• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.801-801
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• 2012

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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.148-148
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• 2017

본 연구에서는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 인공위성 영상을 활용한 풍수해 피해지역 감지 기법을 제안하고자 한다. SAR 인공위성 자료를 분석하여 풍수해 피해 중 지반의 변화량 및 변화양상 감지를 분석하였다. 연구지역은 울릉도 전역이며, 2016년 8월 30일 제 10호 태풍 라이언록에 의한 피해를 분석하였다. SAR Interferometry(InSAR) 기법을 적용하여 홍수 전, 후의 지반 변화량을 분석하였다. 분석결과의 정확도를 파악하기 위해 분석결과를 실제 피해사례 및 피해 사진 등과 비교, 분석하여 검증을 실시하였다. 검증결과, 정성적인 지반변화 및 변화양상은 판별되었으나, 정량적인 지반변화량 파악은 어려운 것으로 나타났다. 현재 국내지역에 대해 InSAR 기법을 적용하여 홍수 전, 후의 지반변화 감지를 적용해본 사례가 많지 않은 실정이며, 본 연구는 국내지역에 대해 InSAR 기법을 적용하여 풍수해 피해감지를 하였다는 의미가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.499-500
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• 2021

현재 4차 산업혁명의 시대로 들어서고 수많은 분야에서 사고와 안전에 관련하여 발전을 이루고 있지만, 매년 화재피해로 인한 인명손실과 재산피해는 다른 사고보다 피해와 규모가 다르며 여전히 고민해야할 숙제이다. 화재 골든타임은 화재 발생직후 5분이내의 시간을 일컫으며, 이 시간을 지키느냐 마느냐에 따라서 화재로 인한 사망자 수는 2배이상 차이가 난다. 본 논문의 화재 감지 시스템은 화재 골든타임을 지키는것에 중점을 두고 이 시스템 자체로 화재를 방지하고, 감지하여 초동조치까지 이루어질 수 있도록 화재 위험요소 차단, 화재 발생시 즉각적인 대처, 인명 피해 최소화, 2차피해 방지를 목적으로 구성되었다. 이로 인해 결과적으로 화재 골든타임을 지켜 화재를 방치시키는 상황이 줄어들 것이고, 인명피해와 재산피해까지 줄일 수 있을것이라 예상된다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2010.10a
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• pp.190-194
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• 2010

화재감지기는 화재시 발생되는 열, 연기, 불꽃, 독성가스등의 다양한 연소생성물을 감시한다. 기술의 발전으로 화재 감지방식과 기능이 다양해지고 있으며, 이에 따라 다양한 방식의 감지기들이 개발되고 있다. 최근 진보된 감지기들은 화재로 발생 이전에서 부터 감지, 비화재보에 대한 방지는 물론 감지기의 상태 오염 감도 등의 다양 정보를 제공함으로써 유사시 신속하고 정확한 대응이 가능하도록 발전되고 있다. 이러한 진보된 감지기는 막대한 피해가 예상되는 장소, 대피하는데 많은 시간이 소요되는 장소에 적용되어 인명 및 재산피해를 절감 시키고 있다. 일산화탄소감지기 또한 진보된 감지기로 화재 초기 가연물이 연소할 때 발생하는 일산화탄소를 감시한다. 일반화재의 경우 화재 초기에 가연물이 서서히 연소시 불완전 연소로 인한 다량의 일산화탄소가 발생되기 때문에 기존 열, 연기, 불꽃감지기에 비해 빠른 반응을 보여 화재를 조기에 감지함으로써 조기 대응으로 인한 피해를 줄일 수 있을 것이다. 본 연구에서는 실물화재시험 자료를 바탕으로 CO감지기의 조기 감시능력을 확인하였다. CO감지기는 화재초기 발생되는 일산화탄소를 감지하므로 대피시간이 많이 필요한 장소(병원 노인요양시설 학교 백화점 등), 침대 폼메트리스 훈소화재 발생장소(호텔침실 기숙사 숙박업소, 병실 등)등에 적응성이 우수할 것으로 분석된다. 최근 설계되는 초고층 건축물 및 주요 시설물 등에서 화재 시뮬레이션과 가상시나리오 유형 분석을 통해 성능위주의 설계가 적용되고 있다. 그만큼 정확하고 신속한 감지가 중요하다 할 수 있다. CO감지기야 말로 그 기대에 가장 부합될 것으로 분석된다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.40 no.5
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• pp.381-391
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• 2022

This paper is intended to find one of the prevailing deep learning models that are a type of AI (Artificial Intelligence) that helps rapidly detect damaged buildings where disasters occur. The models selected are SSD-512, RetinaNet, and YOLOv3 which are widely used in object detection in recent years. These models are based on one-stage detector networks that are suitable for rapid object detection. These are often used for object detection due to their advantages in structure and high speed but not for damaged building detection in disaster management. In this study, we first trained each of the algorithms on xBD dataset that provides the post-disaster imagery with damage classification labels. Next, the three models are quantitatively evaluated with the mAP(mean Average Precision) and the FPS (Frames Per Second). The mAP of YOLOv3 is recorded at 34.39%, and the FPS reached 46. The mAP of RetinaNet recorded 36.06%, which is 1.67% higher than YOLOv3, but the FPS is one-third of YOLOv3. SSD-512 received significantly lower values than the results of YOLOv3 on two quantitative indicators. In a disaster situation, a rapid and precise investigation of damaged buildings is essential for effective disaster response. Accordingly, it is expected that the results obtained through this study can be effectively used for the rapid response in disaster management.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.43-52
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• 2011

With the rapid development of technology, skyscrapers are widely spread and they are tightly coupled. If fire occurs in a building, it is easily spread to neighboring buildings, resulting in the large number of victims and property damages. To remove fire disasters, the need for early fire detection techniques is increasing. To detect fire, detecting devices for heat, smoke, and flame have been used widely. However, this paper surveys and presents the latest research which focuses on early smoke and flame detection algorithms and systems with camera's input images. In addition, this paper implements and evaluates the performance of these flame and smoke detection algorithms with several types of movies.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.378-382
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• 2006

현재 주로 사용되고 있는 화재 감지 장치들은 경고 기반으로 되어 있어 정확한 화재 발생의 위치 검색이 어려우며 장치의 고장이 발생한 경우 고장 유/무의 확인이 어려워 보다 큰 인명 피해 및 재산 피해를 가져올 수 있다. 센서 네트워크 시스템은 통신매체 없이 데이터 송/수신이 가능하며 이를 통한 모니터링 환경의 구축이 쉬워 위치검색 및 고장 검출 알고리즘의 적용이 간단하다. 본 논문에서는 WSN 기반의 화재 감지 시스템을 제안하며 오류검출 알고리즘인 Consensus 알고리즘을 적용하여 그 유용성을 확인하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.11
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• pp.7964-7970
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• 2015

In enclosed areas such as railway tunnels, the heat and smoke generated by a fire can pose a tremendous risk to the life of passengers. To prevent or mitigate such scenarios, fire detectors are installed for early fire detection. This numerical study is preformed for establishing the method of detecting performance of fire detectors installed on railway tunnels. Numerical analysis are conducted using the fire dynamics simulator, developed by the NIST. The temperature of the tunnel walls is determined using the assumed exterior structure of the tunnel. In addition, the detection times of detectors installed at different locations in the tunnel are obtained for different sizes of the fire source, and the results are compared and analyzed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.339-339
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• 2023

2018년도 연강수량은 1,386.9 mm로 평년 수준의 비가 내렸으나, 7-8월에 발생한 폭염 및 가뭄으로 인해 강원, 전남, 경북, 충남 지역에서 밭작물 중심으로 22,767 ha 피해가 발생하였다. 2019년도 연강수량은 1,171.9 mm로 평년보다 약 10% 적은 수준의 비가 내렸으며, 동일시기에 인천, 강원, 충남 지역에서 논·밭작물 중심으로 3,112 ha 피해가 발생하였다. 기후변화로 인해 강수량이 지역별로 편중되어 국지적 가뭄이 빈발하여 지역별로 가뭄의 영향, 피해, 체감 정도가 상이한 양상을 보이고 있다. 가뭄을 사전에 방지하기 위해서는 가뭄 모니터링과 선제적 대응이 중요하며, 현재 가뭄의 특징, 상황 등의 목적에 따라 다양한 형태의 가뭄 모니터링 시스템이 개발되고 있다. 가뭄의 피해와 영향 정도는 지역 간의 차이가 나타나 지역별로 가뭄을 체감하는 정도가 다르기 때문에 하나의 결과로 나타내기에는 어려움이 있다. 따라서, 가뭄의 발생 시기와 확산 정도를 분석하여 특보 발효 시점과 가뭄 대응 방안에 대한 기준 마련이 중요하다. 본 연구는 현대 사회에서 가장 중요한 요소로써 활용되고 있는 빅데이터 중 비정형 데이터로 분류되는 뉴스데이터와 논·밭의 가뭄을 나타내는 농업 가뭄과 관련된 데이터를 활용하여 농업 가뭄의 전조를 파악해보고자 한다. 2018년부터 2019년까지 전국을 대상으로 농업 가뭄에 관한 키워드 선정 후, 웹 크롤링을 통해 뉴스데이터를 수집해 논 가뭄과 밭 가뭄을 구별하여 각 지역에서 최초로 가뭄 기사가 발행된 시기와 지역별 기사의 빈도를 산출하였다. 뉴스데이터의 농업 가뭄 전조 감지 가능성을 파악하기 위해 국가가뭄정보통계집에서 논 물마름 시기와 밭 시듦 시기 자료를 활용하였다. 가뭄 피해 발생시기와 관련 기사 발행 시기 비교, 농업용수 대상 비상용수 지원 자료를 활용하여 실제 농업 가뭄확산 감지 여부를 분석하여 농업 가뭄 관련 뉴스데이터 간의 상관성을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.51-53
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• 2021

유해조수에 의한 농작물 피해규모는 2015 년 106 억원, 2017 년 126 억원에 이어 2019 년 137 억원으로 해마다 늘어나고 있다. 유해조수 중 조류에 의한 피해는 농작물 외에도 항공기, 전기/통신망, 양식장에 이르기 까지 다양한 산업분야에서 발생한다. ICT 기술은 유해조수에 의한 농작물 및 시설물의 피해를 줄이기 위한 효과적인 방안을 제시할 수 있다. 본 연구에서는 이미지 인식 및 분석 기술을 이용하여 유해조수 감지 및 피해방지를 위한 YOLO 기반의 감지 모델을 설계 후 유해조수 중 조류에 적용하여 테스트했다. 제안하는 모델은 여러 산업분야에서 유해조수 피해 방지를 위한 다양한 응용개발에 활용될 수 있다.