• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.191-191
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• 2020

현재 전 세계적으로 태풍, 지진, 홍수 등의 재해 피해가 빈번히 일어나고 있고, 4차 산업의 발달로 인한 AI기술을 활용하여 자연재해 전반을 예측 할 수 있는 시스템이 도입될 정도로 과학적으로 발전 되어진 반면에, 재난으로 인한 인명 피해 수를 저감 시키는 방향을 도모 하는 데에는 어려움이 있고, 국민들의 재난피해의식도 심각 하지 않은 추세이다. 이와 같은 문제점을 파악하기 위해 한국 국민 남녀 489명을 대상으로 재난위험인식에 대한 설문을 작성하여 조사를 진행하였다. 본 연구의 목적은 국민들의 재난 안전의 위험도에 대한 인식 수준이 어떠한지 분석하고, 영향 요인을 탐색 하는 데에 있고, 조사결과 안전취약계층은 스스로 대피 하는 데에 있어 큰 어려움이 있으며, 이중 여성은 남성에 비해 안전교육과 훈련의 접근성이 적음에 따라 위험도가 더 큰 것을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 재난 안전교육의 필요성을 가지고 재난 안전 시뮬레이션 프로그램이 구축되는 필요성이 있다고 사료되어지고, 미래에 자연재해 발생 시 문제점을 파악하고 인명피해 감소가 될 전망으로 기대가 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.104-106
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• 2021

도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.824-831
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• 2020

연구목적: 화재 발생 시 요양병원은 재실자 특성, 건물의 취약요소 등으로 인해 피난하는데 상당한 제약이 따르며, 요양병원 내 환자를 대피시킬 수 있는 제품 개발을 하여 피난의 효율을 높이고자 한다. 인공지능 기반 자율주행형 재난약자 대피 도움장치를 개발하였고, 효율적으로 사용하기 위해 화재 및 피난 시뮬레이션에 활용하였으며, 환자 대피를 돕는 조력자에 대한 분석을 연구하고자 한다. 연구방법: 화재 시뮬레이션을 통해 시간 별 연기 성상 분석을 하였으며, 최종적으로 주간 야간에 따른 조력자수를 입력하고, 피난시뮬레이션을 활용하여 피난 완료 시간을 비교 분석하였다. 연구결과: 재난약자 대피 도움장치를 활용하였을 경우 대피 시간은 20%이상 단축이 되는 것을 알 수 있었으며, 주간 대비 야간의 화재 발생 시 대피 시간은 70% 가까이 늦어짐을 알 수 있었다. 결론: 수평·수직 대피 도움장치를 실제 화재 상황에서 효율적으로 활용할 경우 상황에 맞는 전략이 필요할 것으로 판단된다. 추후 화재 상황별 시나리오에 따른 대피 매뉴얼을 개발함으로써, 수평 대피 도움장치 및 수직 대피 도움장치에 대한 활용에 대한 내용을 바탕으로 피난의 효율성이 증대될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.483-483
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• 2021

전 세계적으로 대형 재난의 발생으로 인해 사회문화적 관습이나 신체조건 등의 차이로 남성보다 여성의 피해가 크다는 사실들이 다양한 사례와 연구를 통해 보고되었고, 개발도상국은 여성의 피해가 큰 반면에 선진국은 여성들의 재난 안전 및 교육 관리에 적극적인 참여를 통해 전반적인 대응 능력을 보일 수 있다는 연구들도 존재한다. 우리나라의 경우에도 빈번하게 자연 재난이 발생하고 있지만, 실제로 재난 안전 인식에 대한 성별 분석을 하기 위한 자료가 부족한 상황이다. 그러므로 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 파악하기 위해 한국 국민 남녀 489명을 대상으로 재난위험인식에 대한 설문을 실시하고, 거주지 주변 발생 가능한 재난을 인지하고 있는지, 대피소의 위치를 인지하고 있는지, 안전 관리 교육 경험이 있는지 등의 문항으로 구성하여 실시하였다. 본 연구의 목적은 국민들의 재난 안전의 위험도에 대한 인식 수준이 어떠한지 분석하고, 영향 요인을 탐색 하는 데에 있다. 조사결과 안전취약계층은 스스로 대피 하는 데에 있어 큰 어려움이 있으며, 이중 여성은 남성에 비해 안전교육과 훈련의 접근성이 적음에 따라 위험도가 더 큰 것을 확인 할 수 있었다. 그럼에도 불구하고, 재난 및 안전관리 교육 및 훈련에 참여하고자 하는 의지는 남성과 여성의 차이가 없었다. 본 연구를 기반으로 재난 안전교육의 필요성을 가지고 재난 안전 시뮬레이션 프로그램이 구축되는 필요성이 있다고 사료되어지고, 미래에 자연재해 발생 시 문제점을 파악하고 인명 피해 감소가 될 전망으로 기대가 된다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.72-74
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• 2015

본 논문에서는 시뮬레이션에 머물렀던 기존의 재난 대피경로 안내 기술을 지향성 스피커와 스마트 디바이스와 결합하여 실제 재난발생 시 적용 가능한 기술을 제안하고자 한다. 기존의 연구에서 얻은 대피 경로에 대한 정보를 기반으로 지향성 스피커의 방향과 소리의 크기 등의 컨트롤을 통해서 대피자들이 대피 방향을 인지할 수 있도록 하고, 보유하고 있는 스마트 디바이스를 활용하여 대피 방향에 대한 탐색을 통해서 재난으로부터 발생되는 인명 피해를 최소화 하는 기술을 제안하였다. 또한, 가청 과 비 가청 대역을 이용한 대피 안내 방송 송출을 통해서, 재난 발생으로 혼란한 상황에서도 대피 방향 탐색의 정확도를 높일 수 있는 기술을 제안 하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.79-80
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• 2023

본 논문에서는 화재 시뮬레이션을 이용하여 풍량, 풍향, 보관물질, 시설물의 위치 등 여러 요소를 고려한 플랜트 시설물의 상황별 화재 성상을 분석하여 화재진압 시나리오를 구축하고 이를 스마트 화재 모니터링 구현을 위한 아키텍처 시스템을 설계하여 화재 초기상황에 스마트 화재 모니터링을 통해 방수총을 빠르게 동작시킬 수 있다. 플랜트 시설 화재 시 스마트 화재 모니터링과 연동된 방수총의 동작 시간을 효과적으로 단축시키며 화재 취약지점에 거점타격방식으로 방수하고자 한다

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.83-84
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• 2022

이 연구에서는 건축물 화재 시, 허용피난시간을 예측하기 위한 예측모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 실제 건축물을 대상으로 화재시뮬레이션을 수행하여 FDS 데이터베이스를 구축하였으며, FDS데이터를 학습하여 설계단계에서 건축물 특성을 학습변수로 하여 기계학습을 통해 ASET을 도출하는 예측모델을 제안하였다. 예측모델은 학습데이터와 비교하였을 때 0.9 이상의 높은 R²값을 나타내었다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2017년 정기학술대회
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• pp.366-368
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• 2017

본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.

• Spatial Information Research
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• 제20권2호
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• pp.155-164
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• 2012

실내공간에서 화재, 붕괴 등의 재난이 증가함에 따라 그 피해를 최소화하기 위한 방법 중 하나로 화재 대피시뮬레이터가 활용되고 있다. 주로 대피시뮬레이터의 활용은 건축물의 설계과정에서 피난에 적합한지를 판단하는 피난안전성 검사에 이용되고 있으며, 실제 재난 상황에서의 활용에는 한계가 있다. 그 이유는 대피시뮬레이션 수행결과를 실제 재난 상황에서 활용하기에 몇 가지의 제약조건이 있기 때문이다. 첫째는 기존 대피시뮬레이터는 가상의 인원정보를 이용한 시뮬레이션을 수행하는데, 실제 재난 상황에서는 실제 인원정보를 이용한 시뮬레이션 결과가 필요한 점이다. 둘째는 대피시뮬레이션 수행시간이 길기 때문에 짧은 시간안에 결과를 산출하기 어려운 시간제약적인 조건이다. 셋째는 재실자의 구조활동 및 대피안내에 최적화된 결과데이터의 산출이 어려운 점이다. 본 연구에서는 이들 제약조건을 해결하기 위해 실제 재난 상황에서 활용가능한 결과데이터를 산출하는 대피시뮬레이션 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 사전에 수많은 인원분포에 따른 대피시뮬레이션을 수행하고, 그 결과를 DBMS에 저장할 수 있도록 하는 시뮬레이터를 기본으로 하며, 적외선 센서네트워크를 이용하여 건물 내 실제 재실자 인원분포를 파악하고 이와 유사한 인원분포로 수행된 결과데이터를 질의를 통해 검색하여 사용자에게 제공하도록 한다. 마지막으로 개발된 시스템을 캠퍼스 건물에 적용하고 테스트를 수행하는 과정을 예시하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2015년 정기학술대회
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• pp.217-220
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• 2015

위험에 대한 인문사회학적인 고찰은 물리적이고 기술적으로 대응하는데 주력하는 재난관리 연구에 새로운 통찰을 제공하고, 재난관리가 국민들에게 제공되어지는 국가의 서비스라는 측면에서 많은 시사점을 제공할 수 있다. 한국에서의 위험에 대한 인문사회학적 논의는 산업사회의 다음 단계로써 현대사회가 바로 위험사회라는 사회변동론적인 접근을 하는 울리히 벡의 "위험사회론"에 경도되어 풍부한 논의와 발전이 이루어지지 못하고 있다. 루만의 위험사회학은 소통에 기반을 둔 방대한 사회체계이론으로 위험에 관련한 소통을 위해와 위험으로 구별함으로써 현대사회에서의 위험에 대한 인식과 대처에 새로운 안목을 제시함과 동시에 문제점을 파악할 수 있도록 한다. 또한 루만의 위험사회학이 이론적으로 정교한 체계이론에 기반하고 있기 때문에 행위자기반 시뮬레이션을 통하여 위험과 관련된 체계들, 즉, 재난관리체계, 정치체계, 법체계, 경제체계, 환경 체계, 언론체계, 등의 다이나믹스를 이해할 수 있는 토대를 마련할 수 있다.