities are expected when it occurred. In this study the effect of critical safety parameters on tunnel fire accident are examined using probabilistic technique. Fire detection time, smoke spread velocity, passenger escape velocity, flash-over time, and emergency service arrival time are considered. In order to estimate the uncertainties of input parameters Monte Carlo simulation are used, and fatalities for each assumed accident scenarios are obtained as results. For the efficiency of iterative calculation PRA(Probabilistic Risk Analysis) code is developed in this study. As a result fire detection have large effect.
Nuclear power plants contain several monitoring systems that can identify the in-vessel phenomena of a severe accident (SA). Though a lot of analysis and research is carried out on SA, right from the development of the nuclear industry, not all the possible circumstances are taken into consideration. Therefore, to improve the efficacy of the safety of nuclear power plants, additional analytical studies are needed that can directly monitor severe accident phenomena. This paper presents an interacting multiple model (IMM) based fault detection and diagnosis (FDD) approach for the identification of in-vessel phenomena to provide the accident propagation information using reactor vessel (RV) out-wall temperature distribution during severe accidents in a nuclear power plant. The estimation of wall temperature is treated as a state estimation problem where the time-varying wall temperature is estimated using IMM employing three multiple models for temperature evolution. From the estimated RV out-wall temperature and rate of temperature, the in-vessel phenomena are identified such as core meltdown, corium relocation, reactor vessel damage, reflooding, etc. We tested the proposed method with five different types of SA scenarios and the results show that the proposed method has estimated the outer wall temperature with good accuracy.
The development of Technology study for preventing of accident and reducing the risk through the intelligence of level crossing is provide the detection of stopped car at railway crossing with the most advanced intelligence technology such as sensor, computer, communication and date processing and transmit to the operational staff on broad for reaction or make the train stopped automatically through the connection with train. Also this study include that showing the situation of crossing railway when the train is approached and prevent the accident and reduce the risk through the connection of road transit signal system. On this study is performed the test through the date from spot level crossing and the development of video detection algorism for stopped road transit vehicle at level crossing with intelligent system.
Many researches have been done in insurance fraud as the amount and frequency of insurance fraud have been increasing continuously. In particular, the development of insurance fraud detection system using large database management techniques including data mining or link analysis based on visual method have been the main research topic in insurance fraud. However, this kinds of detection system were very ineffective to find unintentional insurance fraud happened by accident even though it was so good to find intentional and organized crime insurance fraud. Therefore, this research suggests insurance fraud as an ethical decision making and applies TPB(Theory of Planned Behavior) for the finding of reasons and prevention strategies of unintentional insurance fraud happened by accident. The results of research show that TPB is very appropriate model to explain the behavior of insurance fraud and that insurance agents force to do insurance fraud as affecting perceived behavior control. Therefore, education and pubic relations for insurance fraud are very effective for preventing insurance fraud and developing insurance service industry.
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.
The personal mobility Sharing service is currently active. Especially, electric scooters are widely utilized because they can move comfortably at a high speed over a short distance with a simple driving method. Its driving method is easy, but there is no protection device to protect the bare body. So, there is a greater accident than other means of transportation, and if two people are on board, there is higher accident probability. However, since there is no specific ways to prevent multi-person boarding yet, we propose a multi-person boarding detection model using tilt and pressure sensor. The proposed method measures the tilt degree and direction by using a tilt sensor installed in the center of the board plate and detects multi-people riding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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