딥러닝 모델과 위성사진을 이용한 재해 발생 시 차량 경로 우회 시스템 구현

Implementation of a Vehicle Route Detouring System During Disaster Situations Using Deep Learning Model and Satellite Imagery

  • 김재원 (강원대학교 문화예술.공과대학 기계의용.메카트로닉스공학과) ;
  • 김경민 (강원대학교 문화예술.공과대학 기계의용.메카트로닉스공학과) ;
  • 이수민 (강원대학교 경영대학 정보통계학과) ;
  • 이재용 (강원대학교 IT대학 전기전자공학과) ;
  • 류병석 (연세대학교 공과대학 화공생명공학과) ;
  • 권용현 (한양대학교 공과대학 데이터사이언스학과) ;
  • 김영균 (융합소프트웨어랩)
  • Jaewon Kim (Dept. of Mechanical & Biomedical, Mechatronics Engineering, Kangwon National University) ;
  • Gyeongmin Kim (Dept. of Mechanical & Biomedical, Mechatronics Engineering, Kangwon National University) ;
  • Sumin Lee (Dept. of Information Statistics, Kangwon National University) ;
  • Jaeyong Lee (Dept. of Electrical & Electronics Engineering, Kangwon National University) ;
  • Byeongseok Ryu (Dept. of Chemical & Biomolecular Engineering, Yonsei University) ;
  • Yonghyun Kwon (Dept. of Data Science, Hanyang University) ;
  • YoungGyun Kim (Convergence Software Lab.)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

본 논문에서는 자연·인적재해로 인한 건물, 도로 붕괴 시, 신속하고 안전한 이동을 위해 위성 이미지를 U-Net 딥러닝 학습모델과 A* 알고리즘을 활용하여 위험지역을 우회한 경로 제안 시스템을 구현하였다. 이를 실제 재해 상황에 도입하면 안전이 확보된 최단 거리를 제공함에 따라 신속한 대피와 구호 등 재난 관리에 효율성을 제공하여 인명 및 물적 피해를 줄일 수 있을 것으로 예상한다.

키워드

참고문헌

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