무선 센서 네트워크 관련 응용 시스템은 환경오염, 건물통제, 홈 오토메이션 등의 역할을 수행할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 지하철 역사 내 인명 및 화재 피해 등을 줄이기 위한 무선 센서 네트워크 기반의 지하철 응급 상황 조치 시스템에 대해 기술한다. 본 시스템의 센서 노드는 온도, 조도, 연기, 인체 감지 등을 통해 지하철 역사내 발생 할 수 있는 사고를 실시간 감지한다. 이러한 실시간 센서 감지와 무선 네트워킹을 통해 인명과 재산의 피해를 최소화 하고자 한다.
현재 주로 사용되고 있는 화재 감지 장치들은 경고 기반으로 되어 있어 정확한 화재 발생의 위치 검색이 어려우며 장치의 고장이 발생한 경우 고장 유/무의 확인이 어려워 보다 큰 인명 피해 및 재산 피해를 가져올 수 있다. 센서 네트워크 시스템은 통신매체 없이 데이터 송/수신이 가능하며 이를 통한 모니터링 환경의 구축이 쉬워 위치검색 및 고장 검출 알고리즘의 적용이 간단하다. 본 논문에서는 WSN 기반의 화재 감지 시스템을 제안하며 오류검출 알고리즘인 Consensus 알고리즘을 적용하여 그 유용성을 확인하고자 한다.
건물내의 열을 온도 센서를 통해 모니터링함으로써 발생되는 온도 데이터의 양은 온도 센서의 정밀도가 향상되고 센서의 수가 증가함에 따라 기존의 화재감시시스템이나 공기조화냉동시스템에서 발생하는 것과는 비교할 수 없이 증가하게 된다. 이 과정에서 화재를 감시하기 위하여 유용한 데이터만을 처리해 데이터베이스화하고, 화재 예방에 활용하기 위해 온도 데이터의 효과적인 처리 방법을 연구함으로써 보다 작은 시스템의 구축으로도 안정적인 화재 감시 및 예방이 가능한 방안을 제시한다.
본 논문에서는 복잡도가 높은 건물 내에 산재되어 있는 비상등, 소화기 및 스프링클러를 효과적으로 관리하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크 기반의 자율무선통신방식을 이용한 지능형 소방방재 시스템 시뮬레이션 환경을 구성하고, 장치의 현재 상태에 대한 모니터링, 작동 유무를 확인하고 관리 할 수 있는 스마트폰 어플리케이션을 구현하였다. 구현한 시스템 환경은 센서노드가 부착된 시설물, 장치의 정보수집과 제어를 위한 관리서버, 그리고 관리서버와 정보를 주고받는 스마트폰 어플리케이션으로 구성된다. 실험결과 구현된 시스템은 각 시설물과 정보를 송수신하여 장치의 상태를 확인하고 제어 하였으며, 안드로이드 기반 스마트폰 어플리케이션을 이용하여 관리서버와 시설물의 정보를 주고받고 제어 명령을 통해 장치가 통제됨을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.901-920
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2015
Wireless Sensor Networks (WSNs) are widely used in geographically isolated applications like military border area monitoring, battle field surveillance, forest fire detection systems, etc. Uninterrupted power supply is not possible in isolated locations and hence sensor nodes live on their own battery power. Localization of sensor nodes in isolated locations is important to identify the location of event for further actions. Existing localization algorithms consume more energy at sensor nodes for computation and communication thereby reduce the lifetime of entire WSNs. Existing approaches also suffer with less localization coverage and localization accuracy. The objective of the proposed work is to increase the lifetime of WSNs while increasing the localization coverage and localization accuracy. A novel intelligent unmanned aerial vehicle anchor node (IUAN) is proposed to reduce the communication cost at sensor nodes during localization. Further, the localization computation cost is reduced at each sensor node by the proposed intelligent arc selection (IAS) algorithm. IUANs construct the location-distance messages (LDMs) for sensor nodes deployed in isolated locations and reach the Control Station (CS). Further, the CS aggregates the LDMs from different IUANs and computes the position of sensor nodes using IAS algorithm. The life time of WSN is analyzed in this paper to prove the efficiency of the proposed localization approach. The proposed localization approach considerably extends the lifetime of WSNs, localization coverage and localization accuracy in isolated environments.
기존 유선망에 의한 화재 감지와 경보시설의 문제점을 해결하고자 새로운 대안으로 제시되고 있는 USN기반의 화재감시시스템의 실시간 온도데이터를 GIS의 공간 모델링 기법을 활용하여 건물 내부온도의 시공간 특성을 분석 하였다. 즉 시간적으로 일별, 월별로 공간적으로는 장소별로 온도데이터의 분포 특성을 분석하여, 건물 내부에 USN기반의 온도센서 설치 시 단순히 면적이나 높이에 의존할 것이 아니라 공간구조에 따라 다르게 설치하여야 한다는 것을 제시하였다. 이러한 결과는 앞으로 USN기반 화재 감시용 온도 센서 설치에 대한 객관적 기준과 현실성 확보에 기여 할 수 있을 것이다.
2008년 숭례문 화재사고 이후 국내 목조문화재에 설치된 화재감지기는 목조화재의 특성이나 구조에 대한 감지기 종류 선정기준을 가지고 있지 않다. 목조문화재 건축물은 일반건축물과 구조 및 화재특성이 달라 일반규정을 적용하기 어렵다. 따라서 목조문화재 건축물에 설치되어 있는 화재감지기의 문제점을 파악하기 위하여 건축물의 형태를 4가지로 분류하였고 현장조사 및 목조건축물의 구조 및 화재특성을 살펴보았다. 문제점으로는 화재감지기 설치 장소에 따른 적응성 부족 감지기 선택과 외부화재감지 누락이 나타났다. 문제점을 해결하기 위하여 폐쇄 및 개방된 공간의 실내화재감시에는 연기감지기를 선택하고 외부화재감시를 위해서 불꽃감지기 또는 정온식 감지선형 감지기를 건물 유형에 적합한 종류를 선정하였다.
기존의 화재 감시 시스템은 보통 연기, CO 혹은 온도나 온도의 변화량을 가지고 화재여부를 판단하였다. 대부분 각각의 센서에서 측정된 값을 미리 설정한 값과 비교하여 기준을 넘었을 경우에 화재라고 결정한다. 그러나 화재 가능성이 있는 상황도 정확히 예측하는 것이 화재를 예방하기 위해 요구된다. 본 연구에서는 여러 인자들 간의 조합에 의한 규칙을 생성하고, 불명확한 데이터 처리가 가능한 퍼지추론을 사용하여 화재상황을 인식하는 방식을 제안한다. 또한 퍼지추론 방식에서 지식의 일반화, 형식화의 문제점을 해결하기 위해, 화재의 특정 패턴들의 특징을 찾아서 분석하고 규칙베이스를 구축함으로써 시스템의 성능을 더욱 향상 시킨다. 화재의 레벨을 3단계(정상, 주의, 위험)로 나누고, 각 단계별로 훈련데이터를 FCM(fuzzy C-means clustering)에 의해 규칙화 하여 추론하는 시스템을 제안한다. 제안된 방식을 UCI의 삼림화재 데이터를 이용하여 성능을 평가한다.
대형 화재 발생과 그로 인한 피해가 증가하고 있는 상황에서, 화재감지 시설에 대한 신뢰는 낮아지고 있다. 현재 널리 사용되는 화학 화재감지기는 오경보가 빈번하게 발생하며, 비디오 기반 딥러닝 화재감지는 시간과 비용이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오토인코더 모델을 활용한 화재감지 모델을 제안한다. 오경보를 최소화하고 신속 정확한 화재감지를 목표로 한다. 제안된 모델은 오토인코더 방법론을 이용해 화재 데이터 없이 정상 데이터만으로 모델을 학습시킬 수 있어 새로운 환경에 적용이 용이하다. 5가지 센서 데이터를 종합적으로 반영하여 화재를 신속하고 정확히 감지할 수 있다. 다양한 초모수 조합을 실험하여 최적의 초모수를 선정하였으며, 오경보 문제를 줄일 수 있는 화재 시점 판단 규칙을 제안하였다. 제안한 모델로 화재감지 실험을 진행한 결과, 14개의 시나리오 중 13개의 시나리오에서 오경보 문제가 발생하지 않았고, 동일한 데이터로 임계치 비교 알고리즘과 결과를 비교하였을 때 더 빠른 화재 감지 성능을 보였다. 이를 통해 화재로 인한 피해를 최소화하고, 화재감지 시설의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
토지이용 밀집에 따른 지상공간의 부족으로 점차 지하공간의 활용이 늘어가고 있다. 단지 건축물 지하공간의 활용이 아닌 이동공간으로서, 저장창고로서, 밀집상가로서의 지하시설물의 공간적 크기가 확대되는 추세이다. 하지만 지하공간은 지상에 비해 화재에 취약한 약점을 가지고 있다. 특히 유동인구가 많은 지하상가의 경우 대부분 불에 타기 쉬운 옷가지가 많고, 환기가 제대로 이루어지지 않아 유독가스에 노출되어 있다. 또한 폐쇄적인 구조로 피난 및 접근이 어려워 대형인명피해의 위험을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 구조의 지하시설물에서 화재시 연기 및 불길을 피해 안전하고 빠르게 피난자들을 대피시키는 방안에 대해 연구하였다. 최근 첨단기술의 발달로 저렴한 비용으로 유비쿼터스 센서 네트워크를 구축하여 주변환경의 센서정보를 수집하는 것이 가능해졌고, 이러한 정보를 이용하여 보다 효과적인 피난 유도를 위한 시스템을 제안하였다. 센서로부터 수집되는 연기, 온도 등의 화재정보는 기존의 지하시설물의 정보와 통합가공되어 유도 프로세스에 의해 유도매개체로 전송되는데 정보의 가공은 통로의 용량과 거리를 고려하여 시간을 최소화하는 최소시간경로 탐색 알고리즘을 활용한다. 사례연구를 통하여 본 연구의 효용성을 검증하고 미흡한 부분을 찾아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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