To minimize the financial loss due to power facility malfunction, on-line diagnostic techniques are required to grasp any abnormal state of facilities in the live line as well as devices to diagnose abnormal states of power facility in an easy and prompt manner. This study aims to develop a portable UV detecting system by means of UV sensors for easier and efficient inspection of the degradation state of power facility in a long distance. Accordingly, it includes a simulation of corona discharges that may occur due to degradation of power facility and detection of ultraviolet pulse generation depending on the corona discharge intensity and measuring distance in application of UV sensors. Additionally, the optimal algorithm is determined for its application to the system's degradation diagnosis program based on the measured experiment data.
지정(특수)폐기물로 처리되어야 할 폭발성 폐기물이 일반폐기물 처리장에 잘못 반입되어 폐기물 처리과정에서 폭발사고로 이어졌을 때 많은 인명과 재산피해가 수반되므로 향후 폐기물 배출업체는 처리에 적합 가능한 처리시설로 폐기물을 처리하여야 한다. 본론에서 언급한 바와 같이 화약류 포장재 폐기물(고체부타디엔)의 착화재연실험에서 모두 발화위험성이 확인되었고, 작은 점화원에도 쉽게 착화되어 급속하고 폭발적으로 연소되는 형태를 나타냄을 알 수 있었다. 특히 폐기물처리장에서의 화약류 포장재에 의한 화재 폭발사고 사례와 같이 화약류 포장재 폐기물이 소각폐기물처리장에 대량으로 반입되어 유기화합물 폐기물과 혼재되어 있을 때는 상호 산화반응과 열분해 등으로 가연성, 산화성 가스가 발생되어 스파크 등 점화원에 의해 착화되며 순간적으로 폭발로 이어지는 개연성이 있음을 확인 할 수 있었다. 본연구가 화재현장에서의 현장 감식에 있어서 작은 참고자료가 되었으면 하는 바람과 과학적인 발화원인 판정으로 소방기관이 화재조사 전문기관으로서 대외적인 공신력을 인정받고 신뢰성 향상에 기여하는 계기가 되기를 기대한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제34권2호
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pp.332-338
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2010
전력계통에서 아크현상이 원인이 되는 전기화재는 전기제품의 사용증가에 따라 급증하고 있으나, 이들 사고를 방지할 수 있는 확립된 방법은 없다. 이들 배경에서 본 논문은 공기조화기에서 직렬아크 검출 기술과 장치에 대한 실험적 결과에 대해 기술하였다. 공기조화기의 불완전한 접속부에서 발생하는 직렬아크를 모의하고, 주파수 스펙트럼을 FFT로 분석한 결과, 190 kHz~250 kHz와 900 kHz~1.6 MHz 에 존재함을 알 수 있었다. 저역차단주파수가 170 kHz이며 60 Hz를 176 dB까지 감쇄시킬 수 있는 아크검출 및 파형정형 회로를 설계하였다. 또한 스위치 조작, 인버터 운전 및 서지 등에 의해 발생하는 노이즈로부터 직렬아크신호를 분리할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 적용실험은 UL1699에 규정 되어있는 아크발생장치를 이용하여 여러 형태의 공기조화기에서 수행되었으며, 99 %이상 검출능력을 나타내었다.
컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.
국내외 해상 위험·유해물질(HNS, Hazardous and Noxious Substances) 물동량 증가와 함께 HNS 유출 사고가 빈번히 발생하고 있다. HNS는 전 세계적으로 약 6,000여 종으로 대부분 유독한 성질을 가지므로 이러한 유출 사고 발생은 해양 생태계 파괴를 비롯하여 폭발 및 화재 등으로 인한 인명 및 재산피해를 유발한다. 따라서 해상 HNS 유출 사고를 대비하여 파장에 따른 HNS 분광 라이브러리 구축 및 탐지 알고리즘을 개발해야 한다. 본 연구에서는 프랑스 현지에서 지상 HNS 유출 실험을 진행하였다. 초분광센서 관측을 통해 파장에 따른 톨루엔 라이브러리 스펙트럼을 구축하였으며, 분광혼합 알고리즘을 활용하여 초분광 HNS를 탐지하였다. 전처리 과정으로 주성분 분석을 적용하여 노이즈 제거 및 차원 압축을 수행하였으며, N-FINDR 기법을 통해 영상을 대표하는 톨루엔과 해수의 엔드멤버 스펙트럼을 추출하였다. 스펙트럼 기반의 톨루엔 및 해수의 점유비율을 계산함으로써 모든 픽셀의 HNS 탐지 정확도를 확률로 제시하였다. 최대 탐지 정확도를 가지는 점유비율 선정을 위해 418.15 nm 파장의 복사도 영상과 비교하였으며, 그 결과 약 42%의 비율에서 99% 이상의 정확도를 나타내었다. 해상 HNS 유출은 높은 위험성으로 인해 사람이 쉽게 접근할 수 없는 한계를 지닌다. 본 HNS 실험과정 및 탐지 결과는 초분광 원격탐사에 기반한 HNS 오염 해역 추정에 도움이 될 것이다.
개인정보보호법의 시행에도 불구하고 아직 개인정보 유출로 인한 침해사고가 발생하고 있다. 개인 정보 유출은 금융피해와 연관되어 진다. 개인정보의 탐색 및 검출과정에서 개인정보의 패턴을 분석하여 추출하는 연구와 불필요한 개인정보의 완전삭제에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개인정보보호에 대한 패턴추출 연구와 완전삭제 방법을 연구하여 개인정보의 패턴추출 및 완전삭제 실험을 하였다.
인터넷의 발달과 유무선 네트워크 인프라 기술의 발전으로 빅테이터 및 개인정보보의 활용이 많아지고 있다. 하지만 개인정보보호법의 시행에도 불구하고, 개인정보 유출로 인한 침해사고가 발생하고 있다. 개인정보 유출은 개인의 사생활피해와 금융피해로 연관된다. 따라서 개인정보의 탐색 및 검출과정에서 개인정보의 패턴을 분석하여 추출하는 연구와 불필요한 개인정보의 완전삭제에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개인정보보호에 대한 패턴추출 연구와 완전삭제 방법을 연구하여 개인정보의 패턴추출 및 완전삭제 실험을 하였다.
This paper proposes a diagnosis to detecting poor contact fault and fault location. Electrical fire by poor contact fault of power cable occupied a large proportion in the total electrical installations. The proposed method has an object to prevent electrical fault in advance. But detecting poor contact fault is difficult to detect fault type and fault location by using conventional reflectometry due to faults generated intermittently and repeatedly on the time change. Therefore, in this paper poor contact fault and fault conditions were defined. System generating poor contact fault produced for the experimental setup. SSTDR and algorithm of reference signal elimination heighten performance detecting poor contact fault on live power cable. The diagnosis methods of signal process and analysis of reflected signal was proposed for detecting poor contact fault and fault location. The poor contact fault and location had been detected through proposed diagnosis methods. The fault location and error rate of detection were verified detecting accuracy by experiment results.
We have tried the experimental research of lost-wax casting to reconstruct Gilt-Bronze Pensive Bodhisattva; preliminary and reconstruction experiment based on ancient texts. Main object to reconstruct is Korean National Treasure No.83, Gilt-Bronze Pensive Bodhisattva (Maitreya), then we measure alloy ratio and casting method based on the scientific analysis. Other impurities were removed from the base metal components(copper : tin : lead) and their ratio was set to 95.5 : 6.5 : 3 where the ratios for tin and lead were increased by 2.5% each. The piece-mold casting method was used, and piece-mold casting experiments were carried out twice in this study but supplementary research on piece-mold casting was necessary. The microstructure was confirmed to be typical cast microstructure and the component analysis result was similar to that of the prior study. Analysis of the chemical composition is confirmed to copper, tin, lead, and zinc, and the chemical composition of the matrix was 87.8%Cu-7.5%Sn-2.7%Pb-2.1%Zn, and similar to previous experimental research. Also resulted in the detection of small impurity in Zn. Analysis of the mould revealed that the mould was fabricated by adding quartz and organic matter for structural stability, fire resistance, and air permeability. We expect that our research will contribute to provide base data for advanced researches in future.
With the exception of welding activities, it is forbidden to use electricity in shipyards, owing to safety concerns such as the possibility of fire, explosions, and short circuits. In this paper, an automatic chamfering machine using pneumatics is proposed for use in such environments. Customers specify their requirements and the machine derives the corresponding theoretical design conditions. The proposed machine was used to perform 3D modeling, and its suitability and performance were confirmed via cutting experiments of the manufactured device. Two types of sensors may be used in this system: contact and non-contact. In the case of the contact type, an end-stop switch that can recognize the end of the material is installed, and when the machine reaches the end of the material, the end-stop switch is operated to cut off the air pressure. In the non-contact type, four sensors were used: photonic, ultrasonic, metal detection, and encoder. The use of the four sensors was repeated 30 times, and the average error determined. Thus, the optimum sensor was identified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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