선박은 하나의 거대한 인간-기계시스템으로써 작업자와 시스템간의 상호 작용이 얼마나 잘 이루어지는가에 따라 수행하고자 하는 직무와 수행도에 영향을 미치게 된다. 선교 내에는 시각표시장치뿐만 아니라 청각표시장치로부터 나오는 많은 신호들이 존재한다. 그 중 장비의 알람에 대한 인간의 인지능력에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 청각적 아이콘과 함축적 소리를 비교·평가하여 알람에 대한 작업자의 인지에 대해 연구 하였다. 실험결과 청각적 아이콘이 함축적 소리를 사용한 경우 보다 더 빠르고 정확하게 인지 할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 선교 내 청각표시장치의 성능 기준 그리고 현재 논의 되고 있는 통합선교알람시스템을 위한 기초 자료로 이용될 수 있을 것이라 생각된다.

Early alarm system is to detect slope movement before its collapse for road manager to respond quickly. In this paper, alarm criteria for this system is suggested when vibration and angle sensor are used.

After operating Early detection of slope movement and alarm system, it is found that several improvements are necessary. Especially, alarm criteria for slope movement is critical in reliable operation of the system.

After operating Early detection of slope movement and alarm system, it is found that several improvements are necessary. Especially, alarm criteria for slope movement is critical in reliable operation of the system.

A Bridge Navigational Watch Alarm System (hereafter 'BNWAS') is to monitor and detect if an officer of watch(hereafter ‘OOW’) keeps a sharp lookout on the bridge. The careless lookout of an OOW could lead to marine accidents. For this reason on June 5th, 2009, IMO decided that a ship is equipped with a BNWAS. However, an existing BNWAS gives the OOW a lot of inconvenience and stress in its operation. It requires that the OOW should press reset buttons to confirm their alert watch on the bridge at every three to twelve minute. Many OOWs have complained that at some circumstances they cannot focus on their bridge activities including watch-keeping due to a lots of resetting inputs of BNWAS. Accordingly, IMO has allowed the use of a motion sensor as a resetting device. The motion sensor detects the movements of human body on the bridge and subsequently sends reset signals directly to BNWAS automatically. As a result, OOWs can work uninterrupted. However, some of classification societies and flag authorities have a slightly different stance on the use of motion sensor as a resetting method for BNWAS. The reason is that the motion sensor may trigger false reset signals caused by the motion of objects on the bridge, especially a slight movement such as toss and turn of human body which can extend the period of careless watch. As a basic study to minimize the false reset signals, this paper proposes a simple configuration of BNWAS, which consists of only three motion sensors associated with ‘AND’ and ‘OR’ logic gates. Additionally, several considerations are also proposed for the implementation of motion sensors. This study found that the proposed configuration which consists of three motion sensors is better than an existing one by reducing false reset signals caused by a slight movement of human body in one’s sleep. The proposed configuration in this paper filters false reset signals and is simple to be implemented on existing vessels. In addition, it can be easily installed just by a basic electrical knowledge.

선박 기술 발전에 따라 다양한 장비가 개발되고 있지만 인적요인에 의한 해양사고는 여전히 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 상황에서 인적요인에 의한 사고 감소를 위하여 선교 내 항해장비의 인간공학적 설계가 많은 관심의 대상이 되고 있다. 선교에는 항해 및 통신장비로부터 나오는 음향 신호 등 항해사에게 정보를 전달하기 위한 다양한 청각 신호들이 존재한다. 하지만 이러한 청각 신호, 청각 경고음에 대한 인간의 인지능력에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 청각 경고음은 크게 음성(speech), 함축적 소리(abstract sound), 청각 아이콘(auditory icon)으로 구분 할 수 있다. 본 연구에서는 청각 경고음 중 청각아이콘을 활용하여 5가지의 경보상황(엔진, 화재, 조타, 전기, 충돌)에서 청각아이콘에 대한 감성평가를 통해 각 상황에 적합한 청각아이콘을 선별하였다. 5가지 경보상황 중 뚜렷한 경향이 나타난 2가지 경보상황(엔진, 충돌)에 대하여 분석을 하였다. 본 연구 결과는 선교 내 청각표시장치와 통합선교알람관리시스템을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

자연재해 및 인적재난 발생에 대한 신속한 상황판단과 의사결정 지원을 위해서는 재난현장의 정보를 빠른 시간 내에 정확히 파악하는 것이 중요하다. 따라서 재난현장의 실제 관측정보와 현장을 직접 확인할 수 있는 CCTV의 영상정보가 가장 중요한 요소가 된다고 할 수 있다. 이러한 CCTV 모니터링 관제업무의 효율화 및 지능화를 위해 CCTV의 영상정보에 지능형 영상감시 기술을 적용한다면 해당 상황을 자동으로 알려줄 수 있어 보다 재난현황에 대한 신속한 대응과 효율적인 정보를 얻을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지능형 CCTV 기반의 자동수위감지 알고리즘 성능개선을 위해 서울특별시 서초구 양재천에 현장 적용하여 알고리즘의 정밀도를 개선하고, 안개, 바람, 야간, 악천우 등과 같은 자연환경에 대한 성능저하 방지대책을 수립 및 적용하여 지능형 CCTV기반 자동수위감지 경보체계를 마련하고자 한다. 수위감지 알고리즘의 정밀도 개선을 위해 CCTV 기종별(적외선, 근적외선, 열화상) 성능시험을 하였고, 수위감지 알고리즘의 성능저하 요인인 악조건의 자연환경에 대한 S/W와 H/W적인 영상보정에 의한 수위감지 알고리즘 성능개선에 의한 인식률 개선과 하천범람 시 신속한 상황판단 및 재난대응을 위해 경계·위험으로 설정된 수위레벨에 도달 시 재난관리 담당자에게 SMS를 통한 위험지역 경보알림, 유관기관 상황전파, 하천변의 이동통행로 통제 방안을 수립하여 지능형 CCTV기반 자동수위감지 경보시스템을 실용화하고, 재난대응체계에 따른 운영매뉴얼을 제공하여 재난대응체계의 고도화 기반과 향후 전국 확산을 위한 기술적 기반을 수립하고자 한다.

대한민국의 급격한 경제 발전은 도심 빌딩의 고층화, 산업현장의 공장 대규모화로 이어졌다. 하지만 소방안전에 대한 투자와 인식이 미흡하여 고층 빌딩과 공장 등에 대형화재로 인해 대규모 인명피해와 재산피해가 발생되고 있다. 공장(사업장)의 경우는 생산설비를 가동하기 위해 많은 유틸리티 설비들을 보유하고 있다. 이에 대표적인 유틸리티 설비로는 공기압축기, 냉동기, 보일러, 모터펌프 등이 있다. 이러한 설비들은 기기음(암소음)을 많이 발생하기 때문에 화재 발생 시 화재경보음이 재실자에게 전달되기란 매우 힘든 실정이다. 또한 대부분의 공장시설에는 복도에 화재경보설비가 위치하고 있고 기기실에는 출입문이 설치 되어있기 때문에 재실자에게 경보전달이 이루어지기가 더욱 힘든 실정이다. 특히 재실자의 업무 집중도에 따라 경보음 인지정도에 많은 차이가 발생될 것이다. 이러한 경보음의 전달 문제점을 연구하기 위해 실제 상황을 묘사하여 경종의 형식승인 및 검정기술기준·시험세칙(KOFEIS 0305)과 미국방화핸드북(Fire Protection Handbook)의 측정기준 및 예시기준에 따라 조건별로 실험하였다. 실험결과 기기실문을 닫은 상태에서 기기음에 노출될 경우 대부분의 피험자가 화재경보음을 인지하지 못하였다. 미국방화협회(NFPA)에서는 암소음이 85dB이거나 이상일 경우 다른 경보방법을 강구하도록 되어있다. 따라서 기기음과 장소의 특성을 고려하지 않는 일률적으로 화재경보음 설계시공에 대한 제도적 개선이 요구되는 결론을 도출하였다.

오늘 날, 도시화와 인구 증가로 대도시 내에 대형 복합 건축물의 수가 증가하고 있다. 이러한 건축물은 그 규모와 복잡성으로 인해 작은 사고도 초대형 재난으로 확대될 수 있어 기존의 시설과는 다른 측면에서의 재난 관리가 필요한 실정이다. 발생 가능한 여러 유형의 재난 가운데 화재, 폭발 및 독극물 테러 등은 모두 유해물질에서 비롯되는 것으로, 유해물질의 발생을 감시하고 대응하여 그 피해를 최소화할 수 있다. 기존의 유해물질 감지는 주로 단일 센서를 활용하여 이루어졌으나, 센서 어레이를 활용한 복합가스센서는 동시에 다종의 유해물질을 감지할 수 있어 향후 유해물질 재난 예방을 위해 널리 활용될 전망이다. 따라서 본 연구는 복합가스센서를 통해 유해물질의 발생 및 농도 변화를 감지하여 경보하는 조기경보 시스템을 구상하고, 여기에 적절한 기준을 적용하여 경보 및 대응 활동 계획을 효율적으로 수립하는 것을 목적으로 하였다. 본 논문에서는 유해물질의 농도에 따른 특성을 분석하여 경보 기준 농도를 설정하고, 경보 단계별 대응 방안을 마련하기 위한 연구를 수행하였다.

In this paper, we discuss a service to give alarm in the case of emergency for the old and the weak by human behavior recognition in Intelligent Space. Our Intelligent Space consists of mobile robots, sensors and agents. Agent analyzes data acquired from networked devices and determines tasks of robot and space to provide a service for humans. In our emergency alarm service, human behavior recognition service module analyzes accelerometer data obtained from body-attached human behavior sensing platform, and classifies into four basic human behavior such as "walking", "running", "sitting" and "falling-down". For the old and the weak, "falling-down" behavior may bring about dangerous situations. On such an occasion, emergency alarm service is executed automatically and a selected mobile robot approaches fallen person quickly and then send images of the person to guardians. In this paper, we set up a scenario to verify the emergency alarm service in Intelligent Space, and show feasibility of the service from our simulation experiments.