차량용 블랙박스는 사고 순간의 영상, 시간, 충격량 등의 정보를 기록하여 사고발생 시 원인을 규명하기 위한 용도로 사용되고 있다. 기존의 시스템은 사고 후에 원인을 분석하기 때문에 사고를 미연에 방지할 수 없는 단점이 있다. 최근에는 기존의 기능과 더붙어 미연에 사고를 예방할 수 있는 사고예방이 가능한 지능형 블랙박스가 연구되고 있다. 본 논문에서는 주차 시 발생할 수 있는 도난, 절도, 물피도주 등의 사고를 미연에 방지할 수 있는 사고예방 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 이동객체가 차량에 접근함에 따라 객체인식, 얼굴검출 및 경고기능을 제공한다. 실험 결과, 제안한 방법은 다양한 실험 조건에서 이동객체가 접근함에 따른 위험 레벨별 객체인식, 얼굴검출 및 경고기능을 제공함으로써 사고예방이 가능함을 확인했다.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
본 연구는 이동수단의 기술적 발전에도 불구하고 교통사고로 인한 물적, 인적 피해가 감소하지 않는 문제에 대한 관심에서 출발했다. 현재 생산되고 있는 차량은 전후방 센서에 의해 객체의 근접도만을 감지하여 운전자에게 알려주고 있는데 본 연구는 색 검지 알고리즘, 원모양인식 알고리즘, 거리인식 알고리즘을 구현하여 객체가 감지되면 해당 객체를 회피하거나 차량을 정지시켜주도록 하여 사고감지를 넘어선 사고방지 시스템을 구축한 것이다. 시뮬레이션을 위해 소형무선통신 카메라를 장착한 아두이노 차량 로봇을 직접 제작하여 모의 도로 주행에서 로봇이 성공적으로 객체를 회피하거나 로봇 차량이 정지하는 것을 확인하였다.
전자금융사기의 고도화와 함께 지능적인 수법들이 동원됨에 따라 전자금융 사용자들의 피해사례가 늘어나고 있다. 이에 대한 대응 방안으로 금융당국은 사용자 구간에 집중된 기존 보안 대책 외에 이의 한계성을 극복하기 위한 이상거래 탐지 시스템의 도입을 확대 권고하고 있다. 이상거래 탐지 시스템은 실시간으로 고객의 거래를 확인하고 이상거래 유무를 판별하여 전자금융 사고를 방지할 수 있도록 하는 시스템으로 거래 정보를 빠르게 분석하여 이상거래를 식별하는 것이 핵심이다. 본 논문에서는 사고 데이터분석을 통해 이상 징후 패턴을 파악하고 탐지 룰을 설정하고, 이렇게 설정된 룰을 기반으로 고객 개인별 거래 패턴과 고객 프로파일을 비교하여 이상거래 여부를 판단하고자 한다. 이때 의사결정나무를 사용하여 탐지 룰을 정규화 하여 효과적으로 이상거래를 탐지 할 수 있도록 하는 방법을 제안하고자 한다. 실증 분석을 위해 국내 모 은행의 전자금융 사고 데이터를 바탕으로 패턴 정보와 고객 프로파일 정보를 도출하였고 이를 통하여 탐지 룰을 설정하였다. 그리고 탐지된 룰을 의사결정나무를 사용하여 정규화 한 결과를 순차적인 탐지 방식과 비교하여 제시된 방안이 효과적임을 확인하였다.
Many children have died (Heat stroke deaths) in the U.S. after being left alone in cars during hot weather, especially summer season. According to related report, more than 800 children have died of heat stroke from being trapped in a hot car since 1998. The regulation party, government has started to make not only technical regulation to prevent tragedy but also legislate to punish. However the 75% of accident has occurred unintended by their parents. So punishment is not the best solution for this case. So in this study, we analyze the trend of regulation and technology to save occupant who remained back seat. And finally we propose a countermeasure to prevent heat stroke deaths.
According to DEKRA (a Germany Certification and Inspection Agency)'s accident rate analysis by vehicle defect factor, as a result of analysis of the causes of accidents by flaws, it was found that braking devices accounted for 41%. Defects in the braking system are closely related to the accident, so it is very important to find faulty brking systems to ensure safety. The EU and USA uses ISO brake tester and the Korea is brake teater is first introduse in Japan for vehicle inspection and maintanance. KOTSA introduce the ISO brake tester in order to promote the advanced standardization of the inspection equipment and inspection tecnology, and examined the detection characteristics and applied it to the improvement direction of the brake tester to secure the driving safety.
최근 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 안전사고 예방을 위한 화재 감지, 가스나 유해 물질 감지 등 다양한 솔루션에서 활용되고 있다. 2021년 고용노동부에서 발간한 산업 재해 발생 현황에 따르면, 2020년과 비교해 재해율, 재해자 수, 사망자 수가 증가하였으며 최근에는 중대재해 처벌 등에 관한 법률과 같은 안전조치를 강화하는 등 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 데이터셋 구축 가이드라인을 참고하여 현장에서 직접 수집해 데이터셋을 직접 구축하고 YOLOv4로 학습하여 객체 탐지를 통해 충돌위험 객체 탐지 시스템을 제안하고자 한다. 위험 상황 규칙 위반에 대한 정확도는 실내 88%, 실외 92%의 탐지 성능을 보였다. 이러한 시스템을 통해 산업 현장에서 발생하는 안전사고를 사전에 분석해 지능형 플랫폼 연구에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 분전반의 설치 형태를 조사하였고, 향 검지 시스템의 재현 실험을 통해서 전기 재해 예방의 가능성을 확인하고자 한다. 주택용 분전반 내에 설치된 차단기는 MCCB, RCD 순서로 되어 있으나, 산업용은 혼용되고 있다. 접속이 부적절하게 된 단자대에 가진기를 이용하여 진동을 가했을 때 불꽃이 확인되었다. 단자대에 향 캡슐을 부착하여 실험한 결과, 발생한 열에 의해 캡슐이 정확하게 작동되었다. 센서의 설치 위치에 따라 검지 시간의 차이는 약 10초 이었다. 향 검지 시스템은 전기 설비 사고 예방이 가능한 것으로 판단된다. 전선의 접속부에서 이상 발열이 있을 때 과열의 상태를 관리자에게 경보해 줌으로써 사고 예방이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 자전거 사고를 방지하기 위한 어플리케이션을 구현하였으며, 이를 위해 도플러 레이더 센서를 이용하였다. 도플러 레이더 센서는 접근하는 위험 물체를 감지하며, 어플리케이션은 위험 판단 알고리즘을 통해 사용자에게 경고 알람 서비스를 제공한다. 위험 판단 알고리즘은 감지한 전방 물체의 접근 상태와 도플러 주파수를 이용한 상대 속도를 비교하여 위험 상황을 판단한다. 또한 사고가 발생할 경우 설정된 연락처로 SMS를 발송하여 사용자의 위급 상황을 전달한다. 실험 결과 정상적으로 접근 상태와 속도를 파악하여 위험 판단을 내렸으며, 사고 발생이라 가정했을 시 설정된 연락처로 SMS 발송하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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