• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.697-705
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• 2021

현재 고속도로 터널 내 돌발상황 정보는 라디오 재난경보방송 및 VMS (Variable Message Sign)를 통해 터널 내에서만 제공되고 있다. 따라서, 터널 입구부 사고의 경우, 운전자는 돌발상황 정보 서비스를 받지 못하며, 이에 대한 대처가 늦어져 사고 위험성이 증가하게 된다. 한편, 터널 진입구간 라디오 기반 돌발상황 정보 서비스는, 해당 문제점에 대한 좋은 해결방안이 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 라디오 기반 재난경보 방송을 실시하기 전 일반 운전자들의 자동 재난경보방송 기술에 대한 생각과 수용성을 분석하는 것이다. 총 762명의 운전자를 대상으로 수행된 설문조사 결과에 대하여 구조방정식을 적용하였으며, 새롭게 도입될 기술과 서비스에 대한 수용성 분석을 진행하였다. 결과적으로 운전자 특성(연령, 운전빈도, 운전경력 등), 교통정보 활용도, 교통정보 유용성이 자동 정보제공 기술 및 라디오 재난경보방송 수용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 새로운 재난경보방송 시스템의 검토 및 적용에 대한 기반자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.332-334
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• 2015

Nowadays a disaster event such as a building on fire, an earthquake or typhoon could occur any time, and any where. In such event, a warning notification system is a vital tool to send warning notifications to at-risk people in advance and provide them useful information to escape the dangerous area. Though some systems have been proposed such as emergency alert system using android, SMS or P2P overlay network, these works mainly focus on a reliable message distribution methods. In this work, we introduce a full prototype implementation of a personalized warning notification system based on geosocial information, which generates a personalized warning message for each user and delivers the messages through email or an android application. The system consists of four main modules: a web interface, database, a knowledge-based message generator, and message distributor. An android application is also created for user to receive warning messages on their smart phone. The prototype has been demonstrated successfully with a building-on-fire scenario.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.63-71
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• 2020

본 논문에서는 최근 가장 신뢰도 높은 인공지능 탐지 알고리즘인 YOLOv3와 EfficientDet을 이용한 화재 탐지 기술과 문자, 웹, 앱, 이메일 등 4종류의 알림을 동시에 전송하는 알림서비스 그리고 화재 탐지와 알림서비스를 연동하는 AWS 시스템을 제안한다. 우리의 정확도 높은 화재 탐지 알고리즘은 두 종류인데, 로컬에서 작동하는 YOLOv3 기반의 화재탐지 모델은 2000개 이상의 화재 데이터를 이용해 데이터 증강을 통해 학습하였고, 클라우드에서 작동하는 EfficientDet은 사전학습모델(Pretrained Model)에서 추가로 학습(Transfer Learning)을 진행하였다. 4종류의 알림서비스는 AWS 서비스와 FCM 서비스를 이용해 구축하였는데, 웹, 앱, 메일의 경우 알림 전송 직후 알림이 수신되며, 기지국을 거치는 문자시스템의 경우 지연시간이 1초 이내로 충분히 빨랐다. 화재 영상의 화재 탐지 실험을 통해 우리의 화재 탐지 기술의 정확성을 입증하였으며, 화재 탐지 시간과 알림서비스 시간을 측정해 화재 발생 후 알림 전송까지의 시간도 확인해보았다. 본 논문의 AI 화재 탐지 및 알림서비스 시스템은 과거의 화재탐지 시스템들보다 더 정확하고 빨라서 화재사고 시 골든타임 확보에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.349-350
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• 2015

Traditional power tunnel monitoring and diagnosis system provides simple alert in accordance with limits which set by operator using various field installed various sensor measurements. System's algorithm is too simple and it has uncertainty of sensor with error. In this paper, proposed algorithm give operator verification using installed sensor measurements such as environmental sensors for fire prevention because of cable overheat in the power tunnel.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.500-511
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• 2021

연구목적: 후쿠시마 원자력 발전소 폭발사고 발생 당시의 재난상황, 주민보호를 위한 비상발령 상황, 주민 피난 상황에 대한 조사와 더불어 당시 주민보호 시스템에 있어서 제기된 문제점 및 조치사항에 대한 조사를 수행함으로서, 국내 원자력 재해를 대비한 주민 피난 대책 수립 과정에서 검토해야만 하는 시사점을 도출하고자 한다. 연구방법: 동일본 대지진 직후부터 현재까지 일본의 국가, 국회, 지자체 및 관련기관으로부터 발행된 보고서를 중심으로 문헌조사를 수행하였다. 연구결과: 후쿠시마 원자력발전소 폭발사고 발생 당시의 주민의 피난과정에서 도출된 문제점과 대응방안에 대한 조사 결과를 통하여 국내의 방사능 재해 대책 수립과정에 있어서 검토해야만 하는 사항을 도출하였다. 결론: 검토 사항을 크게 4가지로 분류하였으며 각 분류에 따른 상세 검토사항을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.651-653
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• 2015

Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone Black 등 임베디드 보드가 세상에 보편화 되어 임베디드 보드를 활용하여 홈 스마트 시스템, 공작 기계 등 여러 제품들이 만들어 진다. 최근 시약이나 위험물등 위험한 재료를 관리하여 다루는데 있어 사고 및 화재 발생 시 미리 알지 못해 방치되어 큰 피해가 빈번히 일어나고 있다. 이에 본 논문에서는 임베디드(BeagleBone Black)보드, 센서, 그리고 RFID를 활용 하여 실시간으로 위험 재료들을 보관하여 관리하는 시스템을 제안한다. 이는 문제 발생 시 관리자에게 즉시 정보를 제공하여 안전사고를 미연에 예방 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.147-153
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• 2017

The mortality rate in industrial accidents in South Korea was 11 per 100,000 workers in 2015. It's five times higher than the OECD average. Economic losses due to industrial accidents continue to grow, reaching 19 trillion won much more than natural disaster losses equivalent to 1.1 trillion won. It requires fundamental changes according to industrial safety management. In this study, We classified the risk of accidents in industrial complex of Ulju-gun using spatial analytics and data mining. We collected 119 data on accident data, factory characteristics data, company information such as sales amount, capital stock, building information, weather information, official land price, etc. Through the pre-processing and data convergence process, the analysis dataset was constructed. Then we conducted geographically weighted regression with spatial factors affecting fire incidents and calculated the risk of fire accidents with analytical model for combining Boosting and CART (Classification and Regression Tree). We drew the main factors that affect the fire accident. The drawn main factors are deterioration of buildings, capital stock, employee number, officially assessed land price and height of building. Finally the predicted accident rates were divided into four class (risk category-alert, hazard, caution, and attention) with Jenks Natural Breaks Classification. It is divided by seeking to minimize each class's average deviation from the class mean, while maximizing each class's deviation from the means of the other groups. As the analysis results were also visualized on maps, the danger zone can be intuitively checked. It is judged to be available in different policy decisions for different types, such as those used by different types of risk ratings.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.42-50
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• 2016

In case of a emergency situation or a natural disaster, a warning notification system is an essential tool to notify at-risk people in advance and provide them useful information to survive the event. Although some systems have been proposed such as emergency alert system using android, SMS, or P2P overlay network, these works mainly focus on a reliable message distribution methods. In this paper, we proposed a novel design and implementation of a personalized warning notification system to help inform not only the at-risk people but also their family and friends about the coming disaster as well as escape plan and survival information. The system consists of three main modules: the user selection module, the knowledge based message generator, and message distribution modules. The user selection module collects the list of people involved in the event and sorts them based on their level of involvement (their location, working position and social relationships). The knowledge based message generator provides each person with a personalized message that is concise and contains only the necessary information for the particular person based on their working position and their involvement in the event. The message distribution module will then find a best path for sending the personalized messages based on trustiness of locations since network failures may exist in a disaster event. Additionally, the system also have a comprehensive database and an interactive web interface for both user and system administrator. For evaluation, the system was implemented and demonstrated successfully with a building on fire scenario.

• 대한인간공학회지
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• 제29권4호
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• pp.673-680
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• 2010

The effects of different auditory warnings on response time and accuracy were studied in a laboratory ship-bridge work environment. Subjective preference on the type of auditory warnings was also of a primary concern. Twenty five subjects were asked to select an appropriate button for the warning sound presented with three types of auditory warning (abstract sound, auditory icon, and voice alarm) and five levels of warning situation (fire, steering failure, collision, engine failure, and low power). Results showed that the response time and accuracy was significantly affected by the types of auditory warning. The voice alarm resulted in a higher accuracy and subjective preference, as compared to the auditory icon and abstract sound. Regarding the response time, auditory icons and voice alarms were equivalent and superior to abstract sounds. Actual or potential applications of this research include guidelines for the design of integrated ship bridge systems.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.364-370
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• 2008

최근 무선통신 및 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 확대로 다양한 환경에서 정보를 수집, 가공 할 수 있게 되었다. 특히 센서들의 크기가 소형화되면서 노드의 개수도 많아짐에 따라 이웃노드와의 채널간섭 및 충돌, 에너지 소모 등의 문제가 대두되었다. 본 논문에서는 지하공간에서 효율적인 통신을 위하여 비컨을 사용하고 TinyOS기반으로 설계 및 구현하여, 멀티홉 메쉬 구조에 적합한 무선 센서 네트워크를 구축하였다. 구현한 프로토콜은 비컨 간의 충돌방지를 위한 스케줄링을 제공하여 안정적인 Association이 가능하도록 하였으며, NAA(Next Address Assignment) 기법을 이용하여 동적인 주소할당과 재사용을 지원한다. 또한 실시간 정보처리를 위한 지식정보 서버를 구축하였다. 끝으로 실제 테스트베드 구축을 통하여 화재, 대기오염 등 다양한 환경에서의 높은 전송률을 가짐을 보인다.