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.
현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.
This paper introduces basic research of optimum routing assessment system as voyage support purpose which can obtain safe and efficient route. In view point of safety, the prediction of ship motion should be evaluated in the condition of rough weather This part includes general seakeeping estimation based on 3 dimensional panel method and parametric roil prediction. For increasing voyage efficiency, ETA(Estimated Time of Arrival) and fuel consumption should be calculated considering speed reduction and power increase due to wave effects based on added resistance calculation and ship performance characteristics. Basically, the weather forecast is assumed to be prepared previously to operate this system. The idea of these factors in this system will be helpful to escape from dangerous voyage situation by wave conditions and to make optimum route planning based on ETA and fuel consumption.
In this study, the independent variables are the floor plan configulation. The dependent variables are the occupant's egress behavior, especially spatial movement pattern, and life - safety performance of building. Fire events were simulated on single story of office building. Simulation run for allowable secaping thime(180 seconds) arbitrarily selected, and involved 48 occupants. The major findings Pre as follows. 1) Computer simulation model suggested in this study can be used as the Preoccupancy evaluation method of the life-safety performance for architectural design based on prediction of occupants' egress behavior in the levels of validity and sensitivity, 2) Sucess or failure in occupants' escape is determined by decreasing walking speed caused by jamming at exits or over crowded corridor, and increasing route length caused by running about in confusion at each subdivision and corridor. 3) In floor plan configuration which safe areas located at the extreme ends of the corridor, cellular floor planning have to be avoided preventing jamming and running about in confusion at overcrowded corridor.
유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.
This paper presents the issue that is predicting the movement of an agent in an enclosed space by using the MDP (Markov Decision Process). Recent researches on the optimal path finding are confined to derive the shortest path with the use of deterministic algorithm such as $A^*$ or Dijkstra. On the other hand, this study focuses in predicting the path that the agent chooses to escape the limited space as time passes, with the stochastic method. The MDP reward structure from GIS (Geographic Information System) data contributed this model to a feasible model. This model has been approved to have the high predictability after applied to the route of previous armed red guerilla.
Naval ship could face a variety of threats in isolated seas. In particular, fires and flooding are defined as disasters that are very likely to cause irreparable damage to ships. These disasters have a very high risk of personal injury as well. Therefore, when a disaster occurs, it must be quickly suppressed, but if there are people in the disaster area, the protection of life must be given priority. In order to quickly evacuate the ship crew in case of a disaster, we would like to propose a plan to quickly explore the evacuation route even in urgent situations. Using commercial escape simulation software, we obtain the data for deep neural network learning with simulations according to aisle characteristics and the properties and number of evacuation person. Using the obtained data, the passage prediction model is trained with a deep learning, and the passage time is predicted through the learned model. Construct a numerical map of a naval ship and construct a distance matrix of the vessel using predicted passage time data. The distance matrix configured in one of the path search algorithms, the Dijkstra algorithm, is applied to explore the evacuation path of naval ship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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