• 제목/요약/키워드: 실종자 탐지

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공공안전을 위한 스마트폰 기반 실종자 탐색 시스템

  • 편기현
    • 정보와 통신
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    • 제34권6호
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    • pp.51-57
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    • 2017
  • 본고에서는 사물 인터넷 기술을 기반으로 한 실종자 탐색 기술과 서비스의 현황을 살펴보고 스마트폰 기반 실종자 탐색 서비스의 필요성과 시스템 구성 및 구현 방안에 대해 살펴 본다. 이 서비스는 실종자가 소지한 발신기 신호를 인지하는 수신 인프라의 종류에 따라 실종자 탐지 서비스의 비용, 실효성 등에 큰 영향을 받는다. 수신 인프라로 이동통신망, LoRa 망, 블루투스 망, 그리고 스마트폰을 사용하는 각 방안의 구조와 장단점을 살펴 본다.

레이다 및 카메라 내장형 스마트 조명에서 실종자 탐지용 색상 검출 향상 기법 (Enhancement Techniques of Color Segmentation for Detecting Missing Persons in Smart Lighting System using Radar and Camera Sensors)

  • 송승언;김상동;진영석;이종훈
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.53-59
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    • 2020
  • 본 논문은 레이더와 카메라를 이용한 스마트 조명 시스템에서 실종자 탐지를 위한 색상 검출 방안을 제안한다. 최근 레이더와 카메라가 내장된 스마트 조명 시스템이 에너지 절약과 동시에 효율적인 실종자 검색에 도움이 된다고 보고 된 바 있다. 스마트 조명 시스템에서 레이다 센서는 조명 주변에 움직임을 감지한다. 조명 주변에서 움직임이 감지되면, 조명이 작동하고 카메라는 녹화기능을 수행한다. 여기서, 스마트 조명에 녹화된 영상은 실종자를 탐색하는 데 활용한다. 특히, 녹화된 영상에서 실종된 사람이 입고 있는 옷의 색상은 실종자를 찾는 데 중요한 단서 중의 하나이다. 이러한단서인 옷의 색상을 식별하기 위한 방법으로 색상 검출을 활용한다. 또한, 색상 검출 과정에서 배경의 영향을 줄이기 위해서 대상체를 고려한 ROI(Region of interest)를 적용한다. 실험 결과에 따르면, ROI를 적용한 경우 색상 검출의 정확도는 97% 이상을 보였다.

YOLO 기반 실종자 수색 AI 응용 시스템 구현 (Implementation of YOLO based Missing Person Search Al Application System)

  • 김하연;김종훈;정세훈;심춘보
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권9호
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    • pp.159-170
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    • 2023
  • 실종자 수색은 많은 시간과 인력이 필요하다. 그 해결책의 일환으로 YOLO 기반 모델을 활용하여 실종자 수색 AI 시스템을 구현하였다. 객 객체 탐지 모델을 훈련하기 위해 AI-Hub에서 드론 이동체 인지 영상(도로 고정)을 수집하고 모델을 학습하였다. 또한, 훈련 데이터 세트와 상이한 환경에서의 성능을 평가하기 위해 산악 환경 데이터 세트를 추가 수집하였다. 실종자 수색 AI 시스템의 최적화를 위해 모델 크기 및 하이퍼파라미터에 따른 성능평가, 과대적합 우려에 대한 추가 성능평가를 시행하였다. 성능평가 결과 YOLOv5-L 모델이 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었으며 데이터 증강 기법을 적용함에 따라 모델의 성능이 보다 향상되었다. 이후 웹 서비스에는 데이터 증강 기법을 적용한 YOLOv5-L 모델을 적용하여 실종자 수색의 효율성을 높였다.

붕괴지역의 매몰자 위치측위를 위한 모듈 개발 및 검증 (Development and Verification of A Module for Positioning Buried Persons in Collapsed Area)

  • 문현석;이우식
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.427-436
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    • 2016
  • 도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.

수중 음향 기반 해난 사고 발생 시 수중 위치 탐지 기술 (Underwater Long Range Positioning by Miniature Acoustic Transducers)

  • 이경일;박승현;김기학;서용곤
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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    • pp.297-298
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    • 2023
  • 해상 사고 시 지상에서 통상적으로 사용하는 빛이나 전파가 투과하지 못하는 수중에서 수중 음향을 이용해 수백 m 이상의 원거리에서 실종자나 화물의 위치를 추적하기 위해 요구되는 조건들을 분석하고 이를 실증하기 위해 인체에 부착 가능한 크기의 소형 수중 음향 송신기와 이를 찾기 위해 수색 작전에 사용하는 수신기가 제작됐다. 이를 사용해 서해 상에서 1km 거리에서 음향 신호 수신을 확인했고 실제 현장에서 적용되기 위해 필요한 개선점들을 정리했다.

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해상 객체 탐지를 위한 머신러닝 기반의 초분광 영상 분석 기술 (Hyperspectral Image Analysis Technology Based on Machine Learning for Marine Object Detection)

  • 오상우;서동민
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권7호
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    • pp.1120-1128
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    • 2022
  • 해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.