센서네트워크 데이터를 이용하여 독성물질 누출속도를 예측하기 위한신경망 기반의 역추적방법 연구

서지정보

· 발행기관 : 한국가스학회
· 수록지 정보 : 한국가스학회지 / 12권 / 2호 / 38 ~ 41페이지
· 저자명 : 소원, 신동일, 이창준, 한종훈, 윤인섭

초록

본 연구에서는 독성가스 중 가장 널리 이용되는 염소와 암모니아 가스 누출에 대한 누출속도 추정 방
법을 제안하고자 한다. 우선, 독성 가스 누출이 자주 발생하는 위험 지역 주변에 펜스 형태의 광센서 네
트워크를 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 구하
게 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 주
민들에게 위험시설에 대한 신뢰감을 향상시키며, 독성 가스 누출시 주변 지역 주민들에게 긴급상황을 신
속히 전달할 수 있는 비상대응의 일환으로 활용 할 수 있을 것이다.

참고자료

· 없음