최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 하천 인근의 재난 방지를 위한 효율적인 재난감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상처리를 기반으로 임계값을 자동으로 변경시켜 물과 물이 아닌 영역을 분리한다. 수위감지 알고리즘을 단순 물의 색상 정보만을 이용해 분석한다면, 야간 저조도, 폭우와 같은 상황 등에서 알고리즘 성능이 저하될 우려가 있다, 이를 해결하기 위해서 물의 색상 정보뿐 아니라 물의 흔들림 정도도 함께 고려하여 물의 영역을 찾아낸다. 또한 보다 안정적인 수위 분포를 분석하기 위해서 시간과 공간에 대한 필터링을 추가하여 빗물, 물결, 카메라의 화이트 노이즈 등 다양한 노이즈에 보다 안정적으로 수위 분포를 분석한다. 본 논문에서 제안하는 수위감지 알고리즘을 적용한다면, 센서, 목자판 인식 등 이전의 수위계측 방식보다 성능, 비용 면에서 모두 우수할 것으로 예측된다.
본 논문에서는 음향센서를 기반으로 한 지하시설물 화재 위험감지 방법을 제안하였다. 음향센서는 진동이나 광센서처럼 접촉식이 아니기 때문에 결로가 발생하고 있는 취약구간에 설치하여 보다 효율적으로 활용이 가능하고 지하시설물 내부에 설치된 기기나 장비들과 상호작용하거나 간섭하지 않기 때문에 안전하게 관리가 가능하다. 이러한 특징으로 지하 시설물에서 내 통행이 불편하여 관리하기 힘든 구간이나 결로가 많아 화재안전에 주의가 필요한 곳에 설치하여 전기스파크 발생 감지를통해 재난이 발생하기 이전 화재위험을 감지하는 방법론 중 하나가 될 수 있다. 제안하는 방법은 음향 센서를 통해 지하공동구 안에서 발생하는 소리들을 수집하고 일정한 길이의 시간 단위 프레임들로 분할한 후 분석하여 전기스파크의 특징 벡터를 도출한다. 전기스파크 감지 모델로는 전기스파크 신호의 지역적 특성을 포착할 수 있도록 2D-CNN 구조를 사용하며 모델에서 출력된 전기 스파크 발생 예측확률을 분할된 단위 프레임 따라 계산하여 융합한다. 이로 인해 높은 정확도의 전기스파크 감지 정밀도를 얻을 수 있으며, 이는 전기 스파크에 의한 화재 이벤트 감지 있어서 효과적인 센싱 기술임을 알 수 있다.
최근 후쿠시마 원전, 쓰나미, 홍수와 눈사태와 같은 자연 재난들의 발생으로 인해 엄청난 수의 사상자와 막대한 재산피해가 초래되었다. 이런 재난을 미연에 방지하고자 하는 자동화된 조기 경보 시스템의 연구, 지능형 영상감지 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 지능형 영상감시기술을 적용하여 재난유형별 위험상황을 감지, 판독, 분석, 표출할 수 있는 기능을 구현하고자 통합된 카메라 영상정보를 활용하여 영상변화를 감지하여 자동식별과 판독을 통해 기준 값 이상의 변화감지 시 경보알림 및 해당 영상 표출을 제공하였다. 본 논문은 기존의 수위상승 감지는 수위계나 교량에 표시된 수위표의 숫자를 읽어 자동적으로 위험을 알려주거나 사람이 수위감지를 위해 설치된 카메라를 모니터링 하여 위험을 감지하도록 되어있던 점을 개선하여 기존 수위감지 목적으로 설치된 카메라의 영상을 분석하여 수위상승 위험을 알려주는 알고리듬을 제안하였다.
본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
지하철과 같은 지하공간에서 재난이 발생할 경우, 신속하게 안전한 대피 경로로 승객을 유도하여 인명피해를 최소화 하여야 한다. 이를 위해서 빠르게 재난을 감지하고 중앙관리센터에서 신속한 대응이 이루어지지 않는 경우에 자율적으로 의사결정을 할 수 있는 분산형 방재 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 분산 자율형 방재 시스템과 재난전조 감지에 관한 개념적인 연구를 수행하였다.
여러 가지 예측하기 힘든 요소에 의해서 발생되는 재난을 미리 감지하는 것은 매우 어려운 일이다. 특히, 일부라도 예측할 수가 있는 자연재난이 아닌 복합재난의 경우, 측정될 수가 있는 정형적인 데이터가 존재하지 않기 때문에 재난을 예측하기 위한 데이터가 없는 것이 현실이다. 본 논문에서는 재난에 대한 전조를 감지하기 위해 소셜미디어에서 사람들이 직접 생성하는 소셜 빅데이터를 활용하여 재난과 관련된 메시지의 감성이 재난전조와 연관성이 있다는 것을 알아보고자 한다. 그래서 실제 사람들이 작성한 재난과 관련된 트윗을 수집하고 감성분석하여 재난발생 전후의 감성변화를 분석하였다.
본 논문에서는 반자 내 화재 확산을 막기 위해 최적의 화재 감지 인자를 찾는 것을 목적으로 하였다. 국내에서는 반자 내의 화재로 인해, 대형 화재로 발전하는 많은 사례들이 있다. 기존에 반자 내 화재를 방지하기 위한 온도 화재 감지기가 있지만 온도를 통한 화재 감지는 감지 속도가 느리기 때문에 화재를 조기에 감지하기 어렵다. 그래서 기존의 온도를 이용한 감지를 대체할 다른 화재 감지 인자(CO, CO2)를 비교하는 실험과 기존의 반자 내 화재 감지 인자인 온도를 비교하는 실험을 진행하였다. 두 실험을 통해 CO2가 반자 내 화재 발생 시 온도 대비 보다 민감하게 화재를 감지할 수 있는 인자임을 확인하였다.
스마트홈과 연동하는 안전한 방범창은 외부의 침입자를 차단하고 주거 내의 물품 도난 및 개인의 신변을 보호하기 위한 안전설비로 다양한 형태의 방범창이 존재한다. 스마트홈은 건물 내의 센서가 화재를 감지하면 방범창 내부의 원격시스템이 자동으로 방범창을 매우 짧은 시간 안에 개방할 수 있도록 설계한다. 화재 등 재난시 상하부 방법창이 자동으로 개폐되도록 랙피니언을 이용하여 방범창의 위쪽 창틀을 상승시켜 창살이 움직일 수 있도록 개방하고 동시에 아래쪽 창틀이 회전하도록 구성하여 화재 및 폭우 등에 인명피해를 줄일 수 있도록 설계한다. 스마트홈 시스템과의 연계로 재난을 미리 감지하고 탈출구를 개방한다면 신속하고 안전한 대피가 가능하고, 기존의 프레임 부분 변경에 간단한 시스템만 변경하여 적용할 수 있어, 간단한 구조로 설치할 수 있고 낮은 비용으로 스마트홈을 구성할 수 있다. 특히 스마트홈과 연동하여 재난을 미리 감지하고 탈출구를 개방함으로써 신속하고 안전한 대피가 가능하여 다양한 재난을 대비할 수 있다.
본 논문에서는 일산화탄소 센서와 미세먼지 센서를 이용하여 연기농도에 따른 감도시험을 수행하였다. 일산화탄소 센서와 미세먼지 센서는 광전식감지기 감도시험 챔버 내에서 발생시킨 연기농도에 따라 감지반응이 있었으며, 다양한 화재정보를 제공을 위해 가스 센서 및 미세먼지 센서가 기술기준 도입이 필요할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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