Subway system including light-rail transit system is the representative public urban transportation. Accordingly, Nothing is more important than the safety operation as well as passengers' convenience. Due to the fire disaster of Daegu subway on 2003, more strict regulations of detecting fire and of conducting on emergency circumstances. However, regardless of this improved management, it was reported that installations of lots of fire-detection facilities may be harm than good to operate subway system due to frequent malfunction of some fire-detection facilities. It may cause mis-alarm for fire and induces abnormal operation of subway due to the strict regulation; the train shall be stopped on emergency circumstances. Therefore, in this paper, new scheme on surveiling breaking-out-of fire in the station is suggested with new IT technologies, Wireless Sensor Network(WSN) and CCTVs. which were integrated with an intelligent software. This intelligent system enables to surveil breaking-out-of fire in real time through sensor network technology and watch the emergency site on CCTV as well. Through this system, subway organizers could cope with the emergency circumstance rapidly as well as judge precisely whether fire breaks out or not.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.1
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pp.233-240
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2024
In this study, we introduce a system for real-time monitoring of field conditions within an industrial complex using a 5G network UAV (: Unmanned Aerial Vehicle). When a monitoring event occurs in a sensor mounted on a UAV (detection of fire, harmful gas, or industrial disaster type human accident), key information from the sensor is transmitted to the UAS (: Unmanned Aerial System) application server. As a result of this information transmission and processing, managers or operators of the Industrial Complex Corporation were able to secure legal basis data for fatal accidents, fires, and detection of harmful gases at sites within the Industrial Complex Corporation through trigger processing for each accident risk situation.
This paper proposes a direction estimation scheme with directional speaker and smart device for evacuation guidance. When there is worst disaster environment filled with smoke and noisy sound, evacuee can not get any information about evacuation routes. The proposed scheme can be used for detecting evacuation routes with audible and inaudible signal from directional speaker. At this point, evacuee can get evacuee guidance by using smartphone application that the proposed scheme is applied. The performance of the proposed scheme is evaluated by experiment with three different types of smart devices in large indoor environment. The purpose of experiment is to detect the direction of transmitted signal from directional speaker. Therefore, The experiment is conducted by analyzing the strength of transmitted signal by distance. The experimental results show that even if the smart device is located up to 20m away from the speaker, it is possible to detect the sending direction of the signal. We confirmed the possibility of the proposed technology in 8kHz and 20kHz signal detection by smart device.
The purpose of this study is to test the adaptability of the CO sensor as a fire detector by analyzing its sensing characteristics on fire. In order to test the applicability, we designed and made a fire testing ground whose size is similar to that regulated by UL 268, carried out real fire tests suggested by UL 268, and conducted a comparison analysis on the sensing characteristics between the CO sensor and a photoelectric smoke detector by different types of fire source. The experiment result to the sensing characteristics of the CO sensor is about twice to three times faster than that of the photoelectric smoke detector, proceeding with incomplete combustion such as paper and wood fire source in the initial fire. Especially in case of wood smoldering fire, sensing characteristics of the CO sensor is very excellent.
Water distribution system (WDS) pipe bursts are caused from excessive pressure, pipe aging, and ground shift from temperature change and earthquake. Prompt detection of and response to the failure event help prevent large-scale service interruption and catastrophic sinkhole generation. To that end, this study proposes a improved Western Electric Company (WECO) method to improve the detection effectiveness and efficiency of the original WECO method. The original WECO method is an univariate Statistical Process Control (SPC) technique used for identifying any non-random patterns in system output data. The improved WECO method multiples a threshold modifier (w) to each threshold of WECO sub-rules in order to control the sensitivity of anomaly detection in a water distribution network of interest. The Austin network was used to demonstrated the proposed method in which normal random and abnormal pipe flow data were generated. The best w value was identified from a sensitivity analysis, and the impact of measurement frequency (dt = 5, 10, 15 min etc.) was also investigated. The proposed method was compared to the original WECO method with respect to detection probability, false alarm rate, and averaged detection time. Finally, this study provides a set of guidelines on the use of the WECO method for real-life WDS pipe burst detection.
The surveillance system in general, has been sufficiently studied in the field of wireless semiconductor using basic sensors and its study of image surveillance system mainly using camera as a sensor has especially been fully implemented. In this paper, we propose 'Intelligent Image Detection System' used by image object identification technique based on the result analysis of various researches. This 'Intelligent Image Detection System' can easily trace and judge before and after a particular incident and ensure affirmative evidence and numerous relative information. Therefore, the 'Intelligent Image Detection System' proposed in this paper can be effectively used in the lived society such as traffic management, disaster alarm system and etc.
In order to minimize casualties from marine vessel accidents that occur frequently at home and abroad, it is important to ensure the safety of the passengers aboard the vessel in the event of an accident. There is an EPIRB system as a system for disaster preparedness in the marine situation currently on the market, but there is a problem that the price is very expensive. In order to overcome the cost problem, which is a disadvantage of previous system, LoRaWAN-based communication is used. LoRaWAN communication-based vessel positioning and risk detection system based on LoRaWAN communication transmits measurement data of each module using two Beacon and GPS modules to stably perform position measurement for both indoor and outdoor situations. The rider danger situation detection system can detect the safety status of the rider using the 3-axis acceleration sensor, collect data from the rider positioning system and the rider safety status detection system, and send to server using LoRa communication. When conducting communication experiments in the long-distance maritime situation and actual communication experiments using the implemented system, it was found that the two experiments showed over 90% communication success rate on average.
Seul Koo ;Eon Taek Lim ;Yong Han Jung ;Jae Wook Suk ;Seong Sam Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.5_2
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pp.827-835
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2023
Drone light detection and ranging (LiDAR) is a state-of-the-art surveying technology that enables close investigation of the top of the mountain slope or the inaccessible slope, and is being used for field surveys in mountainous terrain. To build topographic information using Drone LiDAR, a preprocessing process is required to effectively separate ground and non-ground points from the acquired point cloud. Therefore, in this study, the point group data of the mountain topography was acquired using an aerial LiDAR mounted on a commercial drone, and the application and accuracy of the cloth simulation filtering algorithm, one of the ground separation techniques, was verified. As a result of applying the algorithm, the separation accuracy of the ground and the non-ground was 84.3%, and the kappa coefficient was 0.71, and drone LiDAR data could be effectively used for landslide field surveys in mountainous terrain.
A vehicle rainfall sensor is made to control the operating speed of wipers depending on rainfall. Therefore this is the apparatus to determine the velocity phase of the wipers roughly based on the amount of rainfall. However, the technology which can judge the size of rainfall amount besides determining speed level of the wipers is developing according to the development of the function of rainfall sensor due to the development of technology. In this study, a rainfall measurement by using light scattering by precipitation particles was used. This measurement is to use light signal reflection from front glass and the bigger particle is the less detection of light by light scattering. The detection area of the rainfall sensor and detection channel were extended sizes to increase the accuracy of the rainfall. Also the W-S-R relational expression was developed by using a relationship between the specific precipitation (R) and the amount of sensor detection (S) when there is speed change of the wipers (W) and an indoor rainfall apparatus was used to convert sensing signal to rainfall. The signal system of vehicle rainfall sensor can be converted to the actual rainfall amount by using this formula and if this is provided to users then the vehicle observation network can produce higher-resolution than actual observation network can be produced.
The goal of this study was to analyze the reactivity of a volumetric water content sensor (soil moisture sensor) and tensiometer and to review their use in the early detection of a shallow landslide. We attempted to demonstrate shallow and rapid slope collapses using three different soil ratios under artificial rainfall at 120 mm/h. Our results showed that the measured value of the volumetric water-content sensor converged to 30~37%, and that of the tensiometer reached -3~-5 kPa immediately before the collapse of the soil under all three conditions. Based on these results, we discussed a temporal range for early warnings of landslides using measurements of the volumetric water content sensors installed at the bottom of the soil slope, but could not generalize and clarify the exact timing for these early warnings. Further experiments under various conditions are needed to determine how to use both sensors for the early detection of shallow landslides.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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