• The Journal of Society for e-Business Studies
• /
• v.14 no.3
• /
• pp.59-70
• /
• 2009

By the time the interest on the u-City is continuously growing as a test bed for verifying the potentials of ubiquitous convergence industries, research on the u-Safety gradually increases as well, as a typical service and application area of u-City. Like the other service areas of u-City, in order to provide u-Safety services smoothly, it is crucial to integrally connect u-City services and infrastructures that have operated under distributed environment. In this study, we suggest an approach for design of u-Safety service and monitoring architecture by combing CIM/WBEM standard with GMA. CIM/WBEM and GMA are broadly applied in the distributed resource monitoring environment and are widely recognized as data acquisition architecture under massive monitoring data volumes respectively. Considering the growing research needs for standardization and extension of u-City service infrastructure, it is expected that our integrated infrastructure model will be used as a reference model for effective integration of distributed resources with newly added services.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.426-428
• /
• 2022

화재 상황에서의 빠른 현장 파악은 인명피해를 줄이는데 중요한 요소이다. 기존 연구의 화재와 관련된 데이터셋들은 대부분 불과 연기를 라벨링하여 화재의 예방에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 화재 상황에서 사람과 소방관, 연기, 불을 탐지하는 Object detection 모델을 만들어 현장 파악에 더욱 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 화재 상황 이미지 약 3000장을 수집하고 라벨링하여 데이터셋을 구성하였으며 이를 이용해 객체 검출 모델인 RetinaNet을 학습하였다. 또한, 화재 상황에서 Object Detection 모델의 성능을 향상시키기 위해 기존 모델인 RetinaNet에 Dehazing(FFA-Net), Smoke augmentation, semi-supervised(ISD) 방법을 적용하였고, semi-supervised 조건에서 mAP 63.7로 가장 높은 성능을 도출하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.393-393
• /
• 2023

최근 기후변화에 대한 관심이 높아짐에 따라 전 세계적으로 미래 기후변화 예측 전망에 대한 다양한 연구들이 수행되었으며, 특히 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 기후변화 6차 보고서에 채택된 SSP(Shared Socio-economic Pathway) 시나리오를 이용한 연구가 활발한 상황이다. 이들 연구에서는 미래 기후변화의 양상 비교를 위한 기간 구분은 통상적으로 F1(2011-2040), F2(2041-2070), F3(2071-2100)으로 구성된다. 하지만 이는 단순하게 동일한 기간으로 나누어 설정한 것으로, 통계적 근거가 부족할 뿐만 아니라 변화 추이를 확인하기 위한 수단으로 사용하기에 부족할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이 연구에서는 기후변화 패턴에 대한 기존 연구의 한계, 특히 미래 기후변화를 비교하기 위해 사용되는 기간 분류와 관련하여 한계점을 보완하고자 한다. SSP 시나리오 모델 중 UKESM1 모델을 활용하여 ASOS(Automated Synoptic Observation System) 기상관측소 기준 59개 지점에서 추출한 강수량 데이터를 분석하였다. 이후, 기후변화 비교를 위한 최적의 분류를 결정하기 위해 장마철인 6월부터 9월까지의 강수 데이터에 대해 통계분석 및 Pettitt 검정을 수행해 최적 기간을 산정하였다. 이를 통해 기존의 F1, F2, F3 분류 방식과 통계분석을 통해 도출한 최적 시기의 유출 특성 분석결과의 변화양상을 비교하였으며, 각 방법에 대한 비교를 통해 기후변화 추이에 대한 이해를 제공할 수 있을 것으로 판단하였다. 결과적으로 이 연구는 기후변화 시나리오를 활용하는 연구 수행 시 기간 구분에 대한 발전된 접근 방식을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.21 no.2
• /
• pp.39-47
• /
• 2020

The fire protection system for high-rise buildings is currently confined to the preparation of sprinklers, emergency stairs, and exit and monitoring systems. On the other hand, an integrated system, including the model with scenario-based actions, is required for effective fire protection. An integrated fire protection system is needed to operate and manage the total cycle of the fire protection. In this study, an integrated fire protection system, which included sensing and consequent processes related to fire emergencies, was designed and implemented. The designed scheme can gather and analyze the data of the production, operation, and consumption patterns as it integrates fire protection systems for fire fighters and evacuating people. The integrated fire protection technology and system, which has target performance with satisfied 1/2 sec transaction response time and 1.2 transactions per second, is expected to contribute to market creation in converged technology-based fire protection fields.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2021.06a
• /
• pp.323-323
• /
• 2021

본 연구는 국지적으로 발생하는 침수상황을 빠르게 감지하고 대처하기 위하여 다채널 실시간 CCTV 영상을 무인 모니터링하고 자동으로 감지하기 위한 영상분석 기술을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이에 다양한 공간에서 촬영된 학습 및 검증을 위한 데이터를 구축하였고, 대표적인 CNN 계열 분류모델을 중심으로 딥러닝 모델을 개발하였다. 5가지 CNN 알고리즘으로 시험결과, ResNet-50 모델의 분류 정확도가 87.5%로 가장 우수한 성능을 보였다. 공간적으로는 실외, 도로공간에서 82% 이상의 분류성능을 보였고, 실내공간에서는 양질의 학습데이터 부족으로 분류성능이 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구성과는 지능형 CCTV 기술 발전과 방재 목적의 다목적 활용으로, 향후 홍수피해 저감을 위한 보조적인 수단으로 활용되길 기대한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.354-354
• /
• 2022

딥러닝(Deep Learning)은 일반적으로 인공신경망(Artificial Neural Network) 를 의미하는데, 이에 따른 결과는 데이터의 양, 변수, 학습모델의 학습횟수, 은닉층(Hidden Layer)의 개수 등 여러 요소로 인해 결정된다. 본 연구에서는 물리적 장기유출 모형인 SWAT의 결과를 참값으로 LSTM모형의 매개변수인 은닉층 갯수와 학습횟수등의 시나리오를 바탕으로 검보정을 수행하였으며, 최적의 목적함수를 갖는 매개변수를 도출하였다. 이를 이용하여 유량지속곡선을 도출한결과를 SWAT의 결과와 비교해본 결과 매우 높은 상관성을 도출하였으며 이를 통해 수자원분야에서 인공신경망의 활용 가능성을 확인하였다.

• Spatial Information Research
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.361-370
• /
• 2009

As the increasing interests of spatial information for different application area such as disaster management, there are many researches and development of indoor spatial data models and real-time evacuation management systems. The application requires to determine and optical paths in emergency situation, to support evacuees and rescuers. The optimal path in this study is defined to guide rescuers, So, the path is from entrance to the disaster site (room), not from rooms to entrances in the building. In this study, we propose a time-dependent optimal routing algorithm to develop real-time evacuation systems. The network data that represents navigable spaces in building is used for routing the optimal path. Associated information about environment (for example, number of evacuees or rescuers, capacity of hallways and rooms, type of rooms and so on) is assigned to nodes and edges in the network. The time-dependent optimal path is defined after concerning environmental information on the positions of evacuees (for avoiding places jammed with evacuees) and rescuer at each time slot. To detect the positions of human beings in a building per time period, we use the results of evacuation simulation system to identify the movement patterns of human beings in the emergency situation. We use the simulation data of five or ten seconds time interval, to determine the optimal route for rescuers.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.491-493
• /
• 2022

Flood damage due to torrential rains and typhoons is occurring in many parts of the world. In this paper, we propose a water level prediction model using water level, precipitation, and humidity data, which are key parameters for flood prediction, as input data. Based on the LSTM and GRU models, which have already proven time-series data prediction performance in many research fields, different input datasets were constructed using the ASOS(Automated Synoptic Observing System) data and AWS(Automatic Weather System) data provided by the Korea Meteorological Administration, and performance comparison experiments were conducted. As a result, the best results were obtained when using ASOS data. Through this paper, a performance comparison experiment was conducted according to the input data, and as a future study, it is thought that it can be used as an initial study to develop a system that can make an evacuation decision in advance in connection with the flood risk determination model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.472-472
• /
• 2017

재해로 인한 피해가 급증함에 따라 이를 예방하기 위한 풍수해 피해예측의 필요성이 증가하였고 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 타 부처 및 각 지자체에서는 각종 재해지도들을 작성하여 만들어진 재해지도는 작성 유형과 방법 등에 따라 다양한 데이터와 서로 다른 정보를 포함하고 있어 데이터 정보를 표준화 시키고 필요한 정보를 효율적으로 찾아 연계 활용하기 위하여 본 연구를 수행하고자 한다. 메타데이터란 데이터에 대한 정보를 의미하며 데이터 변화의 근원과 변화의 흐름을 말한다. 메타데이터 관련 표준으로는 ISO19115(국제표준), KSXISO19115(국가표준), TTAS.KO-10.0139(유통목록 표준), TTAS.IS-19115(관리용 표준)이 있다. 본 연구에서는 국제표준을 준용하여 풍수해 피해 예측지도의 체계적 관리를 위한 메타데이터 설계 및 관리 시스템 구축 방안을 제시하고자 하였다. 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 구축을 위한 표준, 정보의 특성, 사용자 수준 등을 고려하여 설계 기본방향 설정하였으며, 풍수해 피해예측지도 정보 메타데이터 표준안 수립에 반영하였다. 그 결과, 메타데이터 패키지는 총 9개의 섹션(클래스)으로 구성하여 정의하였고 하위개체를 설정 및 연계하여 메타데이터 개체셋 정보를 구성하였다. 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템 설계 제시를 위해 DB항목 조사 및 도출, 데이터 연계 활용 모델 구축, 프로토타입 개발순으로 연구를 수행하였다. 또한 표출 대상 데이터 항목별 분류, 방재활용 단계, 지역구분 등을 주제로 데이터 Mapping 자료를 작성하였고, 설계 기본 방향에 의하여 설정된 기준으로 데이터 항목별 메타데이터 DB를 작성하여 풍수해 피해예측지도 메타데이터 관리 시범 시스템을 설계하였다. 본 연구 결과는 추후 풍수해 피해예측지도 표준 데이터 및 풍수해 피해예측지도 표준 데이터 모델 구축에 활용 가능하며 표준화 연계활용을 위한 연구에 기여할 것으로 판단된다.

• Spatial Information Research
• /
• v.18 no.5
• /
• pp.47-54
• /
• 2010

Until recently, GIS technology was mainly based on 2D for disaster management. Necessity of 3D spatial information came to the fore with a speedy and accurate response system in disaster management. However, most fire-fighting facilities presently use CAD with 2D formation, Image drawings, and conception of construction data's formation. It is not about the drawings in map production. It's about varieties of construction ways or contents. In this study, we are proposing the ways on analyzing the existing disaster management targets for 2D technology drawings, designing the 3D spatial information data model, and transforming the effective 3D spatial information into algorithm and dimension spatial information construction for easily building on mass 2D architectural drawings to 3D spatial information effectively in disaster management. We can maxim ize efficient construction time and expenses. Then what is proposed in this study about constructing 3D spatial information for manual work, and it's significance for improving decisive decisions and utilizing the tasks to prevent, prepare, respond and restore steps in disaster management.