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저자정보
Jeong-mi Ahn (Pohang University of Science and Technology) Gyeong-Yeong Kim (Pohang University of Science and Technology) Dong-Ju Kim (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2021년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제29권 제2호
발행연도
2021.7
수록면
41 - 44 (4page)

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In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.
#Gas Leakage Prediction #Monitoring System #Deep Learning

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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