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.
This paper describes a novel disaster evacuation system using embedded systems such as smart devices for crisis and emergency management. In indoor environments deployed with the Bluetooth Low Energy(BLE) beacons, smart devices detect their indoor positions from beacon messages and interact with Map Server(MS) and Route Server(RS) in the Internet over the LTE and/or Wi-Fi functions. The MS and RS generate an optimal path to the nearest emergency exit based on a novel graph generation method for less route computation, called the Disaster Evacuation Graph(DEG), for each smart device. The DEG also enables efficient processing of some constraints in the computation of route, such as load balancing in situation of different capacities of paths or exits. All data interfaces among three system components, the MS, RS, smart devices, have been defined for modular implementation of our disaster evacuation system. Our experimental system has been deployed and tested in our building thoroughly and gives a good evidence that the modular design of the system and a novel approach to compute emergency route based on the DEG is competitive and viable.
여름철 집중적인 태풍이나 호우로 인해 침수 및 범람으로 인명 피해가 존재한다. 이러한 피해로 인해 제일 큰 재해는 홍수이며 인명 피해를 줄이기 위해 본 논문에서는 Map API를 활용한 최단 거리 알고리즘 기반 보행자 경로 탐색 연구를 제안한다. 본 시스템은 Map API를 비교분석을 통하여 선정하고 최단 경로를 제공한다. 탐색 된 경로는 JSON 형태와 대피소의 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 이 데이터를 기반하여 설계 및 구현한 경로 탐색 시스템은 보행자의 위치를 파악하여 돌발 홍수 발생하였을 때 대피 경로를 제공한다. 또 대피 경로로 이동 중 진입하지 못하는 경로일 경우 보행자의 현재 위치를 파악하여 경로 재탐색하여 새로운 경로를 제공한다. 이에 본 논문에서 제안하는 보행자 경로 탐색 시스템은 안전사고에 예방할 것으로 사려된다.
A simulation-based approach is proposed to study the protective actions taken by residents during nuclear emergencies using cognitive findings. Human perception-based behaviors are not heavily incorporated in the evacuation study for nuclear emergencies despite their known importance. This study proposes a generic framework of perception-based behavior simulation, in accordance with the ecological concept of affordance theory and a formal representation of affordance-based finite state automata. Based on the generic framework, a simulation model is developed to allow an evacuee to perceive available actions and execute one of them according to Newton's laws of motion. The case of a shadow evacuation under nuclear emergency is utilized to demonstrate the applicability of the proposed framework. The illustrated planning algorithm enables residents to compute not only prior knowledge of the environmental map, but also the perception of dynamic surroundings, using widely observed heuristics. The simulation results show that the temporal and spatial dynamics of the evacuation behaviors can be analyzed based on individual perception of circumstances, while utilizing the findings in cognitive science under unavoidable data restriction of nuclear emergencies. The perception-based analysis of the proposed framework is expected to enhance nuclear safety technology by complementing macroscopic analyses for advanced protective measures.
재난 상황에서 사람을 안전하게 피난시키는 것은 매우 중요하다. 인명 안전을 위한 다양한 피난 시뮬레이션 툴이 개발되어 사용되고 있지만, 대부분의 툴에 적용된 방식은 Map을 분석하여 최단 경로를 추출해 Agent를 결정된 경로를 따라 이동시키는 알고리즘으로 구현되었다. 이 방법은 재난 환경에 변화가 없는 조건에서 피난경로를 빠른 시간에 예측하기에 적합하다. 그러나 재난상황은 시시각각으로 변화하기 때문에 피난알고리즘은 이에 대응할 수 있어야 하지만 기존 알고리즘으로는 대응이 곤란한 실정이다. 강화학습을 기반으로 한 인공지능 기술을 활용하면 변화하는 재난에 대응 가능한 피난경로 알고리즘의 개발 가능할 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 알고리즘 개발의 기초단계로서, 강화학습 기법으로 개발된 피난 알고리즘이 IMO MSC.1/Circ1533에서 요구하는 피난시뮬레이션 툴의 성능조건을 만족하는지 여부를 평가하였다.
이 논문은 화산재해지도가 갖는 특성을 규명하고, 국내외 화산재해지도의 사례조사를 통해 유형화하였다. 저자들은 해외의 화산재해지도의 구성요소를 도출하여 백두산을 대상으로 활용방안을 모색하는 것을 목적으로 하였다. 국외 화산재해지도에 대해 세 가지 유형(Hazard Map, Risk Map, Damage Map)의 재해지도 분석틀을 통해 검토하고, 화산재해지도의 구성요소를 도출하였다. 도출된 화산재해지도 구성요소는 1) 과거이력 누적 지도, 2) 확률론적 위험지도, 3) 시나리오 기반 지도이며, 이를 바탕으로 활용사례별(피난활용형, 방재정보형, 방재교육형) 화산재해지도의 구성요소를 제시하였다.
현재 건물은 예전에 비해 더 높고 더 복잡하면서 다양한 형태로 설계되고 있다. 그러므로 잠재적인 위험 요소는 더 증가하고, 화재, 정전, 지진, 호수, 태풍 등의 재해가 발생할 수 있다. 이들 재난은 가능한 신속하게 건물 안의 사람들을 대피시켜야 한다. 본 논문에서는 건물 내부에서의 센서와 유도등 네트워크를 통합 구축하여 신속하게 재난을 감지하고 내부 지리 정보를 이용하여 정확하게 대피 유도할 수 있는 새로운 재난 대피 유도 개념을 제시한다. 본 논문에서는 이 개념을 이용하여 건물 내부에서 화재 재난을 관리하기 위해 센서와 유도등 네트워크 기반의 통합 논리 모델을 제시한다. 더불어 제안된 논리 모델을 지도 상에 가시화하고 운영 실험을 실시하여 검증한다.
In general, forecast tsunami heights announced for tsunami warning are computed by using a linear tsunami model with coarse grids which leads the underestimation of inundation area. Thus, an accurate tsunami inundation map corresponding to the forecast tsunami height is indispensible for an emergency evacuation plan. A practical way to construct a relatively accurate tsunami inundation map was proposed in this study for the quantitative forecast of inundation area. This procedure can be introduced as in the followings: The fault dislocations of potential tsunami sources generating a specific tsunami height near an interested area are found by using a linear tsunami model. Based on these fault dislocations, maximum inundation envelops of the interested area are computed and illustrated by using nonlinear inundation numerical model. In this study, the tsunami inundation map for Imwon area was constructed according to 11 potential tsunami sources, and the validity of this process was examined.
본 연구는 XP-SWMM 모형과 GIS 기법을 이용하여 도시지역인 사당동 지역의 국지성 돌발홍수를 사례로 강우단계에 따른 내수침수상황을 모의하여 침수예상지역을 분석하고 그에 따른 대피 강우기준을 개발하였다. 사당천의 배수영향을 크게 받는 지역적 특성을 고려하여 배수관망해석시 사당천 좌안 기점수위를 지정, 경계, 위험 홍수위 및 만수위로 입력한 후 각 수위에 대하여 강우를 단계별로 적용하여 침수예상지역을 분석하였고, 이를 바탕으로 침수예상지도를 작성하였다. 분석된 결과를 통하여 사당동지역의 경우 대피강우기준을 2단계인 준비 및 경계강우(40mn.hr), 대피강우(65mm/hr)로 설정하였다. 본 연구에서 제시된 침수예상지도 작성 및 대피강우기준 개발 방법론을 응용함으로써 도시지역 침수피해에 대비한 합리적인 방재대책 및 침수피해 최소화를 위한 효과적인 대응체계를 구축하는데 크게 기여할 것으로 사료된다.
연구목적 : 한국과 일본의 재난안전마을 관련 운영 컨텐츠 사례를 조사 및 분석하여 농촌지역 특성에 맞는 재난안전마을 구축사업 시 적용하기 위함이다. 연구방법 : 한국과 일본의 재난안전마을 관련 사업 컨텐츠 현황을 주민참여, 구조적, 법 제도 환경적으로 분류하여 조사 및 분석을 통해 특성을 살펴보았으며 농촌지역 특성에 맞는 재난안전마을 컨텐츠(안)을 제시하였다. 연구결과 : 주민참여 컨텐츠는 유관기관과 연계한 기초안전교육, 심폐소생술 교육, 대피소 생활 체험 훈련, 대피 훈련, 농촌활동과 재난활동 병행 훈련, 마을 안전지도 만들기 등이 있으며 법 제도 환경적 컨텐츠는 재난안전마을 구축을 위한 법, 조례 제정, 전문가 파견제도, 풍수해보험 제도, 마을만들기 기금조성을 위한 펀드 제도 등을 제시하였다. 또한 구조적인 컨텐츠는 자립형 대피소, 무선 대피 안내 방송시스템, 하천재해 방재시스템, 재난안전 안내 표지판, 마을안전지도 표지판 제작, 방재공원 구축 등을 제시하였다. 결론 : 법 제도 환경적 컨텐츠는 법/제도 마련을 위한 기반 구축이고 구조적 컨텐츠는 안전성을 확보하는 것과 더불어 농촌지역 환경을 고려한 친환경 공법을 활용하여 설치해야 한다. 또한 주민참여는 농촌마을의 주민의 연령, 특성, 환경 등 다양한 항목을 고려하여 컨텐츠를 활용해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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