본 연구는 가스 안전 작업 관리 모바일 앱의 개발을 위하여 다음과 같은 사항을 연구하였다. 기 연구된 초기 연구에 의해 모바일 앱의 시나리오 설계 및 1, 2차 이미지 도출이 완료된 후 후속 연구로 이루어 진 본 연구에서는 1) 가스 작업의 유형별 분류를 형태별 분류와 위험도 별 분류로 나누어 제안 2) 투핸드 작업의 많은 산업현장에서 모바일 앱과 작업자의 효과적인 연동을 위한 인터랙션 방안의 연구 및 제안이 이루어졌다. 특히 가스 작업뿐 아니라 각 산업현장 영역에서 이를 관리하는 메인 시스템과 상호작용하는 모바일 앱의 개발은 국내 최초의 시도라 할 수 있으며, 다양한 인터랙션 방안을 통해 작업자가 자유롭고 안전하게 작업할 수 있도록 도왔다.
Kim, Guk-Hee;Kim, Young-Wung;Lee, Sang-Jin;Jeon, Gi-Joon
한국지능시스템학회논문지
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제20권5호
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pp.716-721
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2010
In this work we address the use of support vector machine (SVM) in the multi-class gas classification system. The objective is to classify single gases and their mixture with a semiconductor-type electronic nose. The SVM has some typical multi-class classification models; One vs. One (OVO) and One vs. All (OVA). However, studies on those models show weaknesses on calculation time, decision time and the reject region. We propose a hierarchical clustering method (HCM) based on the SVM for real-time gas mixture classification. Experimental results show that the proposed method has better performance than the typical multi-class systems based on the SVM, and that the proposed method can classify single gases and their mixture easily and fast in the embedded system compared with BP-MLP and Fuzzy ARTMAP.
국내 외 기후변화 대응 체제의 강화에 따라 전 세계적으로 온실가스 감축을 위한 노력을 기울이고 있다. 건설 분야에서는 건축물을 중심으로 온실가스 저감을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 온실가스 이외에 지구환경에 영향을 미치는 각종 오염물질을 고려한 종합적인 환경부하 저감을 위한 연구는 다소 부족하다. 이에 본 연구에서는 NATM터널을 대상으로 LCA (Life Cycle Assessment, 전과정 평가) 방법론을 이용하여 공종별 환경부하 특성을 분석하였다. 분석 결과, 라이닝콘크리트공, 숏크리트공, 갱문 및 개착터널 등 7대 공종이 NATM터널의 주요 환경부하 공종으로 나타났으며 전체 환경부하량의 89.22%를 차지하는 것으로 나타났다. 또한 대표공종들의 연장(m)당 환경부하량을 산정하여 비교 분석한 결과 개착구간에 해당하는 갱문 및 개착터널 공종의 환경부하량이 가장 큰 것으로 나타났으며, 전체 터널 구간을 대상으로 할 경우 라이닝콘크리트공과 숏크리트공에서 환경부하량이 많이 발생하는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 설계초기단계에서 환경부하 대표공종의 물량을 개략적으로 산출하여 전체 환경부하량을 추정하는 모델 개발 시 활용할 수 있을 것으로 판단되며, 향후 친환경 SOC건설을 위한 환경부하 관리방안을 수립하는데 큰 역할을 할 것으로 기대된다.
Hazardous area classification design is required to reduce the explosion risk in process plants. Among the international design guidelines, only IEC 60079-10-1 proposes a new type of zone, namely zone 2 NE, to prevent explosion hazards. We studied how to meet the zone 2 NE grade for a facility handling hydrogen gas, which is considered as most dangerous among explosive gases. Zone 2 NE can be achieved considering the grade of release, as well as the availability and effectiveness of ventilation, which are factors indicative of the facility condition and its surroundings. In the present study, we demonstrate that zone 2 NE can be achieved when the degree of ventilation is high by accessing temperature, pressure, and size of leak hole. The release characteristic can be derived by substituting the process condition of the hydrogen gas facility. The equations are summarized considering relation of the operating temperature, operating pressure, and size of leak hole. Through this relationship, the non-hazardous condition can be realized from the perspective of inherent safety by the combination of each parameter before the initial design of the hydrogen gas facility.
대학 실험실이나 연구시설에서 실험실 사고에 의해 인적 및 물적 손실이 꾸준히 발생되고 있어서 실험실 사고예방의 필요성이 제기되고 있다. 실험실 사고예방을 위해 무엇보다 중요한 것은 사고의 체계적인 분석이다. 국내에서 산업재해에 관한 분석 연구는 수행되어 왔으나, 실험실 사고 분석에 관한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 실험실 사고예방 대책 수립을 위해 설문지를 개발하였고, 설문지는 대학과 연구기관에 전자우편이나 방문조사로 사고사례를 수집하였다. 사고사례 데이터는 계절별, 사고 분류형태, 발생형태, 기인물 및 상해종류 별로 분석 고찰하였다. 이 연구결과는 실험실 종사자의 안전 확보와 사고예방을 위한 기초자료로 활용하고자 하였다.
가스를 사용하는 산업 영역이 지속적으로 확장됨에 따라, 가스작업의 안전 관리 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 최근 발전 중인 사물네트워크(이하 IoT)를 활용하여 작업안전관리를 보다 용이하게 이루어가는 방향으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 개발 중인 가스 시설 안전을 위한 IoT 시스템과 작업자를 효과적으로 연동시킬 수 있는 모바일 앱의 설계 방안을 모색하기 위해 우선적으로 작업자의 사용 용이성을 확보하기 위한 설계 방향을 설정하고, 이를 기준으로 석유화학산업에서 이루어지는 작업을 분류하여 배치하였다.
최근 급격한 변화를 주고 있는 산업 현장 제조공장에서 매일 발생하는 위험작업을 종류별로 구분하고 일일안전관리 방법 중 이동형 CCTV (Closed Circuit Television)가 안전사고에 미치는 영향성을 분석하였다. 연구의 대상은 아산시에 소재하고 있는 디스플레이 제조공정에 가스, 용수, 전기 등 유틸리티 공급하기 위해 근로자 약 3,000명이 인프라 시설 부문을 관리하고 있으며 2019년부터 2022년까지 일일 위험작업 내용을 기반으로 연구하였으며 본 시점 연구 기간에도 현장에서는 건설 및 제조공정의 신규 투자, 증설 등 많은 공사가 발생하고 있다. 이에 따른 안전 사고율 및 위험 노출이 확대되어 안전사고도 점점 증가 추세이며 안전사고 대부분은 기본을 지키지 않은 부문과 현장의 안전 조치를 이행하지 않아서 일어났다. 본 논문에서는 작업 중대성에 따라 분류한 위험작업 등급과 이동형 CCTV 촬영률 관계에 따라 사고 감소 효과가 있음을 확인하였다. 제조공장 현장의 특성을 고려하여 앞으로의 새로운 안전관리 문화 도입 확대를 기반으로 안전사고 예방을 위한 기초자료의 역할을 위해 활용될 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.4865-4885
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2019
We propose a FPGA based design that performs real-time power-efficient analysis of heterogeneous sensor data using adaptive ANN on edge gateway of smart military wearables. In this work, four independent ANN classifiers are developed with optimum topologies. Out of which human activity, BP and toxic gas classifier are multiclass and ECG classifier is binary. These classifiers are later integrated into a single adaptive ANN hardware with a select line(s) that switches the hardware architecture as per the sensor type. Five versions of adaptive ANN with different precisions have been synthesized into IP cores. These IP cores are implemented and tested on Xilinx Artix-7 FPGA using Microblaze test system and LabVIEW based sensor simulators. The hardware analysis shows that the adaptive ANN even with 8-bit precision is the most efficient IP core in terms of hardware resource utilization and power consumption without compromising much on classification accuracy. This IP core requires only 31 microseconds for classification by consuming only 12 milliwatts of power. The proposed adaptive ANN design saves 61% to 97% of different FPGA resources and 44% of power as compared with the independent implementations. In addition, 96.87% to 98.75% of data throughput reduction is achieved by this edge gateway.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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