대포병탐지레이더는 포탄의 궤적을 역으로 추적하여 화포 원점과 탄착점을 추정해 낸다. 부가적으로 추적 화포의 탄종을 식별하는 기능도 포함된다. 레이더를 통해 포탄의 궤적을 추적하는 중에는 포탄과 레이더의 위치에 따라 감지된 신호들이 다르게 나타나는 경우가 발생한다. 이는 포탄의 종류를 식별하기에는 모호한 부분이 있다. 본 논문은 레이더의 신호처리 과정 중에 산출하는 데이터를 바탕으로 퍼지이론과 인공지능을 이용하여 포탄의 종류를 구분하고 비교하였다. 연구 결과에 의하면 인공지능에 의한 정확도가 퍼지이론을 사용한 표적 식별 결과 대비 우수한 식별률이 나오는 것을 확인했다. 실험에 사용된 데이터는 포탄을 실제 발사하여 대포병탐지레이더-II로부터 얻은 것이다.
Chemical sensors are used in various industrial facilities such high-risk and prevent the leakage of substances, important in life and environmental protection and the safe use of industry, used for management. In particular, high-temperature environments such as power generation equipment of the rotating part due to leakage generated by the various oil, power plants Shut Down, fire, work environment (exposure to various chemical solution and gas leak) and various water, air and soil pollution causes. Thus, over the long term through various channels such as crops and groundwater contamination caused by the slow, serious adverse effect on the ecosystem. In this paper, synthetic lube oil and high pressure hydraulic fluid leakage and immediately detect a new Printed Electronic implementation of technology-based film-type sensors, and its performance test. Thus, industrial accidents and environmental pollution and for early detection of problems, large accidents can be prevented. Experimental results of the synthetic lube oil and high pressure hydraulic fluid solution after the contact time depending on the experiment and the oil solution of the sensor material of the conductive porous PE resistance value by a chemical reaction could be confirmed that rapid increase. Also implemented in the film-type oil sensor electrical resistance change over time of the reaction rate and the synthetic lube oil is about 2 minutes or less, the high pressure hydraulic fluid is less than about 1 minute was. Therefore, more high-pressure hydraulic fluid such as a low volatility synthetic lube oils are the resistance change and the reaction rate was confirmed to be the slowest.
Train accidents can be directly connected to fatal accidents-collision, derailment, Fire, railway crossing accidents-resulting in tremendous human casualties. First of all, the railway derailment is not only related to most of railway accidents but also it can lead to much more catastrophic accompanying train overtured than other factors. Therefore, it is most important factor to ensure railway safety. some foreign countries have applied to the detector machines(e.g., ultrasonic detector car, sleep mode, current detector, optical sensing, optical fiber). Since it was developed in order to prevent train from being derailed. In korea, the existing track method has been used to monitor rail condition using track circuit. However, we found out it impossible for Communication Based Train Control system(CBTC), recent technology to detect rail condition using balise(data transmission devices) without no track circuit. For this reason, it is needed instantly to develop real-time monitoring system used to detect broken rails. Firstly, this paper presents domestic and international statues analysis of rail breaks technology. Secondly, the composition and the characteristics of the real-time monitoring system. Finally, the evidence that this system could assumed the location and type of broken rails was proved by the experiment of prototype and operation line tests. We concluded that this system can detect rail break section in which error span exist within${\pm}1m$.
최근 자주 발생하는 싱크 홀(sinkhole)을 정확하게 발견하고 추적하는 것은 사람 및 재산 피해를 예방하기 위해서 매우 중요하다. 그 동안 싱크 홀을 검출하기 위한 방안들이 많이 제안되었지만 지하 깊은 곳에서 발생하는 싱크 홀에 대한 검출은 완전히 해결되지 않고 있다. 또한 실시간으로 싱크 홀을 감지하고 실시간으로 경고를 발생하는 시스템은 아직 안정화되지 않은 상태이다. 본 연구는 딥 러닝과 데이터 결합에 의해 싱크 홀을 실시간으로 검출하기 위한 연구이며, 제안하는 알고리즘은 크게 바이너리 분할(binrary segmentation), 싱크 홀분류(sinkhole classification) 및 싱크 홀 추적(sinkhole tracking)의 세 가지 주요 부분으로 구성된다. 실험 결과 싱크 홀이 실시간으로 데이터 세트에서 추적 될 수 있음을 보여주었다. 따라서 본 연구에서 제안된 시스템은 싱크 홀을 탐지하기 위해서 실제로 적용될 수 있음을 보여준다.
국내외 해상 위험·유해물질(Hazardous and Noxious Substances, HNS) 물동량이 증가함에 따라 HNS 유출 사고의 위험성이 점차 높아지고 있다. 해상에 유출된 HNS는 해양생태계 파괴를 비롯한 해양환경 오염 및 인명피해를 유발하며, 화재 및 폭발 등을 동반한 2차 사고 발생 가능성도 존재한다. 따라서 해상 HNS의 신속한 탐지와 각 물질 특성에 적합한 방제전략을 수립해야 한다. 본 연구에서는 초분광 원격탐사에 기반한 지상 HNS 유출 실험 과정 및 탐지 알고리즘 적용 결과를 제시하고자 한다. 이를 위해 프랑스 브레스트 지역의 야외 풀장에서 스티렌을 유출한 후 초분광 센서를 활용한 동시 관측을 수행하였다. 순수 스티렌 및 해수 스펙트럼은 주성분 분석(principal component analysis, PCA) 및 N-Findr 기법을 적용하여 추출하였으며, 또한 spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), spectral angle mapper (SAM)을 포함한 분광정합 기법을 적용하여 초분광 영상 내 화소들을 스티렌 및 해수로 분류하였다. 그 결과 SDS 및 SSV 기법이 우수한 스티렌 탐지 결과를 보여주었으며, 스티렌 총 면적은 약 1.03 m2로 추정되었다. 본 연구는 해상 HNS 모니터링에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.
대부분의 가연성가스의 누출 및 화재/폭발 등의 실험은 큰 위험성이 있으며 실험을 진행할 수 있는 부지 선정에 큰 어려움이 있어 가급적 전산유동해석(CFD) 등의 간접적 방법을 많이 활용하였다. 그러나 2016년 10일 강원도 영월군에 에너지안전실증연구센터가 개소함에 따라 대규모/고압/초저온 등의 실험 뿐아니라 소규모 가연성 가스의 누출 및 검지 실험이 가능하게 되어 본 실험을 계획하였다. 본 실험에서는 가스센서를 교정하고 가스가 누출될 공간에 배치 후 LP가스를 누출시켜 가스센서에 검지된 값을 Contour map으로 가시화하였다. 또한 동일 조건으로 해석한 전산유동해석 결과값과 비교하여 LEL 25% 값의 실제 누출(28s, 최대 3.7m)의 차이점에 대해 분석하였다.
전력 공급과 전기안전은 전체 시스템과 네트워크에 대한 필수적인 요소이다. 전기안전기술은 u-IT, u-City 기반 기술의 발전과 함께 전력 u-IT 융복합화 제품개발은 제품에 대한 평가와 인증에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 전력기기와 u-IT기기의 융복합화 제품을 u-City에 적용시킬 전기안전 통합감시시스템을 개발하기 위해, 전력기기 단말에서 가장 많이 사용되는 아울렛에서 접속불량 검출장치가 내장된 전력 u-IT 융복합화 기기를 만들었다. 또한 전기안전 통합감시시스템에서의 원격 안전점검을 위한 ZigBee, RFID의 센서를 이용하여 통신모듈과 제품의 기능에 대한 성능 평가를 하고, 누전, 고전압, Arc, 화재 검출 센서 진단 시스템에서 성능 실험 및 평가를 하여 적합판정을 받은 제품은 KS, 전기안전제품 인증을 한다.
The position of autonomous driving vehicle is basically acquired through the global positioning system (GPS). However, GPS signals cannot be received in tunnels. Due to this limitation, localization of autonomous driving vehicles can be made through sensors mounted on them. In particular, a 3D Light Detection and Ranging (LIDAR) system is used for longitudinal position error correction. Few feature points and structures that can be used for localization of vehicles are available in tunnels. Since lanes in the road are normally marked by solid line, it cannot be used to recognize a longitudinal position. In addition, only a small number of structures that are separated from the tunnel walls such as sign boards or jet fans are available. Thus, it is necessary to extract usable information from tunnels to recognize a longitudinal position. In this paper, fire hydrants and evacuation guide lights attached at both sides of tunnel walls were used to recognize a longitudinal position. These structures have highly distinctive reflectivity from the surrounding walls, which can be distinguished using LIDAR reflectivity data. Furthermore, reflectivity information of tunnel walls was fused with the road surface reflectivity map to generate a synthetic reflectivity map. When the synthetic reflectivity map was used, localization of vehicles was able through correlation matching with the local maps generated from the current LIDAR data. The experiments were conducted at an expressway including Maseong Tunnel (approximately 1.5 km long). The experiment results showed that the root mean square (RMS) position errors in lateral and longitudinal directions were 0.19 m and 0.35 m, respectively, exhibiting precise localization accuracy.
저고도에서 접근하는 고속 표적을 탐지하고 추적하기 위해 지상 이동 차량에 장착할 수 있는 K-대역 탐지추적 레이다를 제안한다. 제안된 레이다는 광범위 표적 탐지 및 레이다 장착 공간의 제한성을 만족시키기 위해 탐지영역을 3개로 분할하여 독립적으로 탐지한 후 탐지된 표적을 자동적으로 추적하는 구조이다. 제안된 레이다는 K-대역 FMCW 파형을 기본으로 하여 각 변조 구간마다 표적 거리 및 속도 정보를 획득하며 정밀한 각도 정보의 추출을 위해 수신 안테나는 다중 베이스 라인의 간섭계 방식을 적용한다. 제안된 레이다의 3차원 추적정확도 성능은 실제 모의 표적을 발사하여 검증하였으며, 표적 유효 구간 내에서 0.25 m RMSE 임을 입증하였다.
Park, Miyun;Kwon, Segon;Park, EunChurn;Lee, Jeonhun
한국재난정보학회 논문집
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제13권4호
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pp.422-441
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2017
사물 인터넷을 기반으로 지하철역사의 재난 전조를 조기에 발견하고 승객들에게 피난을 유도하는 지하철 재난전조 감지 시스템 개발에 있어서 재난 발생시 상황대피 유도방법과 정확한 재난 위치 알림 및 대피경로 안내는 재난 상황에 빠른 대피와 인명피해를 최소화 할수 있는 매우 적극적인 대안이 될 수 있다. 좁은 출구밖에 없는 지하공간 구조상 소방 시설 및 장비들의 완벽한 작동을 담보하기란 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 대피를 가장 효율적으로 유도할 수 있는 재난대응 EL Display 통합 보드를 개발하였으며 이를 현장 실험을 통해 실제 활용성에 대한 검토를 실험하였다. 특히, EL패널을 재난 대피유도용으로 활용한 사례가 없어 현장적용테스트를 거쳐 그 활용 가능성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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