• Title/Summary/Keyword: 잠실운동장

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A Study on the Safety Measures of Security Robots in Sports Stadium (스포츠 경기장 경비 로봇의 안전대책에 관한 연구)

  • Lim, Dong-Eon;Kim, Jae-Hyoung;Jeon, Jin-Woo;Ko, Kyung-Ok;Kim, Hee-Kwon;Park, Kyo-Shik
    • Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.269-270
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    • 2023
  • 본 논문에서는 스포츠 경기장에 경비 로봇의 안전대책에 관하여 위험성평가를 진행하였다. 스포츠 경기장에서는 다양한 형태, 종류의 이벤트가 진행되고 있다. 안전관리를 위한 안전 요원이 반복 순찰을 진행하고 있으나 대형 규모의 경기장의 경우 안전 요원이 전체적인 안전을 확인하고 책임지기 어렵다. 또한 스포츠 경기장에서 일어나는 대부분의 사고는 군중 관련 사고이다. 사고 예방을 위해 안전 관리자의 역할을 보조하는 로봇을 활용하여 사건 및 위험 상황에 대비하는 시스템의 구축이 필요하다. 스포츠 경기장 경비 로봇 안전 운영 안전대책 도출을 위해 선행연구와 참고문헌을 바탕으로 경비 로봇의 규제 및 특성을 탐구하여 연구를 진행했으며 경기장 답사를 위해 잠실 종합운동장 야구장을 3회 실사하여 위험한 사건이 일어날 수 있는 장소를 조사 하였으며, ISO 13489-1에 적용된 PLr 트리를 통한 위험성 평가를 진행하였으며 자체 위험성 평가 시트를 제작하여 위험 정도를 도출 하였다.

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Spatial Clustering Analysis based on Text Mining of Location-Based Social Media Data (위치기반 소셜 미디어 데이터의 텍스트 마이닝 기반 공간적 클러스터링 분석 연구)

  • Park, Woo Jin;Yu, Ki Yun
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.23 no.2
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    • pp.89-96
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    • 2015
  • Location-based social media data have high potential to be used in various area such as big data, location based services and so on. In this study, we applied a series of analysis methodology to figure out how the important keywords in location-based social media are spatially distributed by analyzing text information. For this purpose, we collected tweet data with geo-tag in Gangnam district and its environs in Seoul for a month of August 2013. From this tweet data, principle keywords are extracted. Among these, keywords of three categories such as food, entertainment and work and study are selected and classified by category. The spatial clustering is conducted to the tweet data which contains keywords in each category. Clusters of each category are compared with buildings and benchmark POIs in the same position. As a result of comparison, clusters of food category showed high consistency with commercial areas of large scale. Clusters of entertainment category corresponded with theaters and sports complex. Clusters of work and study showed high consistency with areas where private institutes and office buildings are concentrated.