본 논문은 승객 위치정보 기반의 지하철 분산대피 안내 시스템을 제안하고자 한다. 최근 지하철 역사는 지하철 승강장 역할 뿐만 아니라, 환승, 쇼핑몰, 영화관 등의 다양한 편의 시설과 결합하여 대형화, 복잡화 되어 가고 있다. 이러한 지하철 역사의 복잡도 증가에 비해서 비상시를 대비한 대피경로, 대피안내 등의 대비체계는 부족한 실정이다. 이를 해결하기 위하여 현재 지하철에 설치되어 있는 Access Point(AP)와 실제 통계 자료를 이용하여 지하철 각 객차의 전체 승객 수를 추정하고, 추정된 승객 수와 지하철 역사의 출구 정보를 기반으로 각 객차의 승객 대피 경로를 방향 지시등과 스마트폰의 Push 알람을 통해 제공함으로써, 비상 시 가장 위험한 지하철 승객의 신속하고 안전한 대피시스템을 제안하였다. OpenWrt 임베디드 OS가 설치된 AP를 이용하여 접속자 수를 추정하는 실험을 수행하였으며, 시뮬레이션을 통해 승객 수를 추정한 결과 신뢰구간 파라미터 $1{\sigma}$, $2{\sigma}$, $3{\sigma}$에서 15%, 17% 그리고 23%의 평균 에러율을 갖는 것을 확인하였다. 이를 통해 본 시스템의 가능성을 확인하였다.
휴양림은 산림자원과 부대시설 그리고 이용객으로 구분되며, 웰빙 문화와 더불어 끊임없이 이용되고 있다. 이와 함께 이용객의 안전에 대한 관심이 필요하며, 본 연구에서는 산림에서 발생할 가능성이 있는 자연재해 상황에서 이용객이 빠른 시간(golden time)내에 대피하는 방법에 대해 연구하고자 한다. 이용객의 현재 위치를 탐색하고 최적을 대피로를 찾기 위해 휴양림 전체(산림자원, 부대시설 등)를 3D 스캔을 실시하고, 현 위치 인식으로 통해 대피 장소까지의 최적을 궤적을 찾아 이용객이 소지하고 있는 모바일 장치를 통해 빠른 대피 안내를 하는 것이 가능할 것으로 생각된다.
구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.
본 논문은 재난 상황 발생 시 승객 및 대피자에게 안전하게 대피 경로를 제공하는 동향 분석에 관한 연구이다. 동향 분석을 위해 국내외 논문과 국내특허를 주로 살펴보았으며, 최근 15년 이내의 국내외 논문 31편, 국내 특허 29건, 논문을 통한 기 수행된 국가과제 9건을 분석하였다. 분석 결과 기존의 연구는 대피 유도 시스템 중심으로 수행되었으며, 대피자 관점에서 실제로 활용될 수 있는 수준의 실내 재난 대피 기술에 대한 연구는 전무한 것으로 나타났다. 이는 실내 공간에서 위치인식 기술의 부재 또는 한계점이 있는 것으로 파악되었고 이를 해소하기 위해 기술로 본 논문에서는 실내 위치인식기술의 활용을 제안하였다. 실내 재난 상황을 고려한 새로운 시스템 연구 및 개발의 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 자연재해 증가와 응급 상황 발생이 빈번해짐에 따라 정부에서 소방법을 강화하였다. 따라서 대부분의 빌딩에서는 응급 상황이나 자연 재해 발생이 발생할 경우, 신속한 대피를 위한 안내 방송을 할 수 있는 전관 방송 시스템 설비를 반드시 갖추어야 한다. 이에 본 연구에서는 빌딩에 설비되어 있는 각종 다양한 센서들로부터 센싱된 정보를 네트워크를 통해 전달 받아 이들을 실시간으로 분석하여 빌딩 상황에 맞는 안내 방송과 응급 상황시 대피를 위한 안내 방송뿐만 아니라 빌딩에 있는 각 호수별로 ID를 부여하고, 이를 통해 방송이 필요한 장소에만 개별 방송을 할 수 있는 디지털 전관 방송 시스템을 개발하였다.
소방청 국정감사에서 2020년 전국 자동화재속보설비 화재신고 32,764건 가운데 32,685건이 오작동으로 출동해 소방서 출동의 99.8%가 헛걸음이었다. 그리고 화재가 발생할 경우 화재경보장치와 대피경로를 안내하는 비상등이 미흡하고, 화재 연기가 제거되지 않아 대피가 힘들어질 뿐만 아니라 미처 대피 못한 인원을 파악하는 등의 신속한 대처가 힘들다. 본 논문은 화재 상황에서 피해를 최소화하기 위한 '스마트 화재 안전 시스템' 기술을 제안한다. 화재가 발생할 경우, 대피 경로를 안내하는 유도등 작동 및 경보음과 LED의 작동으로 화재발생을 경고하여 신속한 대처를 할 수 있게 도와주고, 문과 창문의 자동 개방 및 환기팬 작동으로 인한 유해가스를 환기시켜 준다. 그리고 스프링클러 작동과 소화제를 자동 분사하여 화재의 번짐 등 2차 피해를 예방하여 준다. 또한, 자동 신고 기능으로 더욱 빠르게 화재를 진압할 수 있게 도와주기 때문에 피해를 최소화할 것이다.
재난 상황 발생 시 정보 습득이 어려워 시각장애인의 경우 초동대응 시간을 놓치게 된다. 특히나 화재사고 사상자 중 사망자 비중이 장애인은 비장애인에 비해 약 4 배 ~ 5 배 더 높으며 현재까지도 사상자가 발생하여 중요한 사회문제로 논의되고 있다. 본 연구에서는 기존의 스마트 대피 시스템의 한계점을 살펴보고 한계점을 개선할 수 있는 대안을 제시한다. 초동 시간 내에 사회복지사와 소방관이 사용자의 실시간 위치와 정보를 파악해 신고를 유도함과 동시에 자력 대피가 가능하도록 최적 대피 경로를 능동적으로 결정하여 안내방송을 출력하는 시스템을 소개한다.
사물 인터넷을 기반으로 지하철역사의 재난 전조를 조기에 발견하고 승객들에게 피난을 유도하는 지하철 재난전조 감지 시스템 개발에 있어서 재난 발생시 상황대피 유도방법과 정확한 재난 위치 알림 및 대피경로 안내는 재난 상황에 빠른 대피와 인명피해를 최소화 할수 있는 매우 적극적인 대안이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 대피를 가장 효율적으로 유도할 수 있는 재난대응 EL Display 통합 보드를 개발하였으며 이를 현장 실험을 통해 실제 활용성에 대한 검토를 실험하였다. 특히, EL패널을 재난 대피유도용으로 활용한 사례가 없어 현장적용테스트를 거쳐 그 활용 가능성을 검증하였다.
해상에서 긴급상황 발생 시 선박운항자는 짧은 시간에 신속 정확한 의사 결정을 할 필요가 있다. 이를 위해서 해양사고(충돌, 좌초, 화재, 엔진고장, 조타고장) 심각성에 따른 대피항로(해경선, 비상투묘, 표류, 임의좌주, 주변선박) 선정 알고리즘을 설계하였고, 선박운항자를 위한 긴급대피지원안내 시스템을 개발 중에 있다. 본 연구에서는 대피항로 선정 지원 기술 중 비상투묘와 충돌위험도를 중심으로 시스템 적용 모델의 타당성의 평가하고 알고리즘의 신뢰성을 검증하였다. 비상투묘 지원 기술의 검증을 위해 국내외 해양사고 보고서 및 재결서를 분석하고 알고리즘에 적용해 결과를 비교하였다. 충돌위험도를 검증하기 위해 재결서의 선박 충돌 사고 사례를 시뮬레이션으로 재현하였고, 시뮬레이션 기록 데이터를 기반으로 PARK model, IWRAP MK2 프로그램을 이용해 충돌위험도를 평가하였다. 본 연구의 결과를 통해 해양사고 발생 시 선박과 인명 피해를 최소화할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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