• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1612-1617
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• 2020

최근 재난 안전 기술 분야에 인공지능 기술을 적극적으로 받아들여 재해율을 감소시키고자 하는 연구가 확산되고 있다. 특히 재난 현장에서 구조 활동을 효과적으로 수행하기 위해서는 요구조자를 신속하게 탐색하는 것이 중요하지만 재난 환경의 특성상 요구조자를 탐색하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 요구조자 탐색을 위한 소방관용 스마트 헬멧에서 동작 가능한 인공지능 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 최적의 SoC를 선정하고 이를 임베디드 시스템으로 개발하였으며 범용적인 인공지능 S/W를 시험 동작함으로써 향후 스마트 헬멧 연구를 위한 임베디드 시스템이 인공지능 S/W 운용 플랫폼으로 적합함을 검증하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.278-281
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• 2023

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.275-276
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• 2021

복합건물에서 화재가 발생할 경우, 고립된 사람들의 위치정보 확인이 지연되어 사상자가 많이 발생하는 경우가 일어난다. 이와 같은 사고를 방지하기 위해, 재난 현장에서의 요구조자가 소지하고 있는 휴대 전화기의 무선 신호를 검출하여, 요구조자들의 위치를 추정하는 연구가 진행중이다. 주요 개념은 무선 신호 스캐너를 이용하여 화재 현장에 있는 휴대 전화기의 무선 신호를 탐지하고, 이를 기반으로 휴대 전화기의 위치를 정밀하게 측위하는 것이다. 그러나 화재 현장은 연기로 인해 시야 확보가 어렵고, 일반 재난 현장과 비교하여 요구조자를 구출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 요구조자의 수와 상태에 따라 투입되는 구조대원의 최소 인원수의 결정하는 것은 해결해야 하는 중요한 문제 중 하나일 것이다. 본 연구에서는 휴대 전화에서 발생하는 무선 신호와, 휴대 전화의 관성 센서에서 발생하는 정보를 이용하여 화재 현장에 투입되는 구조대원의 인원수를 산출하는 방안을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.688-689
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• 2022

본 논문은 익수 사고로 부터 요구조자를 신속히 구출하기 위한 모션감지 및 열화상 카메라를 탑재한 AI드론의 개발을 제안하고자 한다. 현재 익수사고가 발생하면, 많은 인력이 투입되어, 수색작전을 펼치는 등, 사람이 직접 요구조자를 찾아야만 한다. 이러한 과정에서 소요되는 시간이 너무 길고, 특히 야간수색은 사람이 직접하기에는 더욱더 힘든 부분이 많아 인명구조에 있어서 빠른 구조가 어려운 것이 현실적인 문제이다. 이러한 상황을 해결하고자 AI드론을 사용하려한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.57-64
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• 2022

화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.282-291
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• 2019

연구목적: 최근 모바일 기술은 우리의 일상생활과 경제활동 및 재난안전관리에 이르기까지 4차산업 패러다임의 축으로서 확장되고 있다. 하지만 모바일 기기를 통한 위치정보 서비스 체계가 미흡하여 재난안전 위급상황에서 신속한 대응이 어렵다. 본 연구에서는 사고 및 재난으로 인한 응급상황 발생 시 요구조자의 정확한 위치 파악과 위치체계를 일원화 하여 대국민 재난안전 서비스를 하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 방법은 국가지점번호 NFC 활용 앱 개발을 위하여 기존 문헌 및 안전관련 앱의 조사와 비교 분석을 한다. 또한 요구조자의 필요기능 분석을 통한 시스템 구성과 요소기술을 통한 설계 방법으로 진행하였다. 연구결과: 본 연구의 결과는 모바일에서 긴급상황 시 또는 재난 시 신고를 위하여 위치를 알릴 수 있는 기능과 양방향으로 구현할 수 있도록 설계 및 시스템으로 개발 하였다. 결론: 주소체계를 일원화하고 NFC를 활용한 위치정보전달 통합시스템을 개발하여 위기 시 국민이 쉽게 활용할 수 있는 재난안전 위치서비스를 제공 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.235-236
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• 2021

2017년 말에 발생한 제천 복합건물 화재 사고를 분석한 결과, 고립된 사람들의 위치정보 확인이 지연되어 사상자가 많이 발생하였다. 이와 같은 사고를 방지하기 위해, 재난 현장에 존재하는 휴대 전화기의 무선 통신 정보를 검출하여, 요구조자들의 위치를 추정하는 연구가 진행중이다. 주요 개념은 화재 현장에서 이동 통신 단말의 RF 신호를 탐지하고, 이를 기반으로 LOS/NLOS 상에서 휴대전화기의 위치를 정밀하게 측위하는 것이다. 그러나 화재 현장은 연기로 인해 사야 확보가 어렵고, 건물 내 통로가 화점에 의해 유실되는 등의 어려움이 존재한다. 따라서 요구조자들의 위치를 추정하는 것과 별개로, 화재 현장 내에서 진입하는 방향을 결정하는 연구 역시 필요하다. 본 논문에서는 휴대 전화기의 무선 통신 정보를 이용하여 효과적인 구조 활동을 제공하기 위한 진입 방향을 결정하는 방안을 제시한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.897-907
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• 2023

연구목적: 본 연구에서는 단일 24GHz FMCW레이더를 사용하여 수집된 적은 양의 학습데이터로 학습된 AI 모델을 사용하여 학습되지 않은 사람의 3가지 자세를 구분하고자 한다. 연구방법: 실내에서 학습 대상자들의 3가지 자세(서기, 앉기, 눕기)에 대한 FFT데이터를 수집하여 2D 이미지로 변환시킨 후 제안하는 2D CNN 모델로 학습시켜 학습에 사용되지 않은 새로운 대상자들의 자세를 잘 구분할 수 있는지 실험을 통해 정확도를 분석하였다. 연구결과: 제안하는 기법을 통해 3가지 자세의 평균 정확도가 89.99%임을 보였고, 기존의 1D CNN이나 SVM 보다 성능이 향상되었다. 결론: 실내에서 재난이 발생하는 경우 단일 FMCW 레이더와 AI 기법을 통해 요구조자의 자세를 추정하고자 하였으며, 학습되지 않은 대상자의 자세도 높은 정확도로 추정이 가능함을 실험을 통해 확인하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
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• pp.369-376
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• 2012

본 연구는 소방대원의 화재진압 업무를 인간공학적 평가도구(RULA, REBA)를 이용하여 분석하고 타업종(병원, 자동차업종)과의 비교를 수행하였다. 첫째, 소방대원들의 업무 중 화재진압 업무의 인간공학적 작업자세 분석 및 평가하여 극단적인 작업자세에 대해서 살펴보았다. 요구조자 1인 운반법은 RULA, REBA의 평가결과에서 모두 정밀조사가 필요하고 즉시 개선 조치가 요구되는 4단계로 평가되었다. 둘째, 화재진압 업무와 타업종과(병원, 자동차업종)의 분석 결과를 비교 분석을 실시하였다. RULA로 평가한 결과 3, 4단계가 차지하는 비율이 72%로 자동차 업종(74%)에서의 평가결과 보다 낮게 나타났지만 병원업종(37%)보다는 높게 나타났다. REBA로 평가한 결과 3, 4단계가 차지하는 비율이 36%로 병원(9%)과 자동차 업종(24%)에서의 평가결과보다 높게 평가된 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 2부
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• pp.1044-1047
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• 2011

본 연구는 소방대원의 현장 작업자세 평가와 분석을 통하여 소방대원의 근골격계 부담작업 유해요인을 분석하고자 한다. B시에 소재하고 있는 소방서의 남자 소방대원을 대상으로 소방 현장에서 많이하는 자세 중 요구조자 이송작업자세, 방수작업자세, 유압구조장비 작업자세, 만능도끼작업 자세를 인간공학적 평가 기법인 Rapid Entire Body Assessment(REBA), Rapid Upper Limb Assessment(RULA)와 NIOSH Lifting Equation(NLE)를 이용하여 평가하고 분석하였다. 자세 분석결과, RULA 분석에서 모든 작업이 최고 점수인 7점으로 평가되었고 REBA는 5점에서 10점까지로 RULA분석에 비하여 낮은 점수를 나타내었다. 따라서, 소방대원들의 작업환경과 자세에 문제가 많다는 것을 알 수 있었다.