• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.849-858
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• 2023

지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.381-391
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• 2022

본 연구는 AI 기법 중에 최근 널리 사용되고 있는 딥러닝 모델들을 비교하여 재난으로 인해 손상된 건물의 신속한 감지에 가장 적합한 모델을 선정하는 데 목적이 있다. 먼저, 신속한 객체감지에 적합한 1단계 기반 검출기 중 주요 딥러닝 모델인 SSD-512, RetinaNet, YOLOv3를 후보 모델로 선정하였다. 이 방법들은 1단계 기반 검출기 방식을 적용한 모델로서 객체 인식 분야에 널리 이용되고 있다. 이 모델들은 객체 인식 처리방식의 구조와 빠른 연산의 장점으로 인해 객체 인식 분야에 널리 사용되고 있으나 재난관리에서의 적용은 초기 단계에 머물러 있다. 본 연구에서는 피해감지에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 다음과 같은 과정을 거쳤다. 먼저, 재난에 의한 건물의 피해 정도 감지를 위해 재난에 의해 손상된 건물로 구성된 xBD 데이터셋을 활용하여 초고해상도 위성영상을 훈련시켰다. 다음으로 모델 간의 성능을 비교·평가하기 위하여 모델의 감지 정확도와 이미지 처리속도를 정량적으로 분석하였다. 학습 결과, YOLOv3는 34.39%의 감지 정확도와 초당 46개의 이미지 처리속도를 기록하였다. RetinaNet은 YOLOv3보다 1.67% 높은 36.06%의 감지 정확도를 기록하였으나, 이미지 처리속도는 YOLOv3의 3분의 1에 그쳤다. SSD-512는 두 지표에서 모두 YOLOv3보다 낮은 수치를 보였다. 대규모 재난에 의해 발생한 피해 정보에 대한 신속하고 정밀한 수집은 재난 대응에 필수적이다. 따라서 본 연구를 통해 얻은 결과는 신속한 지리정보 취득이 요구되는 재난관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.618-622
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• 2007

In the past decades, complain about ground vibration and noise induced by pile driving has been quickly increased. Because of that, auger The role of train has expanded as mass transportation according to the increase of train passenger. The train operation personnel are more emphasis on the safety of train operation due to the increase of train's role. The reason is that the train transports many people daily. So, if there is natural disaster, such as earthquake, flood, high temperature, and so on, it will become disaster. Therefore, this paper introduces and proposes wayside detection system, which can be helpful for the safety assurance of train operation.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.37-46
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• 2020

본 논문은 실내공기질 측정인자들의 화재감지 경향성 측정을 통한 화재감지 활용 가능성에 관한 기초 연구이다. 공기질 측정인자들의 화재감지 경향성을 측정하기 위해 연기감지기 감도시험기를 이용한 작동실험과 UL 268에서 규정하고 있는 종이화재실험을 진행하였다. 연기감지기 감도시험기를 이용한 작동실험 및 UL 268 종이화재실험에 측정된 각각의 측정값을 교차 대입한 결과 공기질 측정기(IAQ) S1의 경우 PM 10(평균값제외), HCHO(평균값 및 최대값 제외), IAQ S2의 경우 PM 1.0, PM 2.5, PM 10, 연소가스분석기(CGA)의 경우 CO(평균값 및 최대값 제외)가 모든 실험 조건에서 연기발생에 따른 측정값의 변화를 통해 경향성을 관찰할 수 있었다. 특히, 본 실험 조건에서 측정되는 인자들 중 적응성이 가장 우수한 PM 10 및 CO는 화재감지 인자로 활용 가능할 것으로 생각된다.

• 전기학회논문지
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• 제61권2호
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• pp.347-353
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• 2012

In this paper, authors will develop the quick and precise remote controller of automatic fire detection equipment (P-type one-class receiver) based on information communication technology (IT). The remote controller detects the fire and disaster in the building automatically and quickly and then activates the facilities to extinguish the fire and disaster, monitoring such situation in a real time through wire-wireless communication network. The proposed remote controller is applied a programmable logic device (PLD) micom. of one-chip type which is small size and lightweight and also has highly sensitive-precise reliabilities. The one-chip type PLD micom. analyzes digital signals from sensors, then activates fire extinguishing facilities for alarm and rapid suppression in a case of fire and disaster. The detected data is also transferred to a remote situation room through wire-wireless network of RS232c and bluetooth communication, and then the situation room sends an emergency alarm signal. The automatic fire detection equipment (AFDE) based on IT will minimize the life and wealth loss while prevents fire and disaster.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.561-567
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• 2018

본 논문에서는 4차 산업혁명을 기반으로 한 스마트 재난안전관리 전 과정에 적용하여 사고나 재난으로부터 인간 사회 경제 환경 피해 등을 최소화하고 빅데이터를 활용한 위험예측 및 위험징후 모니터링 기술에 의한 예측평가와 재난정보수집분석 및 현장상황 실시간 감지 분석에 의한 5세대 통신시스템의 예방, 가상현실과 증강현실을 활용한 몸으로 기억하는 교육과 훈련에 의한 대비, 재난안전관리 의사결정 지원시스템의 인공지능에 의한 대응, 정찰 탐색 및 방재 구호에 위한지능형로봇에 의한 복구와 피해규모 분석 현장상황 공유하기 위한 무인항공기를 활용한 조사 분석의 스마트 재난안전관리 대응체계 구축 전략방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_4호
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• pp.1231-1244
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• 2020

Landsat 위성은 지구표면을 장기간 관측한 대표적인 광학위성으로 재난 대비/복구 모니터링, 토지 이용 변화, 변화 탐지, 시계열 모니터링 등의 장기적인 변화에 활용하기 적합한 위성이다. 본 연구에서는 간단하고 효율적으로 구름을 탐지 및 제거하기 위해 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름 그림자를 탐지하였다. 그 다음, 참조영상의 화소값을 직접 참조하는 것이 아닌 복원을 수행할 영상 내 화소값으로 복원을 수행하는 SSG 알고리즘을 통해 영상의 결측영역을 복원하였다. 본 연구를 통하여 지표를 관측하는 기존의 가시광선 영역뿐만 아니라 열 파장대역의 다양한 토지피복 상태의 정보를 복원하여 정량·정성적으로 평가함으로써 변형된 SSG 알고리즘의 활용 가능성을 제시하고자 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권5_2호
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• pp.861-871
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• 2019

Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1079-1087
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• 2018

최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.333-339
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• 2007

본 연구는 재해를 줄이고 철저한 대비를 하기 위하여 재난에 관한 정보를 체계적으로 수집 및 분석하고 이를 활용 할 수 있는 소방방재 또는 정보시스템이 요구되고 있다. 도시방재관리시스템이란 관점에 있어서 도시건물의 센서네트워크 환경의 방재 및 피난대피 유도시스템 모델 구축을 통한 효과 및 개선방안을 고찰하였다.