FMECA와 HAZOP을 활용한 가드레일 코팅차량의 안전성 향상

정의필,박현철,안병철,박영수,한덕수,전현준 대한안전경영과학회 2023 대한안전경영과학회지 Vol.25 No.3

This study uses FMECA (Failure Modes, Effects, and Criticality Analysis) and HAZOP (Hazard and Operability), which are widely applied in industrial areas, among risk assessment methods, and applies them to the same system. While FMECA evaluates system failure conditions and analyzes risks, HAZOP evaluates the system comprehensively by evaluating operational risks that may occur based on system parameters. According to data released by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, as of December 2021, the length of roads in Korea is 113,405 km, and the repair of guardrails that have expired must be fixed urgently in terms of traffic safety. Replacing all of these guardrails with new ones requires a very large cost, but if the guardrails are repaired with a vehicle equipped with the G-Save method, carbon emissions are reduced, the repair period is shortened, and great economic benefits can be obtained. However, risk assessment for guardrail coating vehicles has not been done so far. Focusing on this point, this study aims to evaluate the risk of these coating vehicles and describe the results. Finally, we found that the Risk Priority Numbers(RPN) in the FMECA risk assessment were greatly reduced, and 6 risk factors from HAZOP risk assessment and actions were taken.

코골이와 혈중산소포화농도와의 상관관계

정의필 한국공학안전보건예술학회 2015 한국공학예술학회 논문지 Vol.7 No.1

코골이(snoring)는 대부분의 중장년층 (middle aged class)이 가지고 있는 질병의 일종이며 심해지면 폐쇄성 수면 무호 흡(obstructive sleep apnea syndrome, OSAS)증으로 악화될 수 있으며 그 외 저산소증(hypoxemia), 고혈압(hypertension) 등 각종 질병(diseases)의 원인이 될 수 있는 요인이다. 때문에 코골이를 할 때의 혈중산소포화농도를 측정하여 분석함으로 서 향후 악화 될 수 있는 수면 무호흡증(obstructive sleep apnea)의 상태를 미리 예측한다. 본 논문은 혈중산소포화농도 측정 장치를 통하여 피실험자(subject)가 수면 중 일 때의 코골이 상태에 따른 혈중산소포화농도를 측정하고 분석하여 피 실험자의 코골이 시의 혈중산소포화농도(SpO2) 변화를 통하여 향후 발생할 수 있는 수면 무호흡증 증상을 예측 가능성을 검토하였다. 코골이가 심한 사람의 경우 혈중산소포화농도의 변화폭이 코골이가 심하지 않은 사람의 경우보다 더 큰 것을 확인할 수 있었다. Snoring is a kind of diseases which is occurred by middle aged class. Serious snoring leads to cause hypoxemia, hypertension with obstructive sleep apnea syndrome, OSAS). So, we predict the OSAS in the future by measuring and analyzing the SpO2 when human has the snoring. In this paper, we reviewed the OSAS for snoring people depending on the condition of snoring through the measurement of SpO2 while the subject keeps snoring. The results of the experiments are that the ranges of changes of SpO2 for loud snoring people are larger than lower sound snoring people.

신경망과 LPC 계수를 이용한 고래 소리의 분류

정의필,안우진,이응재,김남규 한국융합신호처리학회 2017 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.18 No.2

The underwater transients signals contain the characteristics of complexity, time varying, nonlinear, and short duration. So it is very hard to model for these signals with reference patterns. In this paper we separate the whole length of signals into some short duration of constant length with overlapping frame by frame. The 20th LPC(Linear Predictive Coding) coefficients are extracted from the original signals using Durbin algorithm and applied to neural network. The 65% of whole signals were learned and 35% of the signals were tested in the neural network with two hidden layers. The types of the whales for sound classification are Blue whale, Dulsae whale, Gray whale, Humpback whale, Minke whale, and Northern Right whale. Finally, we could obtain more than 83% of classification rate from the test signals. 수중천이신호는 복잡하고 시변, 비선형 및 짧은 지속성의 특성을 지니고 있어서 기준패턴으로 모델링 하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 신호들을 프레임간의 중첩을 허용하는 일정한 짧은 신호로 잘라서 분석 한다. 더빈 알고리듬을 이용하여 20차의 선형예측계수(LPC)를 프레임마다 추출하여 2층 은닉신경망회로의 입력 신호로 사용한다. 추출된 선형예측계수들의 65%는 신경망구조의 학습에 이용되고 35%는 시험용 입력신호로 사 용된다. 고래소리 분류에 사용된 고래 종류는 대왕고래, 들쇠고래, 귀신고래, 혹등고래, 밍크고래, 북방긴수염고 래 등이다. 결과적으로 이러한 시험용의 신호들로부터 83%이상의 고래 소리 평균 분류율을 얻을 수 있었다

MFCC와 L2-norm 최소화를 이용한 고래소리의 재생

정의필,전서윤,홍정필,조세형 한국융합신호처리학회 2018 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.19 No.4

Underwater transient signals are complex, variable and nonlinear, resulting in a difficulty in accurate modeling with reference patterns. We analyze one type of underwater transient signals, in the form of whale sounds, using the MFCC(Mel-Frequency Cepstral Constant) and synthesize them from the MFCC and the weighted L2-norm minimization techniques. The whales in this experiments are Humpback whales, Right whales, Blue whales, Gray whales, Minke whales. The 20th MFCC coefficients are extracted from the original signals using the MATLAB programming and reconstructed using the weighted L2-norm minimization with the inverse MFCC. Finally, we could find the optimum weighted factor, 3∼4 for reconstruction of whale sounds 수중에서의 일시적인 신호는 복잡하고, 변화가 심하며, 비선형적이므로 신호의 패턴을 정확히 모델링하기 어렵다. 본 논문에서는 수중 신호중 하나인 고래 소리를 선택하여 음성분석 기법에 많이 사용하는 Cepstral 분석에 의한 MFCC 추출법을 이용하여 분석하였고, MFCC와 L2-norm 최소화 기법을 이용하여 고래소리를 재생하였다 실험 분석에 사용된 고래의 종류는 혹등고래(Humpback whale), 참고래(Right whale), 대왕고래(Blue whale), 귀신고래(Gray whale), 밍크고래(Minke whale) 등 5종으로서 과거 한반도 동해안에 출몰한 적이 있는 고래들이다. 원본 고래소리에서 MATLAB프로그래밍을 이용하여 20차 MFCC계수들을 추출한 후 이를 가중 L2-norm 최소화를 이용한 MFCC역변환을 통해 재생한다. 최종적으로 가중치가 3∼4의 값에서 고래소리 재생이 가장 적합함을 알 수 있었다.

MFCC와 L₂-norm 최소화를 이용한 고래소리의 재생

정의필,전서윤,홍정필,조세형,Chong, Ui-Pil,Jeon, Seo-Yun,Hong, Jeong-Pil,Jo, Se-Hyung 한국융합신호처리학회 2018 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.19 No.4

수중에서의 일시적인 신호는 복잡하고, 변화가 심하며, 비선형적이므로 신호의 패턴을 정확히 모델링하기 어렵다. 본 논문에서는 수중 신호 중 하나인 고래 소리를 선택하여 음성분석 기법에 많이 사용하는 Cepstral 분석에 의한 MFCC 추출법을 이용하여 분석하였고, MFCC와 $L_2$-norm 최소화 기법을 이용하여 고래소리를 재생하였다 실험 분석에 사용된 고래의 종류는 혹등고래(Humpback whale), 참고래(Right whale), 대왕고래(Blue whale), 귀신고래(Gray whale), 밍크고래(Minke whale) 등 5종으로서 과거 한반도 동해안에 출몰한 적이 있는 고래들이다. 원본 고래소리에서 MATLAB프로그래밍을 이용하여 20차 MFCC계수들을 추출한 후 이를 가중 $L_2$-norm 최소화를 이용한 MFCC역변환을 통해 재생한다. 최종적으로 가중치가 3~4의 값에서 고래소리 재생이 가장 적합함을 알 수 있었다. Underwater transient signals are complex, variable and nonlinear, resulting in a difficulty in accurate modeling with reference patterns. We analyze one type of underwater transient signals, in the form of whale sounds, using the MFCC(Mel-Frequency Cepstral Constant) and synthesize them from the MFCC and the weighted $L_2$-norm minimization techniques. The whales in this experiments are Humpback whales, Right whales, Blue whales, Gray whales, Minke whales. The 20th MFCC coefficients are extracted from the original signals using the MATLAB programming and reconstructed using the weighted $L_2$-norm minimization with the inverse MFCC. Finally, we could find the optimum weighted factor, 3~4 for reconstruction of whale sounds.

크레인 안전선 접근 이동 물체 감시 시스템

정의필,Chong, Ui-Pil 한국융합신호처리학회 2011 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.12 No.4

산업 현장의 시설물들이 최근 들어 대형화, 고속화되면서 이들을 이동시키는 크레인의 안전운전은 더욱 중요성을 가지게 되었다. 본 논문에서는 카메라 영상을 이용하여 크레인 안전선 내 움직이는 물체를 감지하는 시스템을 구성하였다. 이 시스템은 별도의 장비가 필요 없이 노트북 컴퓨터와 웹켐만으로도 구현이 가능하여 저렴한 비용으로 실시간 적용이 가능하다. 움직이는 물체를 감시하고 검출하는 알고리듬은 차분영상과 영상 미분 히스토그램을 적용하였다. 제안하는 시스템은 조명과 날씨 등의 주변 환경 변화에 강인하도록 시스템을 구축하였다. 시스템의 성능과 정확도를 향상하기 위하여 크레인 영상 프레임의 안전선 내 상황만을 고려하고 그림자 제거 알고리듬을 사용하였다. 또한 본 시스템은 산업현장에 접목이 용이하여 실용적인 측면에서의 가치가 높다. Stable operation of an industry crane becomes more important as current industry facilities become larger and operate at higher speeds. This paper proposes implementing a system for monitoring moving objects within safety lines of an industry crane by camera. The cost of implementing such a system is low, since it requires only a webcam and notebook computer. The detection algorithm of moving objects uses the feature extraction method by image differential histograms. The proposed system is robust to variations in the weather and environment. The area of the inside safety lines is considered and shadow removal algorithm is used for good performance of the system. The system is valuable for practical applications in the industry.

LiDAR 센서를 이용한 드론 자동 충돌방지 시스템

정의필,안우진,김연민,이정철 한국융합신호처리학회 2018 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.19 No.2

In this paper, we propose an efficient automatic control method for the collision avoidance of drones. In general, the drones are controlled by transmitting to the flight control (FC) module the received PWM signals transmitted from a RC controller which transduce movements of the knob into PWM signal. We implemented the collision avoidance module in-between receiver and FC module to monitor and change the throttle, pitch and roll control signals to avoid drone collision. In order to avoid the collision, a LiDAR distance sensor and a servo-motor are installed and periodically measure the obstacle distance within -45 degrees from 45 degrees in flight direction. If the collision is predicted, the received PWM signal is changed and transmitted to the FC module to prevent the collision. We applied our proposed method to a hexacopter and the experimental results show that the safety is improved because it can prevent the collision caused by the inadvertency or inexperienced maneuver. 본 논문에서는 쿼드콥터 드론의 충돌방지를 위한 효율적인 자동제어 방법을 제안한다. 일반적인 드론조종 방법은 RC 조종기에서 노브의 움직임을 PWM 신호로 변환하여 전송하면 이를 드론의 무선 수신부에서 수신하여 비행제어(FC) 모듈에 전달하는 방식으로 이루어진다. 드론의 수신기와 FC 모듈 사이에 충돌 회피 모듈을 구현하여 쓰로틀, 피치 및 롤 제어 신호를 모니터링하고 변경하는 방식으로 드론 충돌을 방지한다. 충돌을 방지하기 위해 LiDAR 거리 센서와 서보 모터를 설치하여 주기적으로 비행 방향을 중심으로 -45도에서 +45도 이내의 장애물 거리를 측정한다. 충돌이 예상되면 수신된 PWM 신호를 변경하여 FC 모듈로 전송함으로써 충돌을 방지한다. 우리가 제안한 방법을 쿼드콥터 드론에 적용하여 실험을 통해 검증한 결과, 조종자 부주의 혹은 조종 미숙으로 인해 발생할 수 있는 충돌을 방지할 수 있어 안전성이 향상됨을 보였다.

방향 집중 사고에 의한 뇌파 측정

정의필 한국공학안전보건예술학회 2014 한국공학예술학회 논문지 Vol.6 No.-

뇌파는 뇌의 활성화 상태를 볼 수 있게 하는 중요한 수단이며, 뇌파를 측정하여 분석함으로서 피실험자의 주의집중, 지 각인지 및 스트레스 에너지 등 두뇌활성화 상태를 과학적이고 객관적인 데이터로 확인할 수 있다. 본 논문은 EEG Head Set 측정 장치를 통하여 눈동자 방향 집중에 따른 뇌파를 측정하는 시스템을 구현한 것으로서 좌우 방향 눈동자 움직임과 사고에 대한 뇌파 신호를 시간영역과 주파수영역 분석을 통하여 뇌파의 방향제어 응용 가능성을 검토하였다. 좌측 응시 시 에 좌측전두엽신호가 증가 후 감소하였으며, 우측 응시 시에는 우측 전두엽 신호가 증가 후 감소하였다. We have the information about brain activity through the analysis of brain wave and recognize the concentration level and the energy of perception and stress of brain by experimental data of EEG. In this paper we implemented the EEG measurement system which can measure the EEG depending on pupil movements of the eyes through EEG head set. The application of direction control of brain wave was analyzed and reviewed. The signals of the left frontal lobe were increased and shortly decreased when human stares the left side. Also the signals of the right frontal lobe were increased and shortly decreased for staring the right.

선형예측계수와 뇌파의 변화를 이용한 신경회로망 기반 운전자의 졸음 감지 시스템

정의필,한형섭,Chong, Ui-Pil,Han, Hyung-Seob 한국융합신호처리학회 2012 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.13 No.3

One of the main reasons for serious road accidents is driving while drowsy. For this reason, drowsiness detection and warning system for drivers has recently become a very important issue. Monitoring physiological signals provides the possibility of detecting features of drowsiness and fatigue of drivers. One of the effective signals is to measure electroencephalogram (EEG) signals and electrooculogram (EOG) signals. The aim of this study is to extract drowsiness-related features from a set of EEG signals and to classify the features into three states: alertness, drowsiness, sleepiness. This paper proposes a neural-network-based drowsiness detection system using Linear Predictive Coding (LPC) coefficients as feature vectors and Multi-Layer Perceptron (MLP) as a classifier. Samples of EEG data from each predefined state were used to train the MLP program by using the proposed feature extraction algorithms. The trained MLP program was tested on unclassified EEG data and subsequently reviewed according to manual classification. The classification rate of the proposed system is over 96.5% for only very small number of samples (250ms, 64 samples). Therefore, it can be applied to real driving incident situation that can occur for a split second. 운전 중 운전자의 졸음은 교통 사망사고를 일으키는 중요한 요인이며 음주운전보다도 더 위험할 수 도 있다. 이러한 이유로 운전자의 졸음을 판별하고 경고하는 시스템 개발이 최근에 매우 중요한 이슈로 떠올랐다. 그중에서도 졸음과 가장 밀접한 관련이 있는 생체 신호인 뇌파 (Electroencephalogram, EEG)와 안구전도 (Electrooculogram, EOG)를 분석하는 연구가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 실험 프로토콜에 의거하여 측정된 뇌파를 주파수별로 분석하여 운전자의 상태별 뇌파 데이터베이스를 구축하고 선형예측(Linear Predictive coding, LPC) 계수를 특징벡터로 한 신경회로망 기반 운전자 졸음 감지 시스템을 제안한다. 실험결과로 졸음의 뇌파분석에서 알파파가 감소하며 세타파가 증가하는 추세를 보였으며, LPC 계수가 각성, 졸음 및 수면상태의 특징을 잘 반영하였다. 특히 제안한 시스템은 적은 샘플(250ms)을 가지고도 96.5%라는 높은 분류 결과를 얻어 짧은 순간에 일어날 수 있는 운전 시 돌발 상황을 실시간으로 검출 가능성을 확인하였다.

아두이노와 큐베이스를 이용한 사운드 제어기 개발

정의필 한국공학안전보건예술학회 2012 한국공학예술학회 논문지 Vol.4 No.-

본 논문에서는 아두이노와 큐베이스를 이용하여 미디를 컨트롤 하고 기본적인 음계를 넣어 간단한 음악을 연 주하고 제어할 수 있는 사운드 제어기를 개발하였다. 그리고 시퀀싱 프로그램으로 사용하는 큐베이스에 내장된 가상악기를 이용하여 피아노뿐만 아니라 아코디언, 드럼 등과 같이 다양한 악기로도 연주가 가능하도록 설계하였 다. 또한, 아두이노를 이용하여 초보자도 쉽게 미디를 제어하고 연주가 가능한 환경을 구축하였다. We propose the controller that the human can control the music sounds with basic notes and play the simple music as well as MIDI through the Arduino and Cubase in this paper. The controller is designed for playing the various musical instruments such as Arcodian, drum using the virtual instrument in Cubase with sequencing program. Also, the system of the controller was set up for beginners who can easily control the MIDI with ARDUINO.