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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
소원 (서울대학교) 신동일 (명지대학교) 이창준 (서울대학교) 한종훈 (서울대학교) 윤인섭 (서울대학교)
저널정보
한국가스학회 한국가스학회지 한국가스학회지 제12권 제2호
발행연도
2008.6
수록면
38 - 41 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

센서네트워크 데이터를 이용하여 독성물질 누출속도를 예측하기 위한 신경망 기반의 역추적방법 연구
소원 ,  신동일 ,  이창준 외 2명 한국가스학회지 2008.06 학술저널
신경망 기법을 기반으로 한 누출속도 산정을 위한 역추적 방법 연구
소원 ,  김태환 ,  윤인섭 한국가스학회 학술대회논문집 2008.04 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 독성가스 중 가장 널리 이용되는 염소와 암모니아 가스 누출에 대한 누출속도 추정 방법을 제안하고자 한다. 우선, 독성 가스 누출이 자주 발생하는 위험 지역 주변에 펜스 형태의 광센서 네트워크를 설치한다. 센서가 규정 농도 이상의 위험물질을 감지하게 되면, 자동적으로 물질을 분석하고 그 물질의 농도정보를 얻게 된다. 기존의 역추적 모델들은 3개 이상의 센서 정보로부터 결과물을 요구하기 때문에, 하나의 센서정보로 누출속도를 구해야 하는 이 시스템에는 적합하지 않다. 이 연구에서 제안한 신경망을 기반으로 한 역추적 알고리즘과 농도정보 및 기상정보를 이용하여 누출원에서 누출속도를 구하게 된다. 관련 위험물 저장 설비의 공정정보, 물질정보, 기상정보 그리고 센서로부터 얻은 농도데이터 등 14개의 입력 데이터를 넣어 출력값인 누출속도를 구하게 된다. 이는 독성가스 저장시설 주변에 사는 주민들에게 위험시설에 대한 신뢰감을 향상시키며, 독성 가스 누출시 주변 지역 주민들에게 긴급상황을 신속히 전달할 수 있는 비상대응의 일환으로 활용 할 수 있을 것이다.
#inverse tracking algorithm #hazardous gas release

목차

요약
Abstract
I. Introduction
II. Theory
III. Methodology
IV. Results and Discussion
V. Conclusion
감사의 글
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참고문헌 (0)

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