We propose driving method of Ultraviolet sensor for fire alarms using pulse width modulation that used to fire detector with sensor of private-use detectable light energy as ultraviolet in energy of electromagnetic-wave type radiate from flame, when combustible burn with contain carbon,. Ultraviolet sensor is UV Tron using gas multiplication effect to current discharge and photoelectric effect of metal. To have high sensibility and to gain proper output voltage, it has high responsive performance. This research designed driving circuit with UV sensors and proposed method of false alarm reduced to resemble fire. the result propers the prevention and extinction of fire technique degree, certificated operation of detector.
가정용 가스레인지를 사용함에 있어 사용자 및 설치자의 부주의 등으로 재산 피해 밑 인명 사고가 빈번히 발생하고 있기 때문에 본 논문에서는 기존의 전화망과 전력선 모뎀을 이용하여 외부에서 가정내의 LPG 가스레인지의 밸브를 제어 및 상태를 확인하는 시스템을 개발하였다. 본 시스템의 구성은 외부에서 가정까지의 연결을 위한 전화 인터페이스와 전력선을 매체로 한 가정내의 통신 시스템 및 가스밸브 차단 및 알림 장치로 이루어 졌다.
Oliaee, Seyyed Mohammad Emad;Teshnehlab, Mohammad;Shoorehdeli, Mahdi Aliyari
Smart Structures and Systems
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제23권4호
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pp.393-403
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2019
Applying more features gives us better accuracy in modeling; however, increasing the inputs causes the curse of dimensions. In this paper, a new structure has been proposed for fault detecting and identifying (FDI) of high-dimensional systems. This structure consist of two structure. The first part includes Auto-Encoders (AE) as Deep Neural Networks (DNNs) to produce feature engineering process and summarize the features. The second part consists of the Local Model Networks (LMNs) with LOcally LInear MOdel Tree (LOLIMOT) algorithm to model outputs (multiple models). The fault detection is based on these multiple models. Hence the residuals generated by comparing the system output and multiple models have been used to alarm the faults. To show the effectiveness of the proposed structure, it is tested on single-shaft industrial gas turbine prototype model. Finally, a brief comparison between the simulated results and several related works is presented and the well performance of the proposed structure has been illustrated.
Despite the continuous advancement of science and technology, fire accidents continue to occur without decreasing over time, so there is a constant need for a system that can accurately detect fires at an early stage. However, because most existing fire detection systems detect fire in the early stage of combustion when smoke is generated, rapid fire prevention actions may be delayed. Therefore we propose an early fire detection system that can perform early fire detection at a reasonable cost using LSTM, a deep learning model based on multi-gas sensors with high selectivity in the early stage of decomposition rather than the smoke generation stage. This system combines multiple gas sensors to achieve faster detection speeds than traditional sensors. In addition, through window sliding techniques and model light-weighting, the false alarm rate is low while maintaining the same high accuracy as existing deep learning. This shows that the proposed fire early detection system is a meaningful research in the disaster and engineering fields.
This study is in regard to the gas detection system and gas detection method utilizing smart phone. This study includes; 1) the sensor module attached to the smart phone to detect and measure flammable gas or toxic gas; and 2) gas detection APP which is installed inside the smart phone and recognizes the user information and location information automatically by reading RFID tag indicating the user or the location to detect gas through the contact area where RFID and blue tooth reader is installed inside of the above mentioned smart phone, and then measures the combustible gas or toxic gas by operating above mentioned sensor module and obtains the data thus measured, and above mentioned smart phone is characterized by its transmission of the above mentioned user information, location information and measured data which are obtained by above mentioned gas detecting APP to operation server via communication network. With this, reliability for the location detecting gas by the user, the result of the measurement, etc. can be secured. Furthermore, this provides the effect of preventing artificial manipulation at the time of input which is associated with the identification of the user to be measured by utilizing removable sensor module and application or the mistake resulted from wrong input by the user. In addition, by transmitting the measured data from the sensor module carrying out gas detection to operation server, this provides the effect of making it possible to process the data thus collected to a specialized data for combustible gas or toxic gas.
With global warming and pollution problems, accurate forecasting of the harmful gases would be an essential alarm in our life. In this paper, we forecast the emission of the five gases(SOx, NO2, NH3, H2S, CH4) using the time series model of ARIMA, the learning algorithms of Random forest, and LSTM. We find that the gas emission data depends on the short-term memory and behaves like a random walk. As a result, we compare the RMSE, MAE, and MAPE as the measure of the prediction performance under the same conditions given to three models. We find that ARIMA forecasts the gas emissions more precisely than the other two learning-based methods. Besides, the ARIMA model is more suitable for the real-time forecasts of gas emissions because it is faster for modeling than the two learning algorithms.
The "Intelligent Fire detecting and Extinguishing System" is an up-to-date fire protection system for modern high-rise buildings, international airports, enormous industrial facilities, dome stadiums such as specific areas in which the application of our local fire protection regulation could not be satisfied. The state-of-the art initiating devices communicated with sophisticated network control panels enable peoples to get reliable and powerful suppressions using water or gas, providing absolute protection. The Intelligent Water Cannon System, the Low Pressure $CO_2$ System and the MXL Networking Fire Alarm System introduced in this paper accomplish the dynamic protection for the special hazards.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권3호
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pp.329-334
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2011
The cooling water circulation plates had been used to drop the temperature of refractory outside shell of common cooling system by using cooling plate or stave type. When they are attacked by surrounding gas, they are corroded and the water flows in the refractory due to leakage of water. So, the life of refractory material is shortened and changed due to the worse conditions of cooling system. The automatic sensing device for water leakage of cooling plate is developed to check the position of trouble by using the microprocessor system when cooling water leak and gas are flowed into the cooling plate through the leakage position. The flowed gas is detected in the micro-process system which delivers the detected position of cooling plate or stave to main control room through the wireless-radio relay station. This system can be possible to detect the position of cooling plate or stave against the water leakage part immediately and then deliver the signal to main control room by using the microprocessor system and wireless-radio relay station. This system will be developed in changing the working condition from manual system to unmanned auto alarm system.
Purpose: It is not easy to detect carbon monoxide (CO) leakage, and CO-intoxicated patients do not show a specific set of symptoms. The aims of this study are to clinically evaluate patients with CO gas intoxication from a CO leak at an underground shopping center, and to discuss the establishment of a disaster prevention plan. Methods: A total of 51 patients intoxicated by CO gas exposure in a gas disaster at a underground shopping center in Seoul on September 8, 2006 were enrolled in this study, and the patients' medical records were retrospectively reviewed. Results: The mean patient age was $29.4{\pm}6.3$. The initial mean COHb level was $14.98{\pm}6.97%$. The number of patients with COHb greater than 25% was three, and six patients experienced a syncopal attack. Only one patient-was treated with hyperbaric oxygen therapy. However, none of the patients complained of severe neurologic or cardiovascular symptoms. Conclusion: The symptoms of CO intoxication are non-specific and difficult to define, and the detection of CO leak-age is difficult. Thus, workplaces should be equipped with leakage sensors and automatic alarm systems and should have develop disaster prevention plans.
본 논문은 안드로이드 기반으로 구현된 실시간 원격 모니터링 시스템을 제안한다. 원격 모니터링 기술은 모니터링에 필요한 비용의 절감과 비정상 상태의 빠른 발견에 이점이 있다. 제안된 모니터링 시스템은 민감한 정보를 보호하기 위해 RSA(Rivest Shamir Adleman) 알고리즘을 이용하는 보안 통신을 사용한다. 가스터빈의 이상 상황이 발생하였을 때, 원격 모니터링 시스템은 사용자의 주의를 끌기 위해 푸시 메시지를 이용한 경고를 한다. 제안된 시스템은 가상 데이터 발생기를 포함하는 실험 환경에서의 실험으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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