• 통합자연과학논문집
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• 제7권1호
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• pp.62-66
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• 2014

This study aims to implement the emergency monitoring robot system which predicts the current state of the patients without visiting the medical institutions by measuring the basic health status of the user's blood pressure, heartbeat, and basic health status of body temperature in the disaster emergency situation based on the Smart Grid. By arranging a large number of sensor(blood pressure, heartbeat, body temperature sensor) and measuring the bio signs, so the attached wireless XBee sensor can be stored in DB of robot, and it aims to draw the current state of the patients by analysis of stored bio data. Among 300 data obtained from the sensor, 1st data to 100th data were used for learning, and from 101st data to 300th data were used for assessment. 12 results were different among the total 300 assessment data, so it shows about 96% accuracy.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권3호
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• pp.87-94
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• 2008

이 연구에서는 복합형 환승센터의 돌발상황 대응을 위한 모니터링 대상의 선정과 돌발상황 모니터링, 검지, 확인, 전파, 처리, 종료까지의 진행 절차에서 관리되는 정보를 도출하고 데이터베이스로 통합관리 하도록 하여 상황진행 단계에 따라 상황처리 의사결정에 필요한 사전정보를 제공하도록 제시하였다. 시설물, 이용자, 교통류로 구성된 환승센터는 모니터링 정보의 한계성을 가지고 있다. 따라서 상황검지 및 상황대응 전략수립 방안에서는 상황대응 전문가의 경험 지식과 과거의 사례를 활용할 수 있는 전문가 시스템의 사례기반 추론을 활용하는 방안으로 접근하였다. 또한 돌발상황 발생 시 공간적 혼잡도 및 피해 최소화를 위해 환승센터에서 운영하고 있는 설비의 통제 방안을 제시하였으며, 대외기관의 서비스 지원 극대화를 위해 실시간으로 상황정보의 공유 서비스 체계가 유지되도록 하였다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제9권3호
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• pp.157-167
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• 2020

Fingerprinting method is useful when estimating the location of a requestor based on LTE signals in an urban area. To do this, it is necessary to acquire location-based signals everywhere in the service area for fingerprint DB generation in advance. However, there may be signal uncollected area within a wide service area, which may cause a problem that the positioning accuracy of the requestor is low. In order to solve this problem, in this paper, signal propagation modeling is performed based on the obtained measurements, and based on this model, the signal information in the non-acquisition region is estimated. To this end, techniques for modeling signal propagation according to a method using measurements are proposed. The performance of the proposed techniques is verified based on the measurements obtained on a test bed selected as Seocho-gu, Seoul. As a result, it can be seen that signal propagation modeling performed based on multidivision segmented measurements has the most performance improvement.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.282-291
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• 2019

연구목적: 최근 모바일 기술은 우리의 일상생활과 경제활동 및 재난안전관리에 이르기까지 4차산업 패러다임의 축으로서 확장되고 있다. 하지만 모바일 기기를 통한 위치정보 서비스 체계가 미흡하여 재난안전 위급상황에서 신속한 대응이 어렵다. 본 연구에서는 사고 및 재난으로 인한 응급상황 발생 시 요구조자의 정확한 위치 파악과 위치체계를 일원화 하여 대국민 재난안전 서비스를 하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 방법은 국가지점번호 NFC 활용 앱 개발을 위하여 기존 문헌 및 안전관련 앱의 조사와 비교 분석을 한다. 또한 요구조자의 필요기능 분석을 통한 시스템 구성과 요소기술을 통한 설계 방법으로 진행하였다. 연구결과: 본 연구의 결과는 모바일에서 긴급상황 시 또는 재난 시 신고를 위하여 위치를 알릴 수 있는 기능과 양방향으로 구현할 수 있도록 설계 및 시스템으로 개발 하였다. 결론: 주소체계를 일원화하고 NFC를 활용한 위치정보전달 통합시스템을 개발하여 위기 시 국민이 쉽게 활용할 수 있는 재난안전 위치서비스를 제공 할 수 있다.

• Advances in Computational Design
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• 제4권2호
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• pp.91-118
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• 2019

Every year, many people are severely injured or lose their lives in accidents such as fire, chemical spill, public pandemonium, school shooting, and workplace violence. Research indicates that the fate of people in an emergency situation involving one or more hazards depends not only on the design of the space (e.g., residential building, industrial facility, shopping mall, sports stadium, school, concert hall) in which the incident occurs, but also on a host of other factors including but not limited to (a) occupants' characteristics, (b) level of familiarity with and cognition of the surroundings, and (c) effectiveness of hazard intervention systems. In this paper, we present EVAQ, a simulation framework for modeling large crowd evacuation by taking into account occupants' behaviors and interactions during an emergency. In particular, human's personal (i.e., age, gender, disability) and interpersonal (i.e., group behavior and interactions) attributes are parameterized in a hazard-impacted environment. In addition, different hazard types (e.g., fire, lone wolf attacker) and propagation patterns, as well as intervention schemes (simulating building repellent systems, firefighters, law enforcement) are modeled. Next, the application of EVAQ to crowd egress planning in an airport terminal under human attack, and a shopping mall in fire emergency are presented and results are discussed. Finally, a validation test is performed using real world data from a past building fire incident to assess the reliability and integrity of EVAQ in comparison with existing evacuation modeling tools.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1130-1135
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• 2022

서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 각 구청은 CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 시민의 안전을 위해 24시간 CCTV영상관제를 수행하고 있다. 서울특별시는 유관기관과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 구청의 CCTV영상을 제공하여 시민이 안전한 스마트시티통합플랫폼을 구축하고 있다. 본 논문에서는, 서울특별시 관할구청에서 사건 발생 시, CCTV영상에 대해 인공지능 DNN 기반의 Template Matching 기술, MLP 알고리즘과 CNN 기반으로 YOLO SPP DNN모델을 사용하여 사람과 차량을 판별하여 도주경로를 예측한다. 또한, 관할구청을 이탈하여, 차량 및 사람이 도주 시, 인접 구청에 영상정보와 상황정보를 자동전파 하도록 설계한다. 인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템은 스마트시티 통합플랫폼을 전국으로 확장시킬 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권12호
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• pp.4408-4425
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• 2023

Alarm flood due to abnormality propagation is the most difficult alarm overloading problem in nuclear power plants (NPPs). Root-cause analysis is suggested to help operators in understand emergency events and plant status. Multilevel Flow Modeling (MFM) has been extensively applied in alarm management by virtue of the capability of explaining causal dependencies among alarms. However, there has never been a technique that can identify the actual root cause for complex alarm situations. This paper presents an automated root-cause analysis system based on MFM. The causal reasoning algorithm is first applied to identify several possible root causes that can lead to massive alarms. A novel root-cause ranking algorithm can subsequently be used to isolate the most likely faults from the other root-cause candidates. The proposed method is validated on a pressurized water reactor (PWR) simulator at HAMMLAB. The results show that the actual root cause is accurately identified for every tested operating scenario. The automation of root-cause identification and ranking affords the opportunity of real-time alarm analysis. It is believed that the study can further improve the situation awareness of operators in the alarm flooding situation.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.393-401
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• 2021

본 연구에서는 효율적인 상황실 운영을 위한 새로운 인프라스트럭처 방안으로 공통작전상황도(Common Operating Picture, 이하 COP)의 개념을 활용하여 상황판에 공유되어야 하는 필수 정보요소들을 도출하고자 하였다. 이에 COP의 개념과 실제 해외사례를 확인하고, 재난상황 적용시 고려되어야 하는 COP 정보요소들을 재정립하였으며, 국내 발행된 재난대응 표준매뉴얼과 일일상황보고서 등을 분석하여 COP 재난대응 정보요소를 최종적으로 도출하였다. 정보요소는 재난유형 중 매년 피해를 야기하는 풍수해를 중심으로 총 4개의 단계(①신고접수 및 인지단계, ②상황전파 및 보고단계, ③비상기구 운영단계, ④수습·복구단계)로 구분하였다. 각 재난대응 단계별로 필요한 정보 요소들을 사고규모, 기상 정보, 자원 현황, 구조 정보, 라이프 라인 시설 등으로 다시 구분하였으며, 해당 항목별 세부 정보요소들을 추가적으로 분석하여 필수적으로 상황판에 공유되어야 하는 정보요소를 도출하였다. 본 연구에서 도출해낸 정보들은 COP 특성상 공간적·지리적 특징과 함께 공유되기 때문에 의사결정권자들과 담당자들에게 복합적인 정보를 제공하여 재난상황에 대한 다각적인 접근을 가능하게 한다. 또한 재난대응 담당부처들이 해당 정보들을 공통적으로 공유함으로써 재난대응이 보다 효율적으로 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.957-962
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• 2016

현재 지상파 이동 멀티미디어방송(T-DMB)은 국지적인 재난경보 방송을 실시하거나 다양한 방송을 시청할 수 있다. 그러나 전파 음영 지역에는 시설 투자의 한계로 인해 서비스가 제한되고 있는 실정이다. 또한 T-DMB 시청이 불가능한 모바일 디바이스들도 있기에 T-DMB는 제한된 지역과 모바일 디바이스들만 시청할 수 있는 방송이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 T-DMB의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 T-DMB 방송을 수신하여 모바일 디바이스로 재전송해주는 시스템을 연구하였다. 이를 통해 T-DMB 수신이 불가능한 모바일 디바이스에서도 방송을 수신하여 시청할 수 있으며 제한수신 기능을 통한 단방향/양방향 인증 메커니즘을 제공하여 등록되어 있는 사용자에 한해서 방송을 시청할 수 있도록 시스템을 구성하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권10호
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• pp.3275-3285
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• 2021

A Nuclear Power Plant (NPP) is a complex dynamic system-of-systems with highly nonlinear behaviors. In order to control the plant operation under both normal and abnormal conditions, the different systems in NPPs (e.g., the reactor core components, primary and secondary coolant systems) are usually monitored continuously, resulting in very large amounts of data. This situation makes it possible to integrate relevant qualitative and quantitative knowledge with artificial intelligence techniques to provide faster and more accurate behavior predictions, leading to more rapid decisions, based on actual NPP operation data. Data-driven models (DDM) rely on artificial intelligence to learn autonomously based on patterns in data, and they represent alternatives to physics-based models that typically require significant computational resources and might not fully represent the actual operation conditions of an NPP. In this study, a feed-forward backpropagation artificial neural network (ANN) model was trained to simulate the interaction between the reactor core and the primary and secondary coolant systems in a pressurized water reactor. The transients used for model training included perturbations in reactivity, steam valve coefficient, reactor core inlet temperature, and steam generator inlet temperature. Uncertainties of the plant physical parameters and operating conditions were also incorporated in these transients. Eight training functions were adopted during the training stage to develop the most efficient network. The developed ANN model predictions were subsequently tested successfully considering different new transients. Overall, through prompt prediction of NPP behavior under different transients, the study aims at demonstrating the potential of artificial intelligence to empower rapid emergency response planning and risk mitigation strategies.