전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.
Purpose: The purpose of this study was to develop a guidebook for teachers about coping behavior education in emergency situations for elementary school students. Method: Dick and Carey's teaching model (1996) and Keller's ARCS theory (1985) was applied to develop this guidebook. Results: The contents consist of subjects, reference materials for teachers, a case study, and worksheets for students. The contents of the 5 units are as follows: 1)Identifying a dangerous situation around the school area and in school, 2)Coping tips in dangerous situations that can occur at school, 3)Prevention and coping method of sexual violence, 4)Coping method for natural disasters, and 5)First aid in emergency situations. The presented case study was a real case scenario and the worksheets contained various activities initiated by students. Conclusions: This guidebook can be an effective tool in coping education classes for emergency situations at elementary schools. The goal of the guideline book is reach as many elementary schools as possible.
Geospatial research on emergency response in multi-level micro-spatial environments (e.g., multi-story buildings) that aims at understanding and analyzing human movements at the micro level has increased considerably since 9/11. Past research has shown that reducing the time rescuers needed to reach a disaster site within a building (e.g., a particular room) can have a significant impact on evacuation and rescue outcomes in this kind of disaster situations. With the purpose developing emergency response systems that are capable of using complex real-time geospatial information to generate fast-changing scenarios, this study develops a Spatiotemporal Optimal Route Algorithm (SORA) for guiding rescuers to move quickly from various entrances of a building to the disaster site (room) within the building. It identifies the optimal route and building evacuation bottlenecks within the network in real-time emergency situations. It is integrated with a Ubiquitous Sensor Network (USN) based tracking system in order to monitor dynamic geospatial entities, including the dynamic capacities and flow rates of hallways per time period. Because of the limited scope of this study, the simulated data were used to implement the SORA and evaluate its effectiveness for performing 3D topological analysis. The study shows that capabilities to take into account detailed dynamic geospatial data about emergency situations, including changes in evacuation status over time, are essential for emergency response systems.
The biggest obstacle to the commercialization of small and medium size microgrid (MG) is the reliability and economics of MG operation and maintenance. In this paper, we propose an autonomous operation method that is implemented as an application program installed in the MG operating system in emergency situations. The proposed algorithm consists of four steps of distinction, recognition, determination and control of emergency situations that can occur in MG. A fuzzy-based situation decision algorithm has been proposed to eliminate the barriers of autonomous operation in actual emergency situation such as occurrence of bad data and communication delay. In addition, countermeasures have been suggested for cases where multiple emergency situations have occurred in combination. The proposed algorithm was tested in a 500kW actual microgrid site of a university. Through the test, the validity of the proposed method and its applicability to practical MG operation are verified.
This paper aims to propose an emergency recognition system using multimodal information extracted by an image processing module, a voice processing module, and a gravity sensor processing module. Each processing module detects predefined events such as moving, stopping, fainting, and transfer them to the multimodal integration module. Multimodal integration module recognizes emergency situation by using the transferred events and rechecks it by asking the user some question and recognizing the answer. The experiment was conducted for a faint motion in the living room and bathroom. The results of the experiment show that the proposed system is robust than previous methods and effectively recognizes emergency situations at various situations.
Programs provided by the Korea Association of Cardiopulmonary Resuscitation include Basic Life Support (BLS), Advanced Cardiac Life Support (ACLS), Pediatric Advanced Life Support (PALS), and Korean Advanced Life Support (KALS). However, programs pertinent to dental care are lacking. Since 2015, related organizations have been attempting to develop a Dental Advanced Life Support (DALS) program, which can meet the needs of the dental environment. Generally, for initial management of emergency situations, basic life support is most important. However, emergencies in young children mostly involve breathing. Therefore, physicians who treat pediatric dental patients should learn PALS. It is necessary for the physician to regularly renew training every two years to be able to immediately implement professional skills in emergency situations. In order to manage emergency situations in the pediatric dental clinic, respiratory support is most important. Therefore, mastering professional PALS, which includes respiratory care and core cases, particularly upper airway obstruction and respiratory depression caused by a respiratory control problem, would be highly desirable for a physician who treats pediatric dental patients. Regular training and renewal training every two years is absolutely necessary to be able to immediately implement professional skills in emergency situations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2787-2800
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2022
The aging society increases emergency situations of the elderly living alone and a variety of social crimes. In order to prevent them, techniques to detect emergency situations through voice are actively researched. This study proposes CutPaste-based anomaly detection model using multi-scale feature extraction in time series streaming data. In the proposed method, an audio file is converted into a spectrogram. In this way, it is possible to use an algorithm for image data, such as CNN. After that, mutli-scale feature extraction is applied. Three images drawn from Adaptive Pooling layer that has different-sized kernels are merged. In consideration of various types of anomaly, including point anomaly, contextual anomaly, and collective anomaly, the limitations of a conventional anomaly model are improved. Finally, CutPaste-based anomaly detection is conducted. Since the model is trained through self-supervised learning, it is possible to detect a diversity of emergency situations as anomaly without labeling. Therefore, the proposed model overcomes the limitations of a conventional model that classifies only labelled emergency situations. Also, the proposed model is evaluated to have better performance than a conventional anomaly detection model.
International journal of advanced smart convergence
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제1권2호
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pp.39-42
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2012
This paper proposed a method that detects emergency situations in a video stream using MHI (Motion History Image) and template matching for a video-based intelligent security system. The proposed method creates a MHI of each human object through image processing technique such as background removing based on GMM (Gaussian Mixture Model), labeling and accumulating the foreground images, then the obtained MHI is compared with the existing MHI templates for detecting an emergency situation. To evaluate the proposed emergency detection method, a set of experiments on the dataset of video clips captured from a security camera has been conducted. And we successfully detected emergency situations using the proposed method. In addition, the implemented system also provides MMS (Multimedia Message Service) so that a security manager can deal with the emergency situation appropriately.
It has been criticized that conventional human reliability analysis (HRA) methodologies for probabilistic safety assessment (PSA) have been focused on the quantification of human error probability (HEP) without detailed analysis of human cognitive processes such as situation assessment or decision-making which are crticial to successful response to emergency situations. This paper introduces a new human reliability analysis (HRA) methodology, AGAPE-ET (A guidance And Procedure for Human Error Analysis for Emergency Tasks), focused on the qualitative error analysis of emergency tasks from the viewpoint of the performance of human cognitive function. The AGAPE-ET method is based on the simplified cognitive model and a taxonomy of influencing factors. By each cognitive function, error causes or error-likely situations have been identified considering the characteristics of the performance of each cognitive function and influencing mechanism of PIFs on the cognitive function. Then, overall human error analysis process is designed considering the cognitive demand of the required task. The application to an emergency task shows that the proposed method is useful to identify task vulnerabilities associated with the performance of emergency tasks.
Objectives : The education of dental hygienists on emergency care has been implemented as a part of curriculum at school, the contents and practice are inadequately and unsystematically conducted. The purpose of the study was to examine the perception and use of emergency care in dental hygienists in various emergency situations and emergency medical equipment. Methods : The subject of this study was 64 dental hygienists dental hygienists in Chungchenongnam-Do. The data were collected through a self-administered questionnaire from November, 17 to 24, 2011. Results : Only 3.1% of dental hygienists answered "I know very well", exhibiting relatively low level of recognition. Moreover, 15.6% of respondents answered "I know quite well", 53.2% answered "I know somewhat well", and 28.1% answered "I do not know well". In terms of the operation of defibrillator, 9.4% of dental hygienists answered "yes" and 90.6% answered "no". Regarding performing CPR, 15.6% of respondents answered "I can perform" while 84.4% answered "I can not perform". Conclusions : Despite the education on emergency medicine, dental hygienists working in dental clinics are found to be not well aware of proper perception of emergency care and the utilization of emergency medical equipment. Therefore, appropriate refresh educational framework and development and application of programs are thought to be essential for dental hygienists to adequately and swiftly respond to emergency situations by full recognition of the importance of emergency care.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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