Currently, Korea is an aging society and is expected to become a super-aged society in about four years. X-ray devices are widely used for early diagnosis in hospitals, and many X-ray technologies are being developed. The development of X-ray device technology is important, but it is also important to increase the reliability of the device through accurate data management. Sensor nodes such as temperature, voltage, and current of the diagnosis device may malfunction or transmit inaccurate data due to various causes such as failure or power outage. Therefore, in this study, the temperature, tube voltage, and tube current data related to each sensor and detection circuit of the diagnostic X-ray imaging device were measured and analyzed. Based on QC data, device failure prediction and diagnosis algorithms were designed and performed. The fault diagnosis algorithm can configure a simulator capable of setting user parameter values, displaying sensor output graphs, and displaying signs of sensor abnormalities, and can check the detection results when each sensor is operating normally and when the sensor is abnormal. It is judged that efficient device management and diagnosis is possible because it monitors abnormal data values (temperature, voltage, current) in real time and automatically diagnoses failures by feeding back the abnormal values detected at each stage. Although this algorithm cannot predict all failures related to temperature, voltage, and current of diagnostic X-ray imaging devices, it can detect temperature rise, bouncing values, device physical limits, input/output values, and radiation-related anomalies. exposure. If a value exceeding the maximum variation value of each data occurs, it is judged that it will be possible to check and respond in preparation for device failure. If a device's sensor fails, unexpected accidents may occur, increasing costs and risks, and regular maintenance cannot cope with all errors or failures. Therefore, since real-time maintenance through continuous data monitoring is possible, reliability improvement, maintenance cost reduction, and efficient management of equipment are expected to be possible.
국내에서도 내진설계의 필요성이 점차 증대되고 있다. 그 중에서도 비구조요소인 소화배관의 흔들림 방지 버팀대에 관한 연구가 계속되고 있다. 이에 본 연구에서는 흔들림 방지 버팀대의 하중 시험을 통하여 유효한 범위를 측정하였다. 그 결과, 하중 0에서부터 18.5 kN까지 설계안전 범위로 측정되었으며 최대 29.4 kN에서도 흔들림 방지 버팀대의 구조 및 성능에 이상 없이 정상 작동하였다. 또한 사물인터넷의 환경을 이용하여 센서노드로부터 데이터를 전송받아 유효 하중범위 안에서 추출과 예측단계를 거쳐 재난정보를 수신케 하는 모니터링 시스템의 모듈을 구성하였다.
최근 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)는 환경 모니터링을 비롯한 다양한 분야에 적용되어 왔다. 몇몇 연구는 재난 및 방재 분야, 특히 문화재관리 분야에 USN을 적용하기도 하였다. USN은 문화재의 훼손과 소실의 원인이 되는 화재를 조기탐지하기 위해 실시간 온라인으로 모니터링하는 유용한 기술이다. 특히, 인간이 접근하기 어렵거나, 외관이나 미관을 중시하는 문화재의 경우는 USN을 적용하여 이를 모니터링하는 것이 필수적이다. 그러나 인간이 화재 발생 현장을 컴퓨터 화면으로 직접 관찰하지 않고 USN으로부터 수집된 데이터만으로 화재 발생 여부를 자동으로 판별하는 데는 늘 오보의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 해결하기 위해 온톨로지를 적용하는 방안을 제시하였고, 실험실 환경에서 USN으로부터 수집된 데이터를 기초로 화재 발생 여부를 조기에 더욱 정확하게 탐지할 수 있는 온톨로지와 추론규칙을 설계하여 실험하였다.
화재 현장은 정전과 연기와 유독가스로 인해 열영상카메라 및 제논탐조등으로도 전방 가시거리 1m를 확보하기 힘든 것이 현실이다. 화재현장의 연기입자를 분석해보면, 파장 $5{\mu}m$ 이하의 흰색 연기일지라도, 가시거리가 1미터 이상이 되면 기존의 열영상 카메라 등을 이용할 경우 전방시야 확보가 어렵다. 입자 파장 $5{\mu}m$ 이상의 검은 연기에는 화학소재와 가스, 물분자가 섞여 있어 단일 센서가 아닌 다양한 센서를 이용한 공간투과 센서 기술이 필요하다. 전방 안전시야 확보를 위해 연기투과 및 공간정보 가시화를 위한 라이다 센싱 기술이 필요하다. 본 논문에서는 32bit CPU코어 및 주변회로를 갖춘 정보처리 시스템의 인터페이스를 설계하였다. 또한 라이다 센서와의 인터페이스를 구현하고 이를 시뮬레이션 하였으며 이를 통해 향후 휴먼 증강 소방헬멧의 정보처리 시스템을 구현 가능한 인터페이스를 제공하였다.
목조문화재의 화재특성을 보면 화재전파가 빠르고 화재가 발생하면 전소로 이어질 가능성이 큰 특징을 가지고 있다. 그러므로 화재의 예방과 초기 진압을 위해서는 상황을 정확히 인지할 수 있는 기술적인 대응과 더불어 인지된 문제를 조기에 대처할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 기술을 첨단 유비쿼터스 기술에 의한 상황 감지, 그리고 상황에 따른 빠른 대처 즉, 진압에 활용하기 위해 본 연구에서는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술, 불꽃감지기, 이미지 센서, USN 기반 문화재 방재 응용사례, 오작동 확인시스템 구현 등에 대해서 살펴보고 유비쿼터스형 문화재 방재시스템에 대해 불꽃감지기 오작동 확인시스템에 대해 실험하여 연구결과를 제시하였다.
Due to the frequent occurrence of large-scale disasters such as recent earthquakes, the problem of the safety of old school buildings has emerged. The need to secure safety management technology through constant monitoring is increasing in an attempt to supplement old school buildings with weak disaster response capabilities. Traditional research is approaching the development of an existing sensor-based risk precursor information monitoring system. However, unlike this, in this study, we will focus on the development of a data analysis platform as part of the development of a continuous monitoring system that can be prepared for earthquakes, collapses, and fires, based on constantly measured data. For this reason, the development of a safety diagnostic algorithm based on the optimal sensor-attached points and sensor data reflecting the fragile characteristics of old school buildings was derived. Utilizing this, a message and action manual system for each management / use entity of school buildings after retirement was constructed.
본 논문에서는 풍력발전기 나셀 내부의 화재 조기감지 및 화재발생위치를 판단하는 방법을 제안한다. 화재감지 변수로는 온도와 공기 혼탁도 상승률을 이용하는데, 이것은 온도와 혼탁도의 절대 값과 상관이 없이 화재를 감지할 수 있기 때문에 비화재보를 최소화 할 수 있는 방법이다. 화재발생위치는 다수의 화재감지 센서들의 거리에 따른 화재감지 시간차를 이용하였다. 또한 다양한 실험을 통하여 개발된 방법의 성능을 테스트하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.953-958
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2015
라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.
산업과 경제발전에 따라서 대중이 이용하는 공공 시설물은 대형화 복합화 되어가고 있으며, 재난시 시설물 사용자의 안전을 지키기 위한 방재 시스템의 역할이 더욱 중요해 지고 있다. 방재 시스템은 시설물관리에 있어서 재난극복을 위한 중요한 수단으로써 화재발생시 시설물 사용자를 안전하고, 신속하게 대피시킬 수 있는 기능을 가져야 한다. 본 논문에서는 화재 발생시 온도와 연기를 측정하여 현장상황에 대한 정보를 제공하는 Ubiquitous Sensor Network (USN) 기술 기반의 u-방재시스템을 제공한다. u-방재시스템은 화재발생시 유비쿼터스 환경에서 온도와 연기를 측정하여 현장상황에 대한 정보를 제공하는 등 독립적인 데이터 송수신 기능을 가지며, 시공간을 극복하여 현장상황을 실시간으로 모니터링 할 수 있다. 시설물 사용자는 방재시스템의 LED 전광판이 안내하는 상황별 최적의 대피경로를 따라서 화재로 부터 탈출할 수 있게 된다. 현장 적용성을 테스트하기 위해서 화재와 온도센서, 그리고 LED 전광판 등으로 구성되는 프로토타입을 개발했다. 빌딩 시설물을 대상으로 화재시 u-방재시스템의 기능을 검증했으며, 테스트 결과 USN 기반의 u-방재시스템은 화재발생 등 극한상황에서 화재대피에 필요한 데이터를 중단없이 송수신하여 시설물 사용자가 효과적으로 대피할 수 있도록 지원하는 것으로 나타났다.
This study is aimed to develop a safety diagnosis system for fire pumps that detects normal and abnormal signals for the stable operation of the system. Hence, the following activities were carried out: first, a threshold value was identified for the normal operation and six abnormal operations (adherence of impeller, absence of water source, separation of pump and motor, run-stop operation, air inflow into the casing, and reverse-phase loss of the power line) reflecting changes in the current, flow and pressure of fire pumps; secondly, based on the identified signals, an algorithm capable of detecting three abnormal signals was developed and in terms of hardware, a current, pressure and flow sensor suitable for the analogue input values of NI-6009 was designed and installed. This combination of the hardware and software is applicable as a diagnosis system to ensure the stable operation of fire pumps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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