To protect workers from industrial accidents, IoT hazard detection system using LoRa network was designed and fabricated. LoRa networks can operate with low power consumption, wide coverage, and low usage fees. The hazard detection system consists of a sensor unit, a transceiver module, a LoRa base station, ThingPlug, and a monitoring device. We have designed an optimal risk-determining algorithm that can send information quickly in a working environment. As measured by TTA, the implemented system has been found to be able to deliver the worker's location, ambient temperature, and carbon monoxide density to the administrator through the user interface. The implemented system showed a bit rate of 290bps and a maximum application range of 6 km.
The recent technology developments introduce new difficulties into the test process by the increased complexity of the chip. Most widely used method for testing high complexity and embedded systems is built-in self-test(BIST). In this paper, we describe 5-stage pipeline system as circuit under testing(CUT) and proposed a BIST scheme for the hazard detection unit of the pipeline system. The proposed BIST scheme can generate sequential instruction sets by pseudo-random pattern generator that can detect all hazard issues and compare the expected hazard signals with those of the pipelined system. Although BIST schemes require additional area in the system, it proves to provide a low-cost test solution and significantly reduce the test time.
The paper considers the practical application of the FMEA(Failure Mode and Effect Analysis) method to assess the operational reliability of the LNG(Liquefied Natural Gas) transfer system, which is a potential problem for the connection between the LNG FPSO and LNG carrier. Hazard Identification (HAZID) and Hazard operability (HAZOP) are applied to identify the risks and hazards during the operation of LNG transfer system. The approach is performed for the FMEA to assess the reliability based on the detection of defects typical to LNG transfer system. FTA and FMEA associated with a probabilistic risk database to the operation scenarios are applied to assess the risk. After providing an outline of the safety assessment procedure for the operational problems of system, safety assessment example is presented, providing details on the fault tree of operational accident, safety assessment, and risk measures.
The research was carried out to suggest the bridge health monitoring systems that have been composed damage detection algorithm and a system for evaluation load carrying capacity of bridge by traffic loads for the purpose of safety management of bridge structure in efficient and economic.
Plastic injection moulding machine is widely used for many industrial field. It is classified into mandatory safety certification machinery in Industrial Safety and Health Act because of its high hazard. In order to prevent industrial accidents by plastic injection moulding machine, it is necessary for designer to identify hazardous factors and assess the failure modes to mitigate them. This study tabulates the failure modes of main parts of plastic injection moulding machine and how their failure has affect on the machine being considered. Failure Mode & Effect Analysis(FMEA) method has been used to assess the hazard on plastic injection moulding machine. Risk and risk priority number(RPN) has been calculated in order to estimate the hazard of failures using severity, probability and detection. Accidents caused by plastic injection moulding machine is compared with the RPN which was estimated by main regions such as injection unit, clamping unit, hydraulic and system units to find out the most dangerous region. As the results, the order of RPN is injection unit, clamping unit, hydraulic unit and system units. Barrel is the most dangerous part in the plastic injection moulding machine.
This study presents an effective vision-based system for cable bridge damage detection. In theory, cable bridges need to be inspected the outer as well as the inner part. Starting from August 2010, a new research project supported by Korea Ministry of Land, Transportation Maritime Affairs(MLTM) was initiated focusing on the damage detection of cable system. In this study, only the surface damage detection algorithm based on a vision-based system will be focused on, an overview of the vision-based cable damage detection is given in Fig. 1. Basically, the algorithm combines the image enhancement technique with principal component analysis(PCA) to detect damage on cable surfaces. In more detail, the input image from a camera is processed with image enhancement technique to improve image quality, and then it is projected into PCA sub-space. Finally, the Mahalanobis square distance is used for pattern recognition. The algorithm was verified through laboratory tests on three types of cable surface. The algorithm gave very good results, and the next step of this study is to implement the algorithm for real cable bridges.
납축전지는 가장 오래된 충전식 배터리 시스템으로 현재까지 충전식 배터리 분야에서 자리를 지키고 있다. 이 배터리는 다양한 이유로 열폭주 현상이 생기는데 이는 큰 사고로 이어질 가능성이 있다. 그렇기 때문에 열폭주 현상을 예방하는 것은 배터리 관리 시스템의 핵심부분이다. 최근에는 열폭주 위험 배터리 셀을 기계학습으로분류하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 비지도학습인 DBSCAN 클러스터링과 통계적 방법을 사용하여 열폭주 위험 셀 탐지 및 검증 알고리즘을 제안하였다. BMS에서 측정한 lead-acid 배터리의 저항 값만을 사용하여 열폭주 위험 셀 분류 실험을 진행하였고 본 논문에서 제안한 알고리즘이 열폭주 위험 셀을 정확히 검출해 냄을 보여주었다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 배터리 내 열폭주 위험이 있는 셀과 노이즈가 심한 셀을 분류할 수 있었으며 그리드 서치를 통한 DBSCAN 파라미터 최적화를 통해 열폭주 위험 셀을 초기에 검출해 낼 수 있었다.
In this study, we deployed the cable tunnel inspection and monitoring system by wireless sensor network. It is shown that the wireless sensor network which is composed of sensor, wireless communication module, and gateway can be applied to cable tunnel monitoring system. Sensors considered herein are flame detection sensor, flood detection sensor, intruder detection sensor, and temperature sensor, etc. It is also found that the wireless sensor network can deliver sensing data reliably by wireless sensing technology. The gateway system that can transmit sensed data to server by CDMA is developed. Monitoring system is constructed by web service technology, and it is observed that this system can monitor the present state of tunnel without difficulties. The system provides an alternative to inspecting and monitoring the tunnel efficiently where the conventional wired system is infeasible.
When natural disasters occur, including earthquakes, tsunamis, and debris flows, they are often accompanied by various types of damages such as the collapse of buildings, broken bridges and roads, and the destruction of natural scenery. Natural disaster detection and warning is an important issue which could help to reduce the incidence of serious damage to life and property as well as provide information for search and rescue afterwards. In this study, we propose a novel computer vision technique for debris flow detection which is feature-based that can be used to construct a debris flow event warning system. The landscape is composed of various elements, including trees, rocks, and buildings which are characterized by their features, shapes, positions, and colors. Unlike the traditional methods, our analysis relies on changes in the natural scenery which influence changes to the features. The "background module" and "monitoring module" procedures are designed and used to detect debris flows and construct an event warning system. The multi-criteria decision-making method used to construct an event warring system includes gradient information and the percentage of variation of the features. To prove the feasibility of the proposed method for detecting debris flows, some real cases of debris flows are analyzed. The natural environment is simulated and an event warning system is constructed to warn of debris flows. Debris flows are successfully detected using these two procedures, by analyzing the variation in the detected features and the matched feature. The feasibility of the event warning system is proven using the simulation method. Therefore, the feature based method is found to be useful for detecting debris flows and the event warning system is triggered when debris flows occur.
달착륙선의 라이다 기반 위험회피 착륙시스템은 기본적으로 목표 착륙지역에 대한 지형 파라미터인 경사와 험준도로 위험도를 계산하고 해당 지역에 대하여 위험도가 최소값을 갖는 점을 안전한 착륙 지점으로 선정한다. 이때, 경사와 험준도만을 고려할 경우 라이다 측정오차에 의해 착륙지가 위험요소 근처로 선정될 수 있으며 이는 착륙선에 위협적이다. 이러한 문제를 해결하고 최대한 안전한 착륙지점을 선정하기 위하여 위험상대거리 기반의 위험도를 기존의 지형파리미터 기반의 위험도와 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 경사와 험준도 각각에 대한 위험상대거리 기반 위험도가 지형 특성에 따라 착륙지 선정결과에 미치는 영향을 분석하였고, 두 가지 위험상대거리를 동시에 고려하였을 때 가장 좋은 위험회피 착륙 성능을 나타냄을 시뮬레이션과 3차원 뎁스 카메라를 이용한 실험을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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