Park, Jung Kyu;Roh, Young Hwa;Nam, Ki hun;Seo, Hyung Yoon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권8호
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pp.131-136
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2019
A wireless sensor network (WSN) consists of several sensor nodes and usually one base station. In this paper, we propose a method to monitor topics using a wireless sensor network. Fire threatens people, animals, and plants, and it takes a lot of recovery time when a fire occurs. For this reason, it is necessary to use a fire monitoring system that is easy to configure and fast to avoid fire. In this paper, we propose a fast and easily reliable fire detection system using WSN. The wireless node of the WSN measures the temperature and brightness around the node. The measured information is transferred to the workstation and to the base station. The workstation analyzes current and historical data records to monitor the fire and notify the manager.
The objective of this study was to create intelligent rail robots that are optimized for facility management and implement digital twin systems for smart road tunnel management. An autonomous surveillance system is formed by combining the sensing platform consisting of railing robots, fixed cameras and environmental detection sensors with the digital twin data platform technology for tunnel monitoring and early fire suppression. In order to develop mobile rail robots for fire extinguishing, we also designed and manufactured robots for extinguishing & monitoring and fire extinguishing devices, and then we examined the optimization of all parts. Our next step was to build a digital twin for road tunnel management by developing continuous image display system and implementing 3D modeling. After constructing prototypes, we attempted simulations by configuring abnormal symptom scenarios, such as vehicles fires. This study's proposal proposes high-accuracy risk prediction services that will enable intelligent management of risks in the tunnel with early response at each stage, using the data collected from the intelligent rail robots and digital twin systems.
To prevent accidents caused by changes in the surrounding environment or other factors, various protection facilities are installed at the photovoltaic connection module. The main causes of fire are sparks due to foreign substances inside the photovoltaic connection module through high temperature rise and dew condensation in the photovoltaic connection module, and fire due to heat from the power diode. The proposed method can predict the fire by measuring flame, carbon dioxide, carbon monoxide, temperature, humidity, input voltage, and current on the photovoltaic connection module, and when the fire conditions are reached, fire alarm and power off can be sent to managers and users in real time to prevent fire in advance.
본 논문에서는 산불 발생 시 화재의 확산경로와 속도 예측이 가능한 관제 모니터링 알고리즘을 개발 하였다. 특히 관제 기능에서는 안전 구역 확보를 통해 화재진압에 소요되는 시간을 줄이고 인명, 산림재산 피해를 최소화 하는 방법을 제안한다. 기존 산불 확산 경로 예측 방법에서는 지형, 기상, 연료인자, 영상정보 등을 통해 산불 확산 모델 및 속도를 예측한다. 하지만 이 경우 범위가 넓은 산을 관제하기엔 비용도 많이 소요가 되고, 확산 모델 예측 및 경로 파악에만 집중하여 안전 구역 확보에 대한 노력이 부족한 문제점들이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 산불의 이동방향과 속도를 예측하고 화재 진압을 위한 안전구역을 확보하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 온도 변화량 및 연기와 풍향 등의 산불 재난에 따른 속성정보를 분석하여 산불의 이동방향을 예측하고 안전구역을 확보하는 기법이다. 개발된 훈련 관제 모니터링 시스템은 주어진 모의실험 환경에서 산불의 이동 속도 및 이동 방향의 분석이 가능하고 산불에 대한 확산 예측과 진화 및 진압 훈련이 가능한 중앙관제 모니터링 기능을 제공한다.
Due to the frequent occurrence of large-scale disasters such as recent earthquakes, the problem of the safety of old school buildings has emerged. The need to secure safety management technology through constant monitoring is increasing in an attempt to supplement old school buildings with weak disaster response capabilities. Traditional research is approaching the development of an existing sensor-based risk precursor information monitoring system. However, unlike this, in this study, we will focus on the development of a data analysis platform as part of the development of a continuous monitoring system that can be prepared for earthquakes, collapses, and fires, based on constantly measured data. For this reason, the development of a safety diagnostic algorithm based on the optimal sensor-attached points and sensor data reflecting the fragile characteristics of old school buildings was derived. Utilizing this, a message and action manual system for each management / use entity of school buildings after retirement was constructed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1555-1570
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2016
For monitoring forest fires, a real-time system to prevent fires in wider areas should be supported consistently. However, there has still been a lack of the support for real-time system related to forest fire monitoring. In addition, the 'real-time' processing in a forest fire detection system can lead to excessive consumption of energy. To solve these problems, the intelligent data acquisition of sensing nodes is required, and the maximum energy savings as well as rapid and accurate detection by flame sensors need to be done. In this regard, this paper proposes a node built-in filter algorithm for intelligent data collection of sensing nodes for the rapid detection of forest fires with focus on reducing the power consumption of the remote sensing nodes and providing efficient wireless sensor network-based forest environment monitoring in terms of data transmission, network stability and data acquisition. The experimental result showed that battery life can be extended through the intelligent sampling of remote sensing nodes, and the average accuracy of the measurement of flame detection based on the distance is 44%.
본 논문은 RFC1945의 바탕을 둔 HTTP와 PLC전용프로토콜을 사용하여 시간과 장소에 구애받지 않고 위험상황을 감시할 수 있는 원거리 가스누출 감시 시스댐에 관해 연구하였다. 이를 위하여 인터네 트상에 컴퓨터와 PLC의 접속을 위해 상위네트워크와 하위네트워크를 구성하여 인터네트상의 Web을 통해 위험요소를 감시할 수 있는 원거리 가스누출 감시 시스댐을 구축하였다.
Recently, there has been an increase in the number of hazardous events, such as fire accidents. Monitoring systems that rely on human resources depend on people; hence, the performance of the system can be degraded when human operators are fatigued or tensed. It is easy to use fire alarm boxes; however, these are frequently activated by external factors such as temperature and humidity. We propose an approach to fire detection using an image processing technique. In this paper, we propose a fire detection method using multichannel information and gray level co-occurrence matrix (GLCM) image features. Multi-channels consist of RGB, YCbCr, and HSV color spaces. The flame color and smoke texture information are used to detect the flames and smoke, respectively. The experimental results show that the proposed method performs better than the previous method in terms of accuracy of fire detection.
It is commonplace that high false detection rates interfere with immediate vision-based fire monitoring system. To circumvent this challenge, we propose a fire detection algorithm that can accommodate color variations of RGB in temporal domain, aiming at reducing false detection rates. Despite interrupting images (e.g., background noise and sudden intervention), the proposed method is proved robust in capturing distinguishable features of fire in temporal domain. In numerical studies, we carried out extensive real data experiments related to fire detection using 24 video sequences, implicating that the propose algorithm is found outstanding as an effective decision rule for fire detection (e.g., false detection rate <10%).
최근 도로터널은 비용절감 및 자연보호를 위하여 설계 및 시공이 증가되고 있는 추세이며, 이 때문에 반밀폐 구조인 터널내의 화재에 대비하여 화재 발생 시 신속히 감지할 수 있는 연구가 활발히 진행 중이다. 그 중에서도 광섬유 센서를 이용한 화재 감지법은 대역폭이 넓기 때문에 전송속도가 빠르고, 빛을 매개체로 하여 전기적인 간섭을 받지 않아 전송 도중에 정보 손실이 거의 없을 뿐만 아니라 노이즈 또한 적은 장점을 가지고 있어 이에 따른 연구와 현장 적용이 이루어지고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 형상기억합금과 광케이블을 이용하여 실시간으로 화재 발생위치를 정확하게 감지할 수 있는 화재 감지 시스템을 개발하였다. 개발된 방법의 검증을 위하여 실내에서 온도변화에 따른 광 손실량 측정 실험을 수행하였으며, 거리 및 온도 등의 외부환경이 다른 지하공동구에 test bed를 설치하여 화재 모의실험을 수행하였다. 실험 결과 본 연구에서 개발한 화재감지시스템은 실시간으로 장거리 구간의 화재를 감지할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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