• 한국BIM학회 논문집
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• 제13권2호
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• pp.29-36
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• 2023

This study explores the potential of utilizing video-based data analysis and machine learning techniques to estimate the number of occupants within a building. The research methodology involves developing a sophisticated counting system capable of detecting and tracking individuals' entry and exit patterns. The proposed method demonstrates promising results in various scenarios; however, it also identifies the need for improvements in camera performance and external environmental conditions, such as lighting. The study emphasizes the significance of incorporating machine learning in architectural and urban planning applications, offering valuable insights for the field. In conclusion, the research calls for further investigation to address the limitations and enhance the system's accuracy, ultimately contributing to the development of a more robust and reliable solution for building occupancy estimation.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.1065-1071
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• 2023

본 논문에서는 주거지 내의 재실자의 행동을 분류하기 위한 LSTM 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 다중센서의 구성은 실내 공기질을 측정하는 IAQ(Indoor air quality) 센서, 재실감지 및 위치를 추적하는 UWB 레이더, 재실자의 생체정보를 측정하기 위한 Piezo 센서로 구성되며 실제 주거환경과 유사한 실험환경을 구축하여 외출, 재실, 요리, 청소, 운동, 수면 등의 재실자 행동 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이상치와 결측치를 전처리 후 LSTM 모델을 사용하여 재실자 행동 분류 모델의 정확도, 민감도, 특이도, 그리고 T1스코어를 계산 후 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.664-665
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• 2018

효과적인 에너지 절약 시스템을 구현하기 위해서는 실내의 재실자 존재 여부를 판별할 수 있는 근거가 필요하다. 본 연구에서는 천장에 광각렌즈 카메라를 설치하여 재실자 수를 탐지하는 방법을 소개한다. 인식 기술은 합성 곱 신경망의 한 종류인 Yolo v2를 사용하였으며, 건물 내부의 다양한 장소의 천장에 카메라 센서를 설치하여 필요한 데이터를 수집하였다. 수집한 2,200장의 데이터를 기준으로 학습을 수행하였고, 인식의 정확도를 측정해본 결과 96.15%의 정확도와 91.72%의 재현율을 얻어냈다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권3호
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• pp.15-23
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• 2016

The purpose of this study is to present the possibility of adopting beacons to implement the fire evacuation guidance system in order to reduce the evacuation time for a fire in complex buildings. A beacon-based evacuation system can quickly detect a fire's origin, optimal path of evacuation involved with the exits and the location of evacuees using information collected by the proposed system. The assessment is conducted by integrating different scenario models including fire simulation. Based on the research result, beacon is an effective tool to warn potential hazards or to provide early detection and a safe escape.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.23-37
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• 2022

본 연구에서는 화재가 발생했을 때, 화재감지시스템과 연동된 모바일 어플리케이션의 도움을 받아 재실자들이 안전하게 피난할 수 있는 기존의 김태완 외3명(2018)이 제안한 서비스 시나리오를 토대로 1950년 RAND사가 개발한 다양한 전문가의 경험적 지식을 통한 문제해결을 하는 기법인 델파이 조사(Delphi Method)를 통해 좀 더 현실적인 시나리오를 작성하여 피난심리나 행동에 도움이 될 수 있는 모바일 자극을 접목하여 시나리오를 고도화하는 것이 최종 목적이다. 또한 제작되어지는 시나리오가 일반적인 건물의 구조와 동선까지 고려하여 좀 더 현실적으로 만들기 위해 전문가 시나리오검증과 델파이 기법을 적용하여 기존 시나리오에서 불필요하거나 현실적으로 실현이 어려운 부분을 제외 하였다. 연구 결과 1차 델파이 조사에서 화재경보 시에 보일 수 있는 주요 심리로 꼽혔던 것은 의구심, 안전불감, 경각심이었으며, 2차 델파이 조사의 결과를 분석한 결과 내용타당도(CVR)와 수렴도, 합의도를 모두 만족하는 것은 의구심과 경각심 두 가지 심리가 도출되었다. 최종적으로 이 내용을 적용하여, 모바일 어플리케이션의 도움을 받아 화재 대응 단계에서 피난하는 시나리오를 작성하였다. 본 연구를 통해서 화재발생시 재실자들의 피난률을 높이기 위해 이를 활용하는 방법을 적용할 수 있을 것이다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.69-78
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• 2010

본 연구에서는 FDS 프로그램을 사용하여 아파트 화재 사고에 대한 전산모사를 통하여 화재위험성을 평가하였다. 화재 전산모사 결과, 스프링클러 미 작동 시 최대 열방출율은 7,700kW로써 스프링클러 작동시 최대 열방출율 497kW의 약 16배이며, 화재실의 문 강제 개방 시 역화현상의 발생으로 화재위험은 매우 높게 나타났다. 화재실 온도의 위험도래시간과 감지기 작동 시간에 의한 재실자 피난 여유시간은 최소 32.5초와 최대 53.5초이다. 스프링클러 작동 시에는 냉각에 의한 화재제어로 아파트 실내의 화재위험은 낮아짐을 알 수 있었다. 본 아파트 화재사고의 전산모사 결과를 통하여 소화설비 및 비상방송설비의 정상작동이 화재안전에 얼마나 중요한 역할을 하는지, 그리고 작동 불능 시 얼마나 큰 피해 손실을 초래하는지에 대하여 알 수 있었다.