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산불 재해 감시를 위한 IoT 기술 원문보기

방송과 미디어 = Broadcasting and media magazine, v.20 no.3, 2015년, pp.91 - 98  

고병철 (계명대학교)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • Ⅳ장에서는 기존 IoT센서 기반 시스템의 문제점을 해결하기 위해 카메라를 이용하여 산불을 자동 감지하는 알고리즘에 대해 설명한다. Ⅴ장에서는 각 센서들의 장단점을 정리하고 산불감지를 위해 각 센서들과 알고리즘들이 어떤 방법으로 결합되어야 할지에 대한 대안을 제시한다.
  • 본 논문에서는 산불 감지를 위한 최근의 IoT연관 기술들을 소개하고 기존 센서 기반의 감지방법의 단점을 개선하여 향후 개발되어야 할 바람직한 산불감지 시스템에 대해 방향을 제시하려고 한다.
  • 지금까지 다양한 IoT 센서들과 인공위성, 카메라 센서들을 이용한 산불 감지 연구에 대해서 살펴보았다. IoT 센서의 경우 광범위한 지역을 실시간으로 정확하게 감지할 수 있다는 장점에 비해, 충전 및 고장을 해결할 수 있는 방안이 필요하고, 인공위성영상의 경우 넓은 지역을 포괄적으로 감시할 수 있다는 장점이 있지만 대기상태에 따라 정보의 손실이나 왜곡이 발생할 수 있고, 촬영주기 때문에 실시간 영상을 획득할 수 없다는 문제점이 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
화재 감지 시스템에서 광학센서는 어떻게 연기를 탐지하는가? 현재 대부분의 화재 감지 시스템은 광학(optical)센서와 이온(ion)센서를 통해 연기를 감지하고 적외선(Infrared) 센서를 이용하여 불꽃을 감지하고 있다. 광학센서는 광원에서 광센서에 빛을 비추다가 연기가 빛을 차단하면 이에 광센서가 반응하여 연기를 탐지하는 방식이다. 이온 센서는 탐지기 속에 연기 입자가 들어오면 이온들을 끌어당기게 되어 흐르는 전류가 약해지는 효과를 통해 연기를 감지한다.
대부분의 화재 감지 시스템의 단점은? 이온 센서는 탐지기 속에 연기 입자가 들어오면 이온들을 끌어당기게 되어 흐르는 전류가 약해지는 효과를 통해 연기를 감지한다. 불꽃 감지를 위한 적외선 센서는 불꽃에서 감지되는열 온도를 측정하는 방식이다, 하지만 이러한 센서 들은 실내 환경에서는 좋은 성능을 보이지만 산과같이 넓은 영역의 공간에서는 연기나 열이 특정위치에서 가동 중인 센서에 도달하기 어렵기 때문에 감지가 늦어지거나 오 감지하게 되는 문제점이 있다[2].
산불의 특징은? 기상학자들은 자연재해의 가장 큰 원인을 지구온난화와 이로 인한엘니뇨, 라니뇨 등으로 추측하고 있다. 여러 가지 자연재해 중에서 산불의 경우 인적이 없는 산림에서 발생함으로 초기 발견이 어렵고, 확산될 경우 대규모의 인적, 경제적 피해를 가져오는 자연재해 중의 하나이다.
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참고문헌 (12)

  1. 연합뉴스, 美캘리포니아, 극심한 가뭄 속 '산불 비상령', 2015.06.20 

  2. 이인규, 고병철, 남재열, "동적 베이지안 네트워크를 이용한 동영상 기반의 화재연기감지", 한국통신학회 논문지, Vol.34(4), pp. 388-396, 2009.04.01 

  3. 이준화, 고명동, 임동판, 이장명, "센서 네트워크 기술을 이용한 산불 감지 시스템", 대한민국 특허등록 10-1033299-0000, 2011. 04.28 

  4. Localization in Smart Dust Sensor Networks, http://www.utwente.nl/ewi/te/projects/SRR/Smart_dust/ 

  5. 세상을 바꾸는 먼지, 스마트 더스트와 함께하는 세상!, http://blog.lgcns.com/717 

  6. The Forest Wiza, http://dailylatestdesign.blogspot.kr/2014/07/the-forest-fire-alarm.html 

  7. K. Nakau, M. Fukuda, K. Kushida, "Forest fire detection based on MODIS satellite imagery, and Comparison of NOAA satellite imagery with fire fighters' information," Institute of Low Temperature Science Hokkaido University, Japan, 2005, pp.18-23. 

  8. A. Alkhatib,"A Review on Forest Fire Detection Techniques," International Journal of Distributed Sensor Networks Vol. 2014, pp. 1-12, 2014. 

  9. B. C. Ko, S. Y. Kwak, A Survey of Computer Vision-based Natural Disaster Warning Systems, Optical Engineering, Vol. 51(7), pp.1-11,2012. 

  10. B. C. Ko, J. O. Park, J. Y. Nam, "Spatiotemporal Bag-of-Features for Early Wildfire Smoke Detection," Image and Vision Computing, Vol. 31(10), pp. 786?795, October 2013. 

    상세보기 crossref

  11. 고병철, "자연재해저감을 위한 스마트 센서기술과 안전", 국립방재연구원 재난안전지, 여름호 Vol. 167, No. 2, pp. 51-56, 2014 

  12. BuviNews, "백양산, 24시간 무인 '산불지킴이' 등장," http://news.busan.go.kr/sub/search_01_view.jsp?arti_sno 201301311703510001, 2013. 01.31 

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