최근 일본, 뉴질랜드의 대지진과 같은 대규모 자연재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 그 피해규모 역시 방대하다. 자연재해로 인한 긴급 상황에 효율적으로 대처하기 위해서는 재해지역의 정보를 신속 정확하게 취득하는 것이 중요하다. UAV는 낮은 고도에서 비행할 수 있고, 적은 운용비용으로 재해지역의 정보를 수집할 수 있는 효과적인 방법이다. 본 연구에서는 국내외 재해탐지용 UAV운용 관련 규정에 대한 조사 및 분석을 수행하여, 문제점을 도출하고 개선방안을 제시하고자 하였다. 재해탐지용UAV는 항공법 상 명확한 규정이 수립되어 있지 않지만 초경량비행장치로 분류할 수 있으므로 초경량비행장치에 재해탐지용UAV의 정의, 범위, 탑재장비 등의 항목이 추가되어야 할 것이다. 또한 비행허가절차로 인해 효율적인 운용이 어려운 실정이며, 이러한 문제 해결을 위한 예외 규정의 제정이 필요하다. 향후, UAV를 적용한 실제 재해탐지 사례를 바탕으로 현행 규정에 대한 분석적인 연구가 병행된다면 실시간 재해탐지 및 피해조사를 위한 체계적인 개선방안을 제시할 수 있을 것이다.
전 세계적으로 돌발적인 인공 재해로 인해 많은 인명 피해가 발생하고 있다. 이러한 재해는 발 빠른 대피가 중요하며 신속한 대피를 위해서는 재해 발생 여부를 빠르게 감지해야 한다. 본 논문에서는 공공장소에서 화재, 테러 등의 재해 발생 여부를 신속하게 파악하기 위해 재난 탐지 모델을 제안하였다. 스마트 폰에 내장되어있는 가속도 센서를 이용하여 평상시 상황과 재해 발생시 인간 행동에 대한 데이터를 얻고, 제안한 LSTM 딥러닝 모델을 통해 재난 발생을 즉시 감지 할 수 있다는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 2002년 여름 태풍 루사로 인해 많은 재해 피해를 입은 강원도 강릉시 사천천 주변의 변화 정보를 추출하고자 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하였다. 태풍 루사 이전과 이후의 다중 시기 원격탐사 자료를 이용하여 변화 탐지 기법을 적용하여 사천천 주변의 환경 변화 정보를 추출하고 분석하였다. 시계열 자료를 이용함으로써 태풍 루사로 인한 재해 현황 정보뿐만 아니라 그 이후의 복구 과정을 확인할 수 있었으며, 앞으로 재해분야에 시계열 원격탐사 자료의 많은 활용이 기대된다.
최근 우리나라의 산림은 지속적인 산림재해로 인해 피해가 누적되고 있어 산림을 관리하기 위한 모니터링 기술이 조명받고 있으며, 산림재해 피해대상지의 규모가 큰 지형 특성으로 인해 드론, 인공지능, 빅데이터 등을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 산림재해의 병해충을 모니터링하기 위해 딥러닝과 드론을 활용하여 산림 병해충 피해 의심목을 자동으로 탐지하는 산림 병해충 자동탐지 알고리즘 개발을 위한 표준 데이터 세트를 구축하였다. 객체검출 알고리즘으로서 YOLO 알고리즘을 활용한 실험결과에서는 YOLOv4-P7 모델이 재현율 69.69%와 정밀도 69.15%로 가장 높게 나타났으며, 이미지 사이즈가 큰 정사영상인 검출대상임을 고려할 때 산림병해충 피해의심목 자동탐지 알고리즘으로 YOLOv4-P7이 적합함을 확인하였다.
최근 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷 기술이 안전사고 예방을 위한 화재 감지, 가스나 유해 물질 감지 등 다양한 솔루션에서 활용되고 있다. 2021년 고용노동부에서 발간한 산업 재해 발생 현황에 따르면, 2020년과 비교해 재해율, 재해자 수, 사망자 수가 증가하였으며 최근에는 중대재해 처벌 등에 관한 법률과 같은 안전조치를 강화하는 등 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 제공한 데이터셋 구축 가이드라인을 참고하여 현장에서 직접 수집해 데이터셋을 직접 구축하고 YOLOv4로 학습하여 객체 탐지를 통해 충돌위험 객체 탐지 시스템을 제안하고자 한다. 위험 상황 규칙 위반에 대한 정확도는 실내 88%, 실외 92%의 탐지 성능을 보였다. 이러한 시스템을 통해 산업 현장에서 발생하는 안전사고를 사전에 분석해 지능형 플랫폼 연구에 활용이 가능할 것으로 사료된다.
정보화 사회의 진전과 더불어 정보통신의 역할이 사회에 미치는 파급효과가 갈수록 커지고 있다. 이러한 파급효과 중 최근 주목을 받고 있는 이 방재이다. 특히, 자연재해의 경우 엄청난 재산상 및 인명상의 피해를 가져오게 된다. 하지만, 자연재해가 갑자기 발생하는 경우는 매우 드물다. 따라서, 재해 발생 징후를 탐지하여 이에 신속하게 대처하거나 재해 발생시에 신속한 상황처리가 이루어진다면, 재산상 및 인명상의 피해를 최소화할 수 있게 된다. 이러한 과정에서 정보통신은 커다란 역할을 수행하게 된다. 본 고는 이러한 재해와 관련되어 정보통신, 특히 위성통신과 이동통신이 어떤 역할을 수행하게 되는지에 대해 살펴보고자 한다.
최근 지진 발생 빈도와 규모가 증가함에 따라 지진재해에 취약한 지하구조물의 내진성능 향상 및 신속한 복구에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 지하구조물 중 하나인 상수관망은 음용수를 안전하고 원활하게 공급하는 사회기반시설물로써 대부분의 시설물이 지하에 매설되어 있어 지진재해에 매우 취약하다. 지진으로 인해 상수관망 내 누수 및 파손 등의 피해가 발생할 경우, 물 공급이 중단되어 경제적 손실과 사회 전반적인 불편이 우려되므로 피해 관로의 신속한 파악과 복구가 이루어져야 한다. 상수관로에 발생하는 피해는 크게 누수와 파손으로 구분할 수 있다. 관로가 파손된 경우 용수가 표층으로 새어나오기 때문에 탐지가 용이하지만, 누수의 경우 표층으로 드러나는 피해가 없어 탐지 및 수리가 어려운 단점이 있다. 이러한 누수가 장기간 방치될 경우, 해당 시스템의 유수율 감소로 인한 경제적인 손실과 더불어 공급수압의 저하, 그리고 오염물 침투의 위험이 존재한다. 이러한 피해를 막기 위해서는 신속히 누수 지점을 파악한 후, 피해 관로의 교체 혹은 보수가 이루어져야 한다. 현장에서 누수를 직접 탐지하는 방법은 정확도가 높은 반면, 많은 인력과 장비 그리고 비용이 소모되는 단점이 존재한다. 따라서 현장 누수탐지에 앞서 컴퓨터를 이용한 간접 누수탐지 기법이 지속적으로 개발될 필요가 있다. 본 연구에서는 현장 누수탐지의 탐지효율을 향상시키기 위해 수압, 유량 등의 관측 데이터와 수리해석 모의 및 최적화 기법을 활용한 컴퓨터 기반의 다중누수 탐지모형을 개발하였다. 개발 모형은 국내에서 운영 중인 소블럭 상수관망시스템에 적용하여 검증하고 탐지효율을 분석하였다. 컴퓨터 모의를 이용한 다중누수 탐지모형은 지진이나 홍수와 같은 대규모 재난 발생 후, 상수관망시스템의 신속한 복구 및 운영 정상화를 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 기후변화에 따른 극한 강우사상의 증가로 인하여 농업용 저수지의 재해 위험도가 증가하고 있는 추세이며, 사고가 발생할 때 마다 파손/붕괴된 시설물을 보수하는 대응형 유지관리체계에서 벗어나 기반시설의 성능과 생애주기 등을 고려하여 재해 발생을 사전에 예보 및 경보를 알릴 수 있는 예방적 관리체계로의 전환이 필요하다. 한국농어촌공사는 전국 1,500개 저수지에서 10분 단위 수위자료를 측정하고 있으며, 이를 분석하여 재해예방에 활용할 수 있는 기반이 조성되어 있으나 이에 대한 관리가 이루어지지 않고 있고 수집된 자료를 활용하여 재해 징후를 분석할 수 있는 재해 예방적 분석기술이 마련되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 농업용 저수지 수위자료를 이용한 저수지 이상거동을 판별하기 위하여 전국 34개 한국농어촌공사 관할 저수의 시계열 수위자료의 특성(Feature)을 분석하고자 한다. 시계열 자료의 시계열 특성을 분석하기 위하여 한국농어촌공사 관할의 전국 34개 저수지를 선정하여 분석을 실시하였다. 대상저수지는 지역별, 저수용량, 안정등급, 붕괴발생, 1개 지사관할 저수지로 각각 구분하여 선정하였으며, 각 저수지의 수위 측정기간(최소 5개년)에 대한 자료를 수집하였다. 농업용 저수지의 시계열 수위 자료의 특성을 분석하기 위하여 자료의 전처리를 수행하였다. 자료의 전처리는 시계열 수위자료의 잡음 특성, 기상자료 관련 변동특성 등 분류(Classification)에 영향을 미치는 노이즈 요소를 제거하는 과정이다. 전처리과정을 거친 자료는 특징(Feature) 추출 과정을 거치게 되고, 추출된 특징의 적합성에 따라 분류 알고리듬 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시계열 자료의 특성을 파악하고 특징을 추출하는 것은 이상치 탐지에 있어 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 시계열 자료 특징 추출 방법으로 물리적인 한계치, 확률적인 문턱값(Threshold), 시계열 패턴, 주변 저수지와의 시계열 상관분석 등을 적용하였으며, 이를 데이터베이스로 구축하여 이후 분류알고리듬 학습에 적용하여 정상치와 이상치를 판별하는데 이용될 수 있도록 하였다. 따라서 본 연구에서 제시되는 농업용 저수지의 시계열 특성은 다양한 분류알고리듬에 적용할 수 있으며, 이를 통하여 저수지 이상거동 판별을 위한 최적을 분류알고리듬의 선택에 도움이 될 것이다.
최근 기후변화로 인한 홍수 및 가뭄과 같은 자연재해가 증가함에 따라 이를 선제적으로 탐지 및 예방할 수 있는 해결책에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이러한 수재해를 예방하기 위해서 하천, 저수지 등 가용수자원의 지속적인 모니터링은 필수적이다. SAR 위성 영상의 경우 주야간 및 기상상황에 상관없이 지속적인 수체 탐지가 가능하다. 일반적으로 SAR 기반 수체 탐지 시 송수신 방향이 동일한 편파(co-polarized) 영상을 사용한다. 하지만 co-polarized 영상의 경우 바람 및 강우에 민감하게 반응하여 수체 미탐지의 가능성이 존재한다. 한편 송수신 방향이 서로 다른 편파(cross-polarized) 영상은 강우 및 바람의 영향에 민감하지 않지만 식생에 민감하게 반응하여 수체의 오탐지율이 높다는 단점이 존재한다. 이에 SAR 영상의 편파 특성에 따라 수체 탐지의 정확도 차이가 발생하여 최적의 편파 영상 조합을 구성하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 SAR 위성의 VV, VH, VV+VH 편파 영상과 머신러닝 알고리즘 중 하나인 SVM (support vector machine)을 활용하여 수체탐지를 수행하였다. 편파 영상 조합별 수체 탐지 결과의 검증을 위하여 혼동행렬 (confusion matrix) 기반 평가지수를 사용하였다. 각각의 수체탐지 결과의 비교 및 분석을 통하여 SAR 기반 수체 탐지를 위한 최적의 밴드 조합을 도출하였다. 본 연구결과를 바탕으로 차후 높은 시공간 해상도를 가진 SAR 영상의 활용이 가능하다면 수재해 및 수자원 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
지진, 대형화재와 같은 많은 재해의 발생으로 인해 재난 안전 분야에 관심이 증가하고 있으며, 재난재해 시 신속하고 안전한 구조는 생존율에 영향을 준다. 기존 연구에서는 다양한 센서와 멀티카메라를 이용한 위치 추정 연구는 있으나, 가장 많이 설치된 단일카메라 기반의 위치 추정연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서 단일카메라를 활용한 딥러닝 객체탐지와 거리측정 알고리즘을 이용하여 인명구조를 위한 구조대상자 위치추정시스템을 제안한다. 딥러닝을 활용한 객체탐지 기술을 이용하여 단일카메라 영상 내 객체와 해상도에 따른 바운딩 박스의 너비를 활용한 거리 계산식으로 거리를 추정하고, 객체의 위치좌표를 제공하여 신속한 재난 구조에 도움이 되는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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