이 논문에서는 제조공장 사업장 현장 내 각 공정을 촬영한 영상을 인공지능(AI)으로 분석하여 위험·유해 요인을 파악할 수 있도록 작업장 위험지도(Danger Map)를 개발하고 이 Danger Map 에서 도출된 빈도·강도에 기반한 위험도와 안전도를 실제 현장상황에 맞추어 자동으로 도출하여 유사 제조 업종에 적용할 수 있는 시스템을 제시히였다. 특히, 사업장의 안전도(위험도)를 엑셀 등 수동으로 평가하던 종래의 평가방식에서 영상으로부터 취득된 유해·위험 요인별 위험성 수준을 자동으로 산정 평가하여 시스템에 의한 안전 확보와 안전도(위험도)를 계산함으로써 이에 따라 기업에서 적절한 활동 및 조치를 마련할 수 있도록 하였다. 안전도(위험도) 산출 및 평가 자동화를 위해 '하인리히의 법칙(Heinrich's law)'을 모델로 하였으며, 위험한 행동 패턴에 대해 5X4점 평가척도를 계산하였다. 이 시스템을 실증적용하기 위해 금속주물주조공장에 적용하였으며 매월 안전도(위험도) 계산에 추가되는 시간적 비용 및 노동력을 2명 절감할 수 있었다.
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
Sinkholes are key karst landforms that primarily evolve through the dissolution of limestone, and it posing a significant threat to roads, buildings, and other man-made structures. This study aims to analyze the area susceptible to sinkhole development using GIS and to identify potential danger area from sinkholes. Eight sinkhole related factors (slope angle, distance to caves, distance to faults, bedrock lithology, soil depth, drainage class, distance to mines, and distance to traffic routes) were constructed as spatial databases with sinkhole inventory. Based on the spatial database, sinkhole susceptibility maps were produced using nearest neighbor distance and frequency ratio models. The maps were verified with prediction rate curve and area under curve. The result indicates that the nearest neighbor distance and frequency ratio models predicted 95.3% and 94.4% of possible sinkhole locations respectively. Furthermore, to identify potential sinkhole danger area, the susceptibility map was compared with population distribution and land use map. It has been found that very highly susceptible areas are along Osipcheon and southeast southwest part of Hajang-myeon and south part of Gagok-myeon of Samcheok-si. Among those areas, it has been identified that potential sinkhole danger areas are Gyo-dong, Seongnae-dong, Jeongna-dong, Namyang-dong and Dogye-eup. These results can be useful in the aspects of land use planning and hazard prevention and management.
본 우리나라는 산지가 많고 하절기에 연 강수량의 약 2/3정도가 집중적으로 발생하기 때문에 매년 산사태에 의한 피해가 발생하고 있다. 재산 및 인명을 보호하기 위해서는 사전에 산사태 발생지를 예측하고 피해를 최소화하기 위한 대책이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 산사태 위험 판정을 평가하기 위해서 수치지형도, 수치임상도, 수치입지도, 수치지질도를 활용하여 산사태 위험지역을 추출하였다. 그리고 국립산림과학원에서 제시한 산사태 위험지 판정표를 기준으로 GIS 기법을 활용해 연구지역의 산사태 위험지를 판정을 1차와 2차에 걸쳐 분석하였으며, 현장조사를 통해 최종 위험지를 판정하였다.
본 연구는 최근 빈발하는 집중호우 및 국지성 호우로 인한 토석류, 산사태, 유송잡물 등 산지하천도로의 피해 를 유발시키는 다양한 재해유형에 대한 예측지도를 작성하는 연구로서, GIS 기반의 산지하천도로재해정보 시스템을 구축하는 연구이다. 본 연구는 강원도를 대상으로 산지지역에서의 재해위험을 분석하기 위한 프로토콜을 개발하여, 그 적정성을 검토하고 향후 산지하천도로 재해예측지도 작성 SW 구축을 위하여 필요한 DB 및 표출 방안을 검토하였다.
The slope of the road in the forest area has a characteristic of steep slope, so natural disasters such as slope collapse occur. The slope displacement observation technique according to landslide is being studied as a method to observe a wide area and a method to observe a small area. This is a study on high-precision digital map generation using ground LiDAR. It is possible to create a high - precision digital map by minimizing the US side using the 3D LiDAR in the steep slope area where the GPS and Total Station measurement are difficult in the maintenance of the danger slope area. It is difficult to objectively evaluate whether the contour lines generated by LiDAR are correct and it is considered necessary to construct a test bed for this purpose. Based on this study, if terrain changes such as landslides occur in the future, it will be useful for measuring slope displacement.
In this paper, we investigate the patient fall prevention system to prevent the patient from falling out of the bed unintentionally on the bed of the bed. Patients stay in bed for many hours of hospitalization. During the hospitalization period, patients have low controllability of the body, as compared with normal persons, and fall due to intentional movements, resulting in a fall of the patient, can be a fatal threat to the patient. Therefore, an efficient fall prevention system is required. In this paper, the distance map to the patient is generated by the distance measuring sensor on the bed of the patient, and the risk is determined by estimating the position of the patient based on the distance map. As a result, when the distance map of the dangerous area is 150 mm or more, it is determined to be dangerous, and good results are obtained.
This paper describes Web-based information sharing mechanism in our hazard map creation support system. This system aims at collecting the unique information received from residents and raising resident's consciousness to disasters by recording hazardous locations where residents feel danger in case of disasters. We have implemented a mechanism to share and integrate data of each terminal through a Web server. We expect that this information sharing effects scalability and usefulness of our system by utilizing collected local hazard information of each district.
북한에서 발생한 산불은 비무장지대 등으로 남하하는 경우 우리나라에 직·간접적인 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구는 정보 접근불능 지역인 북한의 산불위험정보를 획득하기 위하여 Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS) 기상자료 기반의 지역 최적화된 산불위험지수 Forest Fire Danger Index (FFDI)를 산출하고, 2022년 4월 북한 고성군과 철원군의 산불 사례에 적용하였다. 그 결과 발화일 당시 FFDI가 각각 위험등급 Extreme과 Severe 구간에 해당하여 적합성을 확인하였다. 또한 산불 발생 전후의 위험도지도와 토양수분지도를 정성적으로 비교한 결과 상호 관계성을 파악하였으며, 향후 토양수분, 표준화강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI), 식생수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI) 등을 결합하는 방식으로 산불발생위험지수의 개선이 필요하다.
A simple time-delay method for avoiding collisions between two articulated robot manipulators is proposed. Links of robot are approximated by polyhedra and the danger of collision between two robots is expressed by distances between the robots. An algorithm, which can fast obtain the minimum time-delay value needed for collision avoidance, using scheme of following the boundary contour of collision region in the collision map which has information about collisions between two robots, is described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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