• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.31-37
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• 2020

Last year's Goseong-Sokcho forest fires have highlighted the limitations of extinguishing work for night-time forest fire and the importance of quick identification for information on the spread of forest fire. However, it is not easy to find services that take into account the characteristics of forest fires, as most existing disaster-related mobile applications and research assume various disaster situations rather than just forest fire situations. Therefore, a system that can provide information quickly is needed, taking into account the characteristics of forest fires and the limitations of extinguishing work. In this paper, we propose evacuation route guidance services that bypass areas where fire has already spread, supplement existing methods of extinguishing work, and provide general information on forest fire situations in real time, by putting drones into forest fire situations. It has been implemented to automate image analysis using the Rekognition service of Amazon Web Service (AWS), and the results of fire detection and the T Map API guide the evacuation path. It is expected that the results of this paper will allow efficient and rapid rescue and extinguishing work to be carried out, and further reduce the damage of human life caused by forest fires.

• 대한안전경영과학회지
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• 제21권4호
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• pp.51-58
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• 2019

The LBS(Location Based Service) technology plays an important role in reducing wastes of time, losses of human lives and economic losses by detecting the user's location in order by suggesting the optimal evacuation route of the users in case of safety accidents. We developed an algorithm to estimate indoor location, movement path and indoor location changes of smart phone users based on the built-in sensors of smartphones and the dead-reckoning algorithm for pedestrians without a connection with smart devices such as Wi-Fi and Bluetooth. Furthermore, seven different indoor movement scenarios were selected to measure the performance of this algorithm and the accuracy of the indoor location estimation was measured by comparing the actual movement route and the algorithm results of the experimenter(pedestrian) who performed the indoor movement. The experimental result showed that this algorithm had an average accuracy of 95.0%.

• 대한교통학회지
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• 제25권6호
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• pp.197-208
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• 2007

건축기술의 발달로 세계적으로 초대형 건축물들이 나타나고 있다. 건축물들의 대형화, 복잡화는 안전상의 큰 문제점을 가지고 있으며, 이에 걸맞는 안전대책이 요구된다. 본 연구에서는 건물에 적용되는 최신기술 및 시스템을 외국사례를 기준으로 소개하고 더 나아가 이를 바탕으로 건물에서 화재시 직접적으로 피난자들을 유도할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 빌딩에서 화재를 실시간으로 감지하여 영향을 파악할 수 있는 무선센서 네트워크가 현실화됨에 따라 이러한 정보를 이용할 수 있게 되었고, 이점에 착안하여 방향성유도등을 전제로 한 직접적인 유도방안을 마련하였다. 화재 정보를 이용함에 있어서 기본적으로 Quickest Path Algorithm에서 비지배경로의 개념을 사용하여 시간과 용량을 고려한 경로를 선택하게 하였고, 화재의 영향을 시간과 용량의 제한조건으로 설정하여 경로의 선택에 영향을 주도록 하였다. 마지막으로 사례연구를 통해 네트워크에 적용해본 결과 Quickest Path Algorithm은 링크의 용량에 따라 효율적인 분산유도가 가능하였으며, 화재상황을 부여하여 경로상 화재에 의한 온도, 연기에 의해 링크 이용이 제한되는 경우에 있어서 해당링크를 피하거나, 수요를 제한하여, 실제적용시 안전과 피난시간의 최소화 등 피난유도의 목적을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1371-1376
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• 2019

구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권2호
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• pp.53-63
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• 2020

본 연구에서는 2차원 흐름 해석 모형인 Hydro_AS-2D 모형을 이용하여 해수면 상승과 극한 홍수 발생 시 창원시 성산구 및 의창구 일대의 침수피해 상황을 모의하고, 그 결과를 3차원 지형 상에 표출한 후 BIM 기술을 이용하여 최적 대피경로를 도출하였다. 기후변화는 홍수재해 측면에서 크게 두 가지 요소에 영향을 미치는데 해수면 상승과 극한 강우사상의 증가이다. 해수면 상승은 그 자체만으로 연안지역에 해수가 범람하여 침수현상을 유발하는 영향을 미칠 수 있을 뿐 아니라 하천의 기점 홍수위를 상승시켜 하천 전체에 걸쳐 홍수위 상승을 유발한다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 해수위 상승과 태풍에 의한 폭풍해일에 의한 해수위 상승, 그리고 태풍에 의한 극한 강우사상을 모의조건으로 설정하였다. 창원시의 지형공간정보와 하천정비기본계획의 하천횡단 정보를 이용하여 유역전체의 3차원 공간정보로 구성하고 이를 수치모형화 하였다. 연구대상지역은 BIM 기술을 이용하여 3차원 지형정보 상에 건물의 층고, 대피소 위치 등의 정보를 가지고 있는 3차원 도시정보모델로 구축하였으며, 수치모의 결과를 이 모델 상에 표출하고 대피계획을 위한 분석에 사용하였다. 침수발생 시 대피경로는 시간에 따른 침수 범위의 변화에 따라 대피소로의 경로를 설정하는 알고리즘에 의해 결정되며, 설정된 경로는 직관적인 3차원 공간정보 상에 표출되어 사용자에게 제공된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권1호
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• pp.92-99
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• 2024

To minimize the cumulative radiation dose, various path-finding approaches for single agent have been proposed. However, for emergence situations such as nuclear power plant accident, these methods cannot be effectively utilized for evacuating a large number of workers because no multi-agent method is valid to conduct the mission. In this study, a novel algorithm for solving the multi-agent path-finding problem is proposed using the conflict-based search approach and the objective function redefined in terms of the cumulative radiation dose. The proposed method can find multi paths that all agents arrive at the destinations with reducing the overall radiation dose. To verify the proposed method, three problems were defined. In the single-agent problem, the objective function proposed in this study reduces the cumulative dose by 82% compared with that of the shortest distance algorithm in experiment environment of this study. It was also verified in the two multi-agent problems that multi paths with minimized the overall radiation dose, in which all agents can reach the destination without collision, can be found. The method proposed in this study will contribute to establishing evacuation plans for improving the safety of workers in radiation-related facilities.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권7호
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• pp.870-874
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• 2018

선박은 해양사고 발생 시 최악의 경우 퇴선을 해야 하나 특성상 협소하고 복잡하며 해상에서 운항하므로 퇴선이 쉽지 않다. 특히, 여객선의 경우 해상에서의 안전훈련을 이수하지 않은 불특정 다수의 승객들로 인해 더욱 퇴선이 어려운 상황이 된다. 이런 경우 승무원들의 피난 유도가 상당히 중요한 역할을 하게 된다. 그리고 구조자가 사고 선박에 진입하여 구조 활동을 하는 경우 어느 구역으로 진입해야 가장 효과적인지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 승무원 및 구조자는 최단경로를 택하여 이동하는 것이 일반적이나 최단 경로에 사고 상황 등이 발생했을 경우 제2의 최적 경로 선택이 필요하다. 이러한 상황을 해결하기 위해 이 연구에서는 머신러닝(Machine learning)의 기법 중에 하나인 강화학습(Reinforcement Learning)의 Q-Learning 이용하여 퇴선 경로를 산출하고자 한다. 강화학습은 인공지능(Artificial Intelligence)의 가장 핵심적인 기능으로 현재 여러 분야에 사용되고 있다. 현재까지 개발된 대부분의 피난분석 프로그램은 최단 경로를 탐색하는 기법을 사용하고 있다. 이 연구에서는 최단경로가 아닌 최적경로를 분석하기 위해 머신러닝의 강화학습 기법을 이용하였다. 향후 AI기법인 머신러닝은 자율운항선박의 최적항로 선정 및 위험요소 회피 등 다양한 해양관련 산업에 적용 가능할 것이다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2010년도 춘계 학술논문 발표대회 2부
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• pp.91-93
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• 2010

Recently, the regulation about HEE(horizontally installed emergency exit) established at upper 4story in apartment houses was introduced by revising enforcement degree of Building Act. HEE is a facility for egress to lower story through floor breach and ladder system so that it gives a useful evaquation way directly to an individual household in apartment when they failed to evacuate through the entrance door. HEE may offer an opportunity to optain two way egress path ways instead of evacuation space at balcony and through path way to adjacent household in building and that might be an big strengh. but it needs to guarantee for against the crime, getting detailed reviews for being security and supplementation of fire test methods.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.129-136
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• 2008

첨단기술의 발달로 인해 건물은 대형화, 복합화되고 있으며, 이로 인해 실내공간을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 또한 객체지향 3D CAD의 출현으로 인해 건물의 설계와 시공프로세스에서 계속적인 이용이 가능한 정보들이 제작되고 있다. 이런 정보들을 활용하여 건물의 유지관리 단계에서 실내공간을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 필요한 시점이라 할 수 있다. 본 연구에서는 첨단기술을 융합한 공간정보 관리 시스템을 구축하기 위한 기초 연구로서 공간네트워크 모델을 자동으로 생성하는 프로세스를 정의하고 정의된 프로세스에 따라 샘플 모델을 구축하여 그 유용성을 검증해 보았다. 결과적으로 효과적인 공간 네트워크 모델이 생성되어 피난경로 검색이라는 기능을 효율적으로 수행하는 결과를 얻어낼 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.217-231
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• 2009

재난 발생시 보다 안전하고 효율적인 도로 운영을 위해서는 사전에 대피 및 방재경로 등의 지정과 더불어 재난 발생시 상황 변환에 따른 신호운영 방안이 정의되어 있어야 한다. 특히 재난 발생시 운영자의 대응이 지체된다면 도로 이용자의 안전을 확보할 수 없을 뿐만 아니라 막대한 사회적 손실을 입게 되므로 교통방재시스템의 설계방향에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 풍수해로 인한 피해가 잦은 청주시를 대상으로 교통방재시스템을 설계하고, 도로 이용자의 안전을 위해 대피 및 방재경로를 새롭게 정의하였으며, 경로의 효용성을 높이기 위해 신호운영방안을 영향권별로 정의하여 그에 대한 효과를 분석하였다. 본 연구에서 정의한 신호운영을 적용하여 분석한 결과 평상시와 유사한 교통흐름을 나타내었으며, 재난 발생시 재난에 대한 정보를 도로 이용자들에게 최대한 빠르게 전달하고, 상황에 적절한 신호운영을 실시한다면 이용자들의 안전을 확보할 수 있을 것으로 판단되었다.