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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안정미 (포항공과대학교 인공지능연구원) 김경영 (포항공과대학교 인공지능연구원) 김동주 (포항공과대학교)
저널정보
대한설비관리학회 대한설비관리학회지 대한설비관리학회지 제26권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
45 - 53 (9page)

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2021

딥러닝 기반 실시간 도시가스 누출량 예측 모니터링 시스템
안정미 ,  김경영 ,  김동주 대한설비관리학회지 2021.12 학술저널
딥러닝 기반 도시가스 누출량 및 생활위험도 예측 모니터링 시스템
안정미 ,  김경영 ,  황도경 외 1명 한국통신학회 학술대회논문집 2021.02 학술대회자료

초록· 키워드

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Gas leak accidents can easily lead to fires and explosions, and result in conflagration. A gas leak monitoring system, that can detect gas leaks in advance, is therefore needed. In general, gas leak detection at home depends on a gas sensor. However, the gas sensor only detects the gas leak after it passes a certain threshold, which makes it difficult to take precautionary action. In this study, a system for predicting the amount of gas leaked and monitoring the gas leakage situation through a deep learning model, based on gas data collected in real life, is proposed. To determine the risk level when a gas leakage occurs, the explosion risk level is divided into five stages. The current risk, predicted risk, and absolute leakage amount can be checked through the monitoring platform. It is hoped that this model will help in establishing a gas safety management system for implementation.
#Deep learning #Gas Leakage Prediction #Monitoring System

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Hakil Kim / Japanese streets are flooded by the tsunami – why do fires continue? / Nocut News google schola Jaewook Lee / Electricity and gas are the major reasons for causing fire, following an earthquake in Japan / Yonhap News Agency google schola Yongyu Lee / 2016 / An analysis of the risk of fire after earthquakes and how to mitigate it / Korean fire protection association webzine 64:20~27 google schola Dukdong Han / A new apartment is suffering from frequent fire alarm and gas detector malfunctioning / Hankook Ilbo google schola 최진욱 / 2016 / 누출공 크기에 따른 밀폐공간 내 수소 가스의 확산 특성 / 한국산학기술학회논문지 17(5):26~35 dbpia

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