극장이나 대형 빌딩에서 현재 사용되고 있는 대표적인 화재감지기 기반의 피난 유도시스템은 대체적으로 아날로그 방식으로 운영되어 화재 발생 시 선로와 센서의 손실로 주 장치로 제대로 전달되지 않아서 정확한 발화위치 및 화재 진행위치를 알 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 재난이 발생하였을 때 실시간으로 화재경보 사이렌과 상황에 맞는 최적의 피난유도 기능을 갖는 재난관리 안내방송 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템의 유효성을 확인하기 위해 객체지향 기법으로 설계하여 재난안내시스템과 시뮬레이션프로그램을 구현하였다. 이 시스템은 실제 화재와 같은 비상상황이 발생할 경우 화재센서 네트워크를 통해서 건물 내의 LCD에 피난유도를 위한 정보(발생지점, 발생시간, 대피경로)를 출력하는 시뮬레이션프로그램과 연동하도록 구현하였다. 또한 이 시스템을 이용하여 화염연기 확산경로를 고려한 최적의 재난대피경로를 찾는 실험을 하였고 그 결과 제안한 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 차세대 열차제어 시스템인 KRTCS (Korea Radio Train Control System)의 네트워크의 안정성에 대해여 연구한다. KRTCS는 철로 상에 운행중인 모든 열차들의 위치, 이동속도, 정위치 정차, 차량 문 개폐, 차량 내부 상황 등을 전체적으로 관리 감독하는 시스템으로 시스템의 동작 오류는 열차 운행에 지장을 초래할 뿐만 아니라 경우에 따라서 큰 사고로 이어질 수 있기 때문에 안정성에 대한 다각적인 검증을 반드시 필요로 한다. 이를 위해 본 논문이서는 실제 열차 운행이 이루어지는 환경과 운행 방식, 그리고 네트워크 장비에서 발생할 수 있는 동작 오류 패턴을 조사하고 이를 토대로 QualNet [1]을 활용해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 실행한다.
현재의 인터넷은 폭발적으로 증가하는 다양한 멀티미디어 트래픽의 QoS 제공을 위한 트래픽 엔지니어링 기능을 갖고 있지 않다. 이러한 기능적인 단점들은 현격한 서비스 품질의 저하와 대량의 멀티미디어 서비스와 실시간 서비스 제공을 더욱 어렵게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 현재 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안한 MPLS(Multi-Protocol Label Switching)기술이 이러한 문제를 해결할 차세대 인터넷의 백본 기술로 가장 유력할 것으로 예상된다$^{[1][2]}$ . MPLS와 같은 고속통신망에서 발생하는 장애는 대량의 데이터 손실과 서비스의 품질을 저하시키게 된다. 그러므로 이러한 장애에 대한 신속한 통신망의 자동복구 기능 및 OAM(Operation, Administration and Maintenance)기능은 필수적이라 할 수 있다. MPLS 통신망은 2계층에 독립적이기에 이에 적용할 장애검출, 장애보고 같은 OAM 기능 또한 다른 계층의 OAM 기능과 독립적으로 동작해야 한다. 본 논문에서는 OPNET 네트워크 시뮬레이터를 기반으로 MPLS 통신망에서의 성능측정과 장애의 검출보고, 장애의 위치 파악을 위한 MPLS OAM의 실험적인 결과를 나타내었다.
There are hundreds of thousands call center workers wearing acoustic device. However, researches and noise exposure measurements on the noise transmitted from acoustic devices have seldom been performed due to the difficulty of measurement and to the absence of the measuring method in Korea. The aim of this study is to set up management measures to protect hearing loss on the call operator by acquiring measurement data of noise transmitted from the headset. Noise exposure measurements of 17 operators were performed in 7 call centers and head and Torso simulator method in compliance with the ISO standard 11904-2 was used for the measurement of noise transmitted from the headset. Sound pressure levels(SPL) transmitted from the headset were 73.2~86 dB(A). The operator exposed to the highest SPL set up his volume control at 9 which was the highest volume level. The volume control level, adjustable from 1 to 9, could be identified 12 out of 17 operators and the range of volume levels was 4.5~9. As a result of pearson correlation analysis, the correlation between volume level and SPL transmitted from the headset showed high relation as significance at the 0.672 level(p<0.05). To protect hearing loss of call center operators, it is more practical and effective measure to limit the volume level below the noise exposure level, i.e. 85 dB(A), rather than to carry out noise monitoring considering cost-effective aspect.
자율 주행 중에 많은 운전자는 안전하다고 판단되는 상황에서 운전 외 다른 활동을 수행할 것으로 예상한다. 본 연구는 반 자율주행 차량의 안전한 상황에 대한 알림의 제어권 전환 시 상황 인식 수준과 운전 수행에 미치는 영향과 주관적 평가를 살펴보았다. 실험 1에서 통제조건(경고음), 주의 알림, 안전 알림, 모든 알림 조건에 대하여 자율 주행 차량의 영상을 보고 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 안전한 상황 알림 조건에서 상황 인식 수준이 가장 높았으며 만족도와 즐거움 척도에서 높은 평가를 받았고, 불신과 불쾌함에서는 낮은 평가를 보였다. 실험 2에서는 자율주행 차량 시뮬레이터를 이용하여 실제 운전 수행, 상황 인식 수준과 주관적 평가를 진행하였다. 그 결과 운전 수행에서 안전한 알림 조건에서 가장 높은 수행을 보였으며, 더 위험이 낮다고 주관적으로 평가하였다. 본 연구는 반자율주행 차량에서 안전한 상황에 대한 알림이 운전자의 만족도와 운전 수행을 개선할 수 있음을 보여줘 불쾌한 경험을 줄이면서 안전한 자율 주행 시스템을 디자인하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
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.
유비쿼터스 시대가 도래하면서 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들은 언제 어디서나 사용자의 요구에 반응하게 된다. 더불어 사용자 특성에 따른 기호에 맞는 개인화된 서비스가 요구된다. 사람의 위치 이동에 따른 동적인 다양한 서비스 제공을 위해서는 사용자의 개입을 최소화하여야 한다. 그리고 사용자 관심 여부에 맞춘 서비스 장치 및 동자 모드들이 자동적으로 결정되어야 할 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 요구에 가장 근접한 맞춤형 서비스의 제공을 위하여 다음의 네 가지 단계로 분산 지능형 에이전트 기술을 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트한 공간을 가상의 시뮬레이터로 설계하여 물리적 자원 및 컴퓨팅 객체 환경을 모델링 한다. 둘째, 분산된 에이전트들의 상호협력을 통한 서비스 목적 달성을 위해서 FIPA 표준안에 따르는 멀티 에이전트 기반 구조를 이용한 지능형 에이전트 기술을 연구한다. 셋째, 에이전트간의 메시지 통신을 이용하여 서비스 적용이 가능한 스마트 공간으로의 사용자의 위치 이동에 따른 이기종 환경에서의 자율적인 서비스 발견 및 구성 방안을 제안한다. 넷째, 휴대가 손쉬운 이동 장비에 사용자의 프로파일 정보를 저장함으로써 언제, 어디에서나 에이전트의 모니터링을 통한 개인화 서비스 방법을 연구한다. 따라서 일반적인 자동화된 서비스 구동 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권7호
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pp.760-764
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2015
산업플랜트 현장에서 별도의 배선 없이 쉽고 빠르게 기계상태를 측정하기 위해서는 다중무선센서를 기계에 부착하고 측정과 전송이 동시에 가능한 시분할전송 방식이 필요하다. 그러나 아직까지 연속적인 신호를 동시에 100Hz이상 샘플로 시분할다중전송(TDMA;Time Division Multiple Access)하는 현장적용 연구가 알려지지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 현장적용을 위해 100Hz이상의 샘플주기로 다수의 센서에서 동시에 취득할 수 있는 시분할다중전송 네트워크프로토콜을 구현하고 그 결과를 나타내고자 한다. 단일 클러스터 스타토폴로지를 대상으로 노드 개수와 거리에 따른 네트워크 가용성 확인을 위해 ns-2 시뮬레이터로 유사한 환경 조건으로 구동하여 결과를 분석하였다. 그 결과 4개의 센서노드로 동시에 연속적인 센서신호를 전송하는 비-시분할다중전송과 시분할다중전송프로토콜을 비교 분석하였다. 전송시간이 20초와 40초 일 경우는 수신율 차이가 작았지만 60초일 경우는 많은 차이를 나타냄을 관찰하였다.
정확하고 신뢰성 있는 실시간 교통자료의 수집은 다양한 교통운영관리 전략의 구현 및 교통정보제공을 위한 필수요소이다. 본 연구에서는 보다 seamless한 고급 교통정보가공을 위해 차량 간 무선통신기술(Vehicle-To-Vehicle Communication; V2V)을 활용한 새로운 교통정보수집체계를 제안하였다. GPS를 이용하여 개별차량의 주행궤적을 추출하고 V2V를 이용한 교통정보수집 방안을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 교통정보수집체계의 기술적 요구사항분석을 위해 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 평가체계를 개발하였다. 미시적 교통시뮬레이터 AIMSUN으로부터 개별차량의 주행궤적을 추출하고, 이를 이용한 구간통행시간 산출기법을 몬테카를로 시뮬레이션 기반 평가체계에 결합하여 기술적 요구사항을 도출하였다. 구간통행시간 정확도에 영향을 미치는 요인으로서 V2V 및 개별차량 주행궤적 추출이 가능한 equipped vehicle의 market penetration rate, V2V 통신반경, 통행시간 산출주기를 분석하였다. 또한, 제안된 시스템의 기술적 타당성 확인을 위해 prototypical implementation을 수행하였다. 본 연구의 결과물은 보다 seamless하고 정확한 교통정보가공을 위한 차세대 수집시스템 개발 및 구현을 위한 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Nuclear emergency preparedness and response is an essential part to ensure the safety of nuclear power plant (NPP). Key support technologies of nuclear emergency decision-making usually consist of accident diagnosis, source term estimation, accident consequence assessment, and protective action recommendation. Source term estimation is almost the most difficult part among them. For example, bad communication, incomplete information, as well as complicated accident scenario make it hard to determine the reactor status and estimate the source term timely in the Fukushima accident. Subsequently, it leads to the hard decision on how to take appropriate emergency response actions. Hence, this paper aims to develop a method for rapid source term estimation to support nuclear emergency decision making in pressurized water reactor NPP. The method aims to make our knowledge on NPP provide better support nuclear emergency. Firstly, this paper studies how to build a Bayesian network model for the NPP based on professional knowledge and engineering knowledge. This paper presents a method transforming the PRA model (event trees and fault trees) into a corresponding Bayesian network model. To solve the problem that some physical phenomena which are modeled as pivotal events in level 2 PRA, cannot find sensors associated directly with their occurrence, a weighted assignment approach based on expert assessment is proposed in this paper. Secondly, the monitoring data of NPP are provided to the Bayesian network model, the real-time status of pivotal events and initiating events can be determined based on the junction tree algorithm. Thirdly, since PRA knowledge can link the accident sequences to the possible release categories, the proposed method is capable to find the most likely release category for the candidate accidents scenarios, namely the source term. The probabilities of possible accident sequences and the source term are calculated. Finally, the prototype software is checked against several sets of accident scenario data which are generated by the simulator of AP1000-NPP, including large loss of coolant accident, loss of main feedwater, main steam line break, and steam generator tube rupture. The results show that the proposed method for rapid source term estimation under nuclear emergency decision making is promising.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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