최근의 해마다 발생하는 자연재해를 살펴보면 사망, 실종과 같은 심각한 인명 피해와 더불어 수억 원에 달하는 재산피해가 동반된다. 이를 극복하기 위해 사회적, 경제적 손실을 최소화할 수 있는 ICT 기반의 자연재난 감시 및 대응 기술 개발에 대한 관심도가 높아지고 있다. 제안하는 플랫폼은 무인기에 탑재된 다중 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 산불 재난의 감지 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서는 재난 영상의 획득, 분석, 대응을 수행하는 재난 감시 및 대응 플랫폼의 세부 기능들에 대해서 소개하고, 재난 인지에 핵심요소 기술인 Deep Learning 기반의 산불 영상 분석 기술을 제안한다. 제안하는 Deep Learning 기반 재난 영상 분석은 과거로부터 반복적으로 발생하는 재난이 촬영된 영상 정보를 사전에 미리 학습함으로써, 새롭게 획득한 재난 영상에 대한 재난 발생 여부를 판단한다. 제안하는 산불 영상 분석 알고리즘에 대한 실험 결과를 확인하여 제안하는 기법의 성능을 검증한다.
우리나라의 산악기상은 평지에서 나타나는 기상과는 다른 양상을 띠게 되어 서로 가까운 지역일지라도 전혀 다르고 복잡한 기상현상을 나타낸다. 국내에서는 모든 바람에 관한 자료는 평지의 AWS(Automatic Warning System) 기상관측 자료에 의해서만 의존한다. 본 연구는 임내 국부산지에서의 기상 모니터링 시스템을 웹기반으로 구축하였으며, 이를 통하여 얻어진 바람데이터와 인근 AWS에서의 얻어진 자료를 비교 분석 하였다. 분석 결과 습도와 온도는 유사한 패턴을 보이고 있으나 풍향과 풍속은 전혀다른 패턴을 보여주고 있어 실제산지에서의 기상데이터는 AWS와 일치하지 않는 것을 알 수 있다.
Emergency statistics for cities and provinces are currently derived using simple results of comparative numerical data, but there is a limit to the ability to analyze and compare deviations relevant to a specific city and province. This study aims to derive various correlations through statistical analysis of emergency and rescue data for Gwangju Metropolitan City and to develop an analytical model that can be applied nationwide. With the new statistical model, further detailed analysis is possible beyond simple evaluation of rescue data, through links to other institutions and analyses using keywords from Internet portal sites and social networks. Second, a system which that can analyze data that are not shared is required. Through this system, a large amount of data can be automatically analysed in real time. Third, the results should flow back for application in various policies. A real-time monitoring and management system should be created for abnormal patterns of disease. In addition, the results should be available to tailor services for individuals, communities, or specific organizations.
A subway or an underground railway is one of the representative public transportations which lots of people take everyday. Then, subway station, which is also one of the very important public civil infrastructures, generally services for a long period of time. During the service time of stations, they are easily damaged from environmental corrosion, material aging, fatigue, and the coupling effects with long-term loads and extreme loads. Recently, civil construction work on the places near station often creates lots of damages to the station. As these damages accumulate, the performance of station degenerates due to the above factors. They would inevitably reduce the resisting capacity of station against the disaster; even they bring into the collapse of stations with the structural failure under long-term loads and extreme loads. And, if disaster such as earthquake, fire, etc. happens, it causes huge property damage and threatens the human lives. Because of these above reasons, the structural health monitoring system need to be developed for ensuring the safety of station. In this paper, the development directions of the structural health monitoring system with fiber optic sensor and USN for subway station are briefly described.
기업 및 기관의 통신실 및 전산실에서 운영하는 UPS, 항온항습기, 소화설비와 같은 기반설비에 대하여 발생할 수 있는 각종 장애를 사전에 감지하고, 장애 발생 시 신속히 대응할 수 있는 감시체제에 대하여 체계적으로 연구하고자 한다. 주요 통신설비 및 전산설비를 운영, 관리하는 환경에서는 공조기의 작동상태, 분전반 및 UPS의 상태 및 고장 유무, 화재발생시 신속한 통보체계가 필요하다. 기존 전산실의 주변 기반설비 장애 감시에 대한 현황 및 문제점을 파악함으로써 향후 체계적인 감시시스템 구축을 위한 개념 정립과 실무자들이 설계 시에 참조하여야 할 고려 사항들을 관리지침으로 제시하여 향후 데이터센터 감시시스템 구축과 관련한 다양한 연구의 필요성을 제시하고자 한다.
예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.
A variety of methods for indoor positioning systems have been underway to ensure the safety of emergency rescuers who are working in dangerous situations such as fire fighters. However, since most systems display locations of rescue workers in two-dimension (2D)-based maps, it is difficult for a commander located in the outside to recognize locations of rescuers inside the building intuitively. An augmented reality (AR)-based indoor positioning monitoring system can display locations of rescuer inside the building that can be seen by commanders to help intuitive recognition of positioning. To monitor AR-based indoor positioning, it is necessary to have an estimation technique of line of sight vector of observers. In the present study, an estimation technique of a line of sight vector using ultra-wide band tranceiver installed inside the indoor to trace locations is presented.
Traditional power tunnel monitoring and diagnosis system provides simple alert in accordance with limits which set by operator using various field installed various sensor measurements. System's algorithm is too simple and it has uncertainty of sensor with error. In this paper, proposed algorithm give operator verification using installed sensor measurements such as environmental sensors for fire prevention because of cable overheat in the power tunnel.
In this paper, we propose a method to investigate the safety consciousness of a analyst incident response. This study conducted a statistical survey on 154 analysts who hired as expert in environment monitoring organizations in South Korea. The results of the analyses showed that respondents had good awareness on the equipment incident response and complied with laboratory safety regulations very well. Secondly, respondents were aware of the importance in the order of equipment incident response, an analytical laboratory incident response, and the cause of a chemical substance associated incident in an analytical laboratory in regarding the regulation compliance for creating a safe laboratory environment and the securement of laboratory safety. Therefore, (it was identified that) it would be necessary to create a safe environment and integrate a safety management system.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권1호
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pp.56-63
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2014
해양플랜트는 태풍, 해일 등과 같은 환경적인 요소와 충돌, 화재 등의 인공적인 요소에 의해 위험에 노출되어 있기 때문에 일반적인 선박에 비해 유지보수 비용이 높으며 사고 발생 시, 빠른 대응이 어려워 관리적 측면에서 어려움이 많다. 이 논문에서는 이러한 문제를 개선하고 해양플랜트를 관제하기위해 AtoN AIS, 다단 데이터베이스를 활용한 영상복합형 해양플랜트 원격 관제 시스템을 개발한다. 개발한 시스템은 카메라 및 AIS를 이용하여 실시간으로 해양플랜트 주변의 영상 및 환경 정보를 수집하여 VHF 무선 통신 모뎀을 통해 전송하고, 육상에서 이를 수신하여 전자해도 기반의 원격 관제 어플리케이션을 통해 해양플랜트 주변의 상황을 정확하게 판단할 수 있게 해주며, 다단 데이터베이스를 이용하여 여러 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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