• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제19권5호
• /
• pp.813-827
• /
• 2017

터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권11호
• /
• pp.411-418
• /
• 2022

최근 항만에서는 부정확한 컨테이너 적재로 인해 컨테이너가 강풍에 쉽게 쓰러지는 컨테이너 붕괴 사고가 빈번이 발생하고 있으며 이는 물적 피해와 항만 시스템 마비로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이런 사고를 미연에 방지하기 위해 딥러닝 기반 컨테이너 적재 상태 및 사고 위험도 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 darknet 기반 YOLO 모델을 활용하여 컨테이너 상하의 코너캐스팅을 통해 컨테이너 정렬 상태를 실시간으로 파악하고 관리자에게 사고 위험도를 알리는 시스템이다. 제안된 시스템은 추론 속도, 분류 정확도, 검출 정확도 등을 성능 지표와 실제 구현 환경에서 최적의 성능을 보인 YOLOv4 모델을 객체 인식 알고리즘 모델로 선택하였다. 제안된 알고리즘인 YOLOv4가 YOLOv3보다 추론속도와 FPS의 성능 측면에서 낮은 성능을 보이기는 했지만, 분류 정확도와 검출 정확도에서 강력한 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국안전학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.164-170
• /
• 2012

In this study, a new technique for detecting near miss using 4M risk assessment method is suggested. Until now, the safety education with instances of near miss has just been progressed in most industrial settings, without any systematic guideline. By menas of appling 4M risk assessment method, the organized technique, which could effectively manage the fundamental prevention of industrial accident in advance, is developed. The organized technique of near miss-management suggested in this study will take an effective role in basically expanding the application of risk assessment method, as well as in contributing the activity of zero-accident as a safety guideline in hazardous workshops.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
• /
• 한국건축시공학회 2023년도 봄 학술논문 발표대회
• /
• pp.203-204
• /
• 2023

The construction industry is a hazardous environment in which many field workers work. Therefore, there is a limit to the safety manager's grasp of all situations. In order to solve these problems, the application of automatic control technology in connection with AI and CCTV is being introduced, and the development of intelligent CCTV to reduce the safety accident rate is actively progressing. This study seeks to present future directions by identifying the current status of intelligent CCTV developed to reduce the safety accident rate at construction sites and analyzing its limitations. Through this, the range of accident prevention types of the safety control system at the construction site will be confirmed and the need for future intelligent CCTV function development will be suggested.

• 센서학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.333-336
• /
• 2016

In this study, a beta monitoring sensor was developed as a part of basic research for quantitative beta monitoring underwater, and its performance was evaluated using a calibration source. A beta detection sensor was manufactured by using SiPM(silicon photomultiplier) and $CaF_2$:Eu, YAG:Ce, YAP:Ce scintillator. A large-area light guide was introduced to improve beta-ray detection efficiency. As calibration sources, the Beta source $^{90}Sr$, which is the main fission product of a nuclear accident, and the gamma source $^{137}Cs$ are used. In the performance evaluation, it is confirmed that scintillator $CaF_2:Eu$ gives the highest beta-ray detection response. Compared to gamma ray, beta-ray detection responsivity and detection efficiency are verified. Therefore, this study is expected to contribute to basic research in the development of an underwater beta-ray monitoring system.

• 한국안전학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.30-35
• /
• 2023

Acetone is a widely used Volatile Organic Compound (VOC) in industries and laboratories. However, acetone affects human health adversely and causes fires and explosions. Early acetone detection and improved personnel training in safety and emergency management are necessary to prevent acetone-related accidents. The multi-VOC acetone detectors used currently have a sensitivity and selectivity limit. In this study, we discovered that Pt-loaded iron oxide (a metal oxide semiconductor) conversely, has high detection and selectivity for very low-levels of acetone gas. The loaded Pt catalyzes the reaction between the sensing materials' surface and the oxygen molecules in the air; this optimizes acetone detection and can decrease acetone-related illnesses, fires and explosions.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권3호
• /
• pp.247-262
• /
• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 한국기계가공학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.43-48
• /
• 2020

At present, 24 nuclear power plants are in operation nationwide as the main power source responsible for about 27% of Korea's electricity, and five nuclear power plants are currently under construction. Issues of nuclear safety and reliability have always existed, but after the Fukushima accident, ensuring reliability has become an even more important issue for safety. Compared to other kinds of accidents, the initial response after a nuclear accident is more important than any other accident. Prior to accidents, it is important to be able to predict and judge the accident in advance for the sake of prevention. In this research, non-destructive inspection methods for existing pipe welds include radiographic, ultrasonic, magnetic particle practice, and liquid penetration testing. For this experiment, carbon steel pipes like that of the material used in nuclear pipes were adopted, and specimen welded to the flange (Flange) were manufactured. After testing, the weld specimen were not damaged through the infrared thermography (IRT) experiment. This study attempted to improve the safety of carbon steel pipes through a comparative analysis of finite element analysis.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.9-14
• /
• 2020

Artificial intelligence (AI) has been applied to most industries by enhancing automation and contributing greatly to efficient processes and high-quality production. This research analyzes the applications of AI-based automobile accident prevention systems. It deals with AI-based collision prevention systems that learn information from various sensors attached to cars and AI-based accident detection systems that automatically report accidents to the control center in the event of a collision. Based on the literature review, technological and institutional changes are taking place at the national levels, which recognize the effectiveness of the systems. In addition, start-ups at home and abroad as well as major car manufacturers are in the process of commercializing auto parts equipped with AI-based collision prevention technology.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.129-143
• /
• 2012

이 논문은 1986년에 발생한 체르노빌 원전 사고 사례연구를 통해 환경 모니터링과 영향 평가를 위한 고급 공간정보 모델링 기술의 유용성을 예시하였다. 사고지점 주변에서 1986년과 1992년에 촬영된 Landsat TM 영상자료를 대상으로 선분류 후비교법을 적용하여 변화가 크게 일어난 지역과 토지피복 변화 양상을 분석하였다. 그리고 이 사고의 가장 큰 피해지역으로 알려진 벨로루시 지역을 대상으로 다양한 크리깅 기법을 포함한 공간 모델링 기법을 적용하여 토양 내 세슘 농도와 갑상선 암 발병률 자료와의 상관성을 분석하였다. 변화 탐지 결과, 농경지 면적의 감소와 황무지 면적의 증가가 가장 뚜렷하게 나타났고, 방사능 오염의 확산을 막기 위한 콘크리트 구조물들이 새롭게 생겨난 것을 확인할 수 있었다. 벨로루시 지역의 영향평가 결과, 세슘 오염이 심한 원전 인근 지역에서 포아송 크리깅에 의해 추정된 위험도가 상대적으로 높게 나타났다. 세슘 농도와 사고지점과의 거리를 독립 변수로 사용하여 이 변수들의 공간 변화 양상을 반영할 수 있는 지리적 가중 회귀분석을 적용하였다. 적용 결과, 갑상선 암 위험도와 상관계수 0.98을 나타내는 갑상선 암 발병 위험도 추정이 가능하였으며, 이는 원전 사고가 갑상선 암 발병 위험도에 영향을 준 것을 의미한다. 결론적으로 이 연구에서 적용한 공간정보 모델링 기법들은 환경 영향 평가 및 환경 보건 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.