• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1171-1180
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• 2010

무선 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 이벤트 탐지는 중요한 연구 주제들 중 하나이다. 신뢰성 있는 이벤트 탐지를 위한 기존 연구들은 탐지 대상인 이벤트를 탱크 혹은 군인과 같은 개별적인 개체로 가정했다. 최근 많은 연구들이 화재 혹은 생화학물질과 같은 연속적인 개체의 탐지에 관심을 까지게 되었지만, 단지 통신비용의 절감에 집중하고 있기 때문에 신뢰성에 대한 고려는 부족하다. 따라서 우리는 신뢰성 있는 연속 개체 탐지 방안을 제안 하고자 한다. 신뢰성 있는 연속 개체 탐지는 단순한 연구 주제가 아니다. 하나의 점으로 나타낼 수 있는 개별 개체와는 달리, 넓은 영역을 포함하며 지리적 조건이나 바람 같은 물리적 환경에 의해 형태가 변할 수 있는 연속 개체는 유동적인 2차원 도형으로 표현되기 때문이다. 따라서 개별 개체 탐지의 신뢰성을 측정하기 위해 사용되었던 신뢰성 지표로는 연속 개체 탐지의 신뢰성을 측정할 수 없다. 본 논문에서는 연속 개체 탐지에 적절한 신뢰성 지표를 새롭게 정의하고, 새로운 신뢰성 지표를 사용한 신뢰성 측정 결과를 통해 연속 개체 탐지의 오류를 복구하는 방안을 제안한다.

• 재활복지
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• 제21권3호
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• pp.129-146
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• 2017

본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.

• 한국안전학회지
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• 제37권4호
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• pp.20-27
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• 2022

This article aims to develop an algorithm that detects fire pump defects by analyzing the current signals of an induction motor, which are triggered by changes in the flow rate and pressure of multistage volute pumps that are used for fire services. The operational status of the pumps was categorized into three: first, normal operation; second, a defect that is caused by a change in the current value; and third, a defect occasioned by a change in current, pressure, and flow rate. When a fire pump was in normal operation, the motor's operating current was measured between 5.06 A and 6.9 A, the flow rate was estimated at 0-0.27 m³/min, and the pressure ranged from 0 to 0.47 MPa. In the event that a defect was caused by an abnormal current value in the motor, it was attributed to the pump's adherence. Furthermore, if there was no source of water, the defect was considered to have been induced by phase-loss operation, no-load operation, or run-stop operation, with the current value of each scenario being measured at > 52.8 A, < 4.13 A, > 45.15 A, and < 3.8 A, respectively, placing its overall range between 0 and 50 A. The sources of defects were detected based on an analysis of the flow rate, pressure, and current, which represent the following causes: air inflow into the casing, inadequate suction of water, and reverse-phase operation, respectively. Each cause entailed the following values: when air seeped into the casing, the pressure was measured at 0.24 MPa irrespective of changes in the flow rate; when there was inadequate suction of water, the pressure was recorded between 0 and 0.05 MPa despite changes in the flow rate; and when the power line's reverse-phase loss was the cause of the defect, the pressure was measured at 0.33 MPa for a flow rate of 0 L/min, and a higher flow rate decreased the pressure to nearly 0 MPa. The results of this study will enable engineers to develop a pump defect detection algorithm that is based on an analysis of current, and this algorithm will facilitate the execution of a program that will control a fire pump defect detection system.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권9호
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• pp.1120-1131
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• 2016

본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.882-885
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• 2003

In this paper, we describe a haptic jacket and wheel as a haptic interface to enhance VR game realism. Building upon the VR game system using this devices, our haptic interface technique allows the user to intuitive interact on game contents, and then to sense the game event properties such as walking, attacking, driving and fire in a natural way. In addition, we extended the initial haptic model to support haptic decoration and dynamic interactions due to the added game event in a real time display. An application example presented here is a VR Dino-Attack game. This game supports interactions among dynamic and our intuitive haptic interface. Modeling physic interactions involves precise collision detection, real-time force computation, and high control-loop bandwidth.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제11권2호
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• pp.148-156
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• 2003

Many car manufacturers have frequently adopted an aggressive inflator and a lower threshold speed for airbag deployment in order to meet an injury requirement for unbolted occupant at high speed crash test. Consequently, today's occupant safety restraint system has a weakness due to an airbag induced injury at low speed crash event. This paper proposes a new crash algorithm to improve the weakness by suppressing airbag deployment at low speed crash event in case of belted condition. The proposed algorithm consists of two major blocks-crash severity algorithm and deployment logic block. The first block decides crash severity with two levels by means of velocity and crash energy calculation from acceleration signal. The second block implemented by simple AND/OR logic combines the crash severity level and seat belt status information to generate firing commands for airbag and belt pretensioner. Furthermore, it can be extended to adopt additional sensor information from passenger presence detection sensor and safing sensor. A simulation using real crash data for a 1,800cc passenger vehicle has been conducted to verify the performance of proposed algorithm.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.23-37
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• 2022

본 연구에서는 화재가 발생했을 때, 화재감지시스템과 연동된 모바일 어플리케이션의 도움을 받아 재실자들이 안전하게 피난할 수 있는 기존의 김태완 외3명(2018)이 제안한 서비스 시나리오를 토대로 1950년 RAND사가 개발한 다양한 전문가의 경험적 지식을 통한 문제해결을 하는 기법인 델파이 조사(Delphi Method)를 통해 좀 더 현실적인 시나리오를 작성하여 피난심리나 행동에 도움이 될 수 있는 모바일 자극을 접목하여 시나리오를 고도화하는 것이 최종 목적이다. 또한 제작되어지는 시나리오가 일반적인 건물의 구조와 동선까지 고려하여 좀 더 현실적으로 만들기 위해 전문가 시나리오검증과 델파이 기법을 적용하여 기존 시나리오에서 불필요하거나 현실적으로 실현이 어려운 부분을 제외 하였다. 연구 결과 1차 델파이 조사에서 화재경보 시에 보일 수 있는 주요 심리로 꼽혔던 것은 의구심, 안전불감, 경각심이었으며, 2차 델파이 조사의 결과를 분석한 결과 내용타당도(CVR)와 수렴도, 합의도를 모두 만족하는 것은 의구심과 경각심 두 가지 심리가 도출되었다. 최종적으로 이 내용을 적용하여, 모바일 어플리케이션의 도움을 받아 화재 대응 단계에서 피난하는 시나리오를 작성하였다. 본 연구를 통해서 화재발생시 재실자들의 피난률을 높이기 위해 이를 활용하는 방법을 적용할 수 있을 것이다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권9호
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• pp.852-858
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• 2016

화물선 거주구역을 화재로부터 보호하기 위하여 SOLAS에서는 방화구조기준을 도입하여 화염과 연기의 전파속도를 늦출 수 있도록 규정하고 있으며 또한 선원들의 소화훈련을 강제화하고 있다. 이 규정은 선체구조 및 설비에 관한 규정과 인적요소에 관한 규정의 조합으로 화재예방과 화재발생시 효과적인 대응을 하고자 하는 것이다. 인적요소에 관한 규정은 선체구조 및 설비에 관한 규정의 보조적인 규정으로 볼 수 있으며, 현행의 선체구조 및 설비로는 거주구역 화재를 완벽하게 소화할 수 없기 때문에 선원에 의한 소화작업이 필요하며 이에 따른 인적과실을 줄이고 효과적으로 소화작업을 할 수 있도록 소화시스템의 구비와 소화절차의 개선이 필요하다. 소화작업의 기본은 화재가 확산되기 전에 소화준비를 마치고 실제 소화작업을 시작하여야 하는 것이다. 소화작업을 신속히 준비하기 위해서는 소화설비를 가능한 신속하게 이용할 수 있는 장소로 재배치하는 것이 중요하다. 이 연구는 거주구역 내의 화재제어장소를 개방갑판에서 접근할 수 있도록 위치를 변경하고, 이곳에 소방원장구 2조를 같이 비치함으로써 화재시 선원들이 신속하게 소방원장구를 반출할 수 있고 동시에 화재제어장소 내의 화재시스템들을 작동하도록 하여 거주구역에 재진입하는 위험을 제거하여 인적위험을 감소시키고자 하는 것이다. 또한 거주구역의 보호를 위하여 채택하고 있는 보호방식 중 유일하게 직접적인 소화를 할 수 있는 IIC방식을 강제화하여 선원들의 소화작업 중 발생할 수 있는 위험을 줄이고 화재 초기에 화재를 진압할 수 있도록 SOLAS 및 관련 국내법령의 개정을 제언하기 위한 기초연구로 수행되었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.96-110
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• 2020

최근 국내외적으로 기후변화로 인한 대형화재, 집중호우, 지진 등으로 재난발생 가능성이 높아지고 있으며, 특히 어린이와 노약자등을 포함한 다양한 사람들이 몰리는 전통시장, 노유자시설, 다중이용시설 등 이용자 밀집지역에 대형 재난사고가 지속적으로 발생하고 있다. 연구목적: 본 연구에서는 화재발생 시 이용자 밀집시설에서 화재발생 사실을 조기에 감지하고, 대피자가 안전하게 대피하기 위해 빅데이터와 첨단기술을 활용한 재난감지 및 최적의 대피경로를 분석하고자 한다. 연구방법: 상황인지 기반의 3차원 객체모델 기술과 A*알고리즘의 최적화를 통한 새로운 알고리즘을 제안하고, 이들 활용한 시나리오 기반의 최적 대피경로 선정 기법을 제시하였다. 연구결과: HPA*E알고리즘을 이용하여 화재발생 시 대피시뮬레이션을 3D모델로 재현하고, 최적의 대피경로와 대피시간을 시나리오별로 산출하였다. 결론: 본 연구는 향후 우리나라에서 재난사고 발생 시 대피자가 안전하고 신속하게 대피할 수 있는 경로를 제시함으로써 인명피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-28
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• 2021

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.