본 논문에서는 한정된 지역 내의 시청자들이 다양한 전달매체로 전송되는 방송콘텐츠를 기존의 TV로 시청하는 도중에 특정 시간 동안 긴급, 재난, 알림, 관심 정보 등에 관련된 콘텐츠를 수신하여 TV에 보여 주는 시스템을 제안한다. 한정된 지역에 네트워크가 가설되어 있다는 전재 하에서, 제안하는 시스템은 방송콘텐츠 저작 및 송출 시스템과 기존의 방송콘텐츠 제공자들이 제공하는 콘텐츠와 자체 제작해 전송되는 콘텐츠를 제어하여 시청 중인 TV에 전송하는 수신제어기로 구성된다. 제안하는 시스템으로 기존의 TV를 다양한 매체로 전송되는 방송콘텐츠를 시청함과 동시에 한정된 지역 내에서 자체 정보를 공유할 수 있는 장비로 활용할 수 있다.
최근의 자연 재난의 발생 빈도의 증가는 재난에 대한 정보전달의 중요성이 높아지는 만큼 전달 방법의 중요도도 높아지고 있다. 특히, 2020년의 코로나19(COVID-19)로 인하여 자연 재난에 더해 사회재난에 관한 관심도 증대하고 있으나, 재난정보의 빈도가 매우 높아져, 2000년대 통틀어서 제공된 재난 정보량보다 20년, 21년의 재난 정보량이 더 많아 보인다. 이러한 재난정보의 홍수는 반대급부로 정보의 피로도를 증가시켜 의도적 또는 비의도적 무시 경향을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 재난 위험지역을 기반으로 Segment를 생성하고 관리하며, Segment 단위로 재난 위험 메시지를 제공하는 Segment기반 긴급메시지전송 시스템을 연구한다. 목표시스템에서는 재난정보를 실황 정보와 1시간 예측정보를 비교, 위험지역 회피시나리오를 지능화 개선하여 모바일앱 이용자에게 제공함으로써 대피 이동관리와 행동 유도를 이끌어 이용자의 인명피해 저감과 재산손실 감소의 효과를 얻고자 개발하였다.
지속되는 기후변화에 의한 풍수해의 발생 빈도와 강도가 증가함에 따라 풍수해 등 극한 기상현상이 지역 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상정보 사용자 및 환경에 따라 서로 다른 기상정보의 중요성과 필요성이 급증하고 있다. 이와 같은 수요를 맞추고자 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구와 필요에 특화된 맞춤형 기상긴급정보를 다양한 매체의 특성에 맞게 즉각적으로 생성하여 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템이 개발되고 있으며 인공지능을 활용한 긴급성의 식별과 정보 생성 방안이 연구되고 있다.
차량 간 통신 기술을 적용한 차량의 안전 시스템은 시시각각 변하는 정보를 주변 차량으로 신속히 전파될 수 있기 때문에 사고 발생 위험 최소화 및 추돌 사고의 확산을 방지할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 차량간 통신 지원을 위해 IEEE 802.11 DCF 기반 Flooding 기법을 활용한 정보 전달 기술을 활용하는 방안이 제시되고 있지만, 차량 밀도가 높아짐에 따라 Broadcasting 메시지 빈도에 의해 추가적인 연쇄 추돌 현상 발생 확률 증가라는 문제점이 제시되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 연쇄 추돌 방지를 위한 V2V 통신 기반의 사고 알림 Broadcasting 기술을 제시하며, 이는 사고 발생 시 각 차량의 정량적 우선순위에 의거하여 공유채널의 선점 권리를 자동적으로 부여하여 인접 지역으로 위험 메시지를 신속하게 전파하는 방법을 제안한다. 또한, 제안 방안의 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 통해 기존 Flooding 기반 방안과의 비교 분석을 수행한다.
본 연구는 산지-도심-해안으로 연결된 해안도시의 지역적인 특성으로 인해 해일과 같은 조위 상승 원인이 침수 및 홍수 위험을 증가시키는 복합재난에 대응하기 위하여 실시간 침수 위험정보 확인 및 대응, 대시민 상황전파 등이 가능하도록 IoT 융합 침수 대응시스템을 개발하는 것이다. 또한, 침수 및 홍수방어벽 등의 구조적대책을 검토하여 실시간 IoT 융합 침수 대응시스템과 연계운영함으로써 해안도시의 시설 및 재산을 보호하고 시민의 안전을 확보하는데 기여할 수 있는 실증연구를 수행하는 것을 목표로 한다. 침수 대응을 위한 구조적 대책은 양산형 IoT 침수 및 하천수위 감지 장비, 센서 연동 침수 및 홍수방어벽, 복합재난알림 디스플레이 등의 개발이며, 비구조적 대책은 강우-하천수위-조위 실측자료기반의 머신러닝 침수위험 분석 모듈 개발, 수치모의에 의한 예상 침수심 및 침수위험지도 작성, 재난상황 전파 알림서비스 등이 있으며 개발된 시제품과 기술을 테스트베드에 적용하고 부산광역시에서 운영하는 재난상황관리시스템인 스마트빅보드(SBB, Smart Big Board)에 연계 및 탑재함으로써 향상된 침수대응 및 대시민 서비스가 가능한 시스템을 구축 및 실증하고자 한다. 센서, 통신, 자료연계 및 분석에 대한 IoT 융합 기술을 침수 대응 기술개발에 적극 활용하여 실측자료와 수치모의 분석 결과가 연계된 침수위험정보를 생산하고 실시간 대응이 가능한 효율적이고 실질적으로 피해를 저감 할 수 있는 기술을 개발하고 적용성을 입증한다면 국내외 해안도시에 확대 보급이 가능해져 침수 피해로부터 효과적으로 국민의 재산과 생명 보호할 수 있다. 또한, IoT 기술을 연계한 재난 모니터링 시스템의 확산으로 복합재난 대응 연구에 기여할 수 있고 상대적으로 실측자료 수집, 연구에 소외되어 온 소하천 등에도 적용이 가능하여 재난으로 인한 사회적 비용을 경감시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 위성 DMB (satellite-digital multimedia broadcasting, S-DMB) 송수신 시스템을 이용한 위치 기반 서비스 (location based services, LBS) 구현 방법에 대하여 제안한다. S-DMB 송출 신호는 2 GHz 대역의 주파수를 사용하므로 직진성은 강하지만 회절성이 약한 특징을 갖고 있다. 따라서 S-DMB 시스템에서는 실내 및 지하 공간 등의 음영 지역이 다수 존재하게 되는데, 이러한 음영지역에서는 갭필러 (gap filler)라는 음영지역 중계기를 통해서 S-DMB 신호를 수신하게 된다. 이러한 갭필러의 식별정보 (gap filler ID)를 확인하면 갭필러가 설치된 지역을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 S-DMB 신호를 수신할 수 있는 단말기에서 S-DMB 파일럿 신호 중 갭필러 식별정보를 이용하여, 관심 위치 정보 등록, 목적지 도착 알림, 및 지역 정보 알림 기능 등의 LBS를 구현하는 방법을 제안한다. 제안한 LBS 구현 방법의 성능을 검증하기 위한 실험에서는 S-DMB 수신칩이 갭필러 식별정보를 애플리케이션 프로세서 (application processor, AP)로 전달하도록 단말기의 펌웨어 (firmware)를 수정하여 LBS 구현 테스트를 진행하였다.
연구목적:기존의 예·경보 발령 체계와는 별도로 지역 특성 및 상황에 따라 기상 관련 긴급정보를 적시에 발령하여 사용자가 신속히 대응할 수 있는 정보를 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 업무의 신속한 적용과 효율성을 위하여 기상청 기운용 중인 선진예보시스템과 종합통보시스템, 그리고 방재기상 포탈 시스템과 연동하여 발생하는 다양한 기상정보와 이로부터 발생된 기상특보문(10종), CBS발송문 등을 연동하고, 위험 기상현상에 관한 기상 긴급 판단 기준을 결정한다. 연구결과:긴급기상정보의 발령 주무부처인 기상청이 운용하는 선진예보시스템과 연동하여 기상긴급정보 전달시스템이 개발되었고 기상긴급정보 자동 생성을 위한 판단 모듈과 메시지 자동생성 기능이 구현됨. 결론:현재 기운용중인 시스템과 효율적으로 연동하여 기상긴급정보의 판단 기준을 제공하고 이를 효율적으로 자동 생성하여 기존의 중계망을 통하여 신속한 제공이 가능하게 되어 긴급한 기상 상황에 의한 재난 피해를 대폭 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
고령화 사회가 다가옴에 따라 교통약자가 증가하는 추세이며, 이에 따라 대중교통에 대한 문제점은 다발적으로 발생하고 있다. 발생하는 대부분의 문제점은 버스 운전기사가 탑승할 승객을 인지 못하고 정류장을 지나치는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 IoT기반의 버스 알림 서비스 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 공공데이터를 이용하여 버스 노선을 확보한 뒤 GPS정보를 이용하여 사용자에게 정류장 위치를 알려주고 버스 운전기사에게 탑승해야하는 손님의 정보를 전달하는 시스템이다. Application을 만들어 각 지역별로 실외에서 실제 움직이는 차량의 위치를 GPS로 수신한 후 데이터를 전송하는 방법을 통해 연구를 진행하였다. 실험 결과 사람이 많은 경기지역에서도 승객의 위치를 제대로 판별하는 것을 확인할 수 있었으며, 평균오차거리는 31m 이며, 오류로 처리해야 할 데이터를 제외할 경우 19m 로 높은 신뢰성을 제공한다.
본 연구에서 개발하고자 하는 기술은 신뢰성 있는 대기오염정보와 기상정보를 사용자에게 제공하는 것이다. 보드와 기상 및 대기오염정보를 측정할 수 있는 센서들을 이용하여 사용자가 활동하는 지역에 대해 데이터를 수집한다. 센서를 통해 수집된 데이터는 데이터 처리단계를 거쳐 본 연구를 통해 개발한 스마트폰 어플리케이션을 통해 사용자에게 서비스를 제공하게 된다.
전 세계적으로 기후변화에 대해 민감하게 대응하고 있으며, 이중 국내에서는 지난 2018년 폭염을 자연 재난으로 개정했다. 대구시는 매년 지역 현안의 해결과제로 폭염 재난을 언급하고 있다. 이전 연구를 통해 대구시를 대상으로 온열 질환 취약 계층을 고려한 폭염 대응 관제 플랫폼을 개발했다. 본 연구는 온열 질환 의심 환자 판별알고리즘 및 실시간 모바일 앱 알림 서비스를 추가 적용 등 플랫폼 고도화 작업을 진행했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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