Human casualties from fires are increasing worldwide. The majority of human deaths occur during the evacuation process, as occupants panic and are unaware of the location of the fire and evacuation routes. Using an Internet of Things (IoT) sensor and reinforcement learning, we propose a method to find the safest evacuation route by considering the fire location, flame speed, occupant position, and walking conditions. The first step is detecting the fire with IoT-based devices. The second step is identifying the occupant's position via a beacon connected to the occupant's mobile phone. In the third step, the collected information, flame speed, and walking conditions are input into the reinforcement learning model to derive the optimal evacuation route. This study makes it possible to provide the safest evacuation route for individual occupants in real time. This study is expected to reduce human casualties caused by fires.
The submerged floating tunnel (SFT) infrastructure has been regarded as an emerging technology that efficiently and safely connects land and islands. The SFT route problem is an essential part of the SFT planning and design phase, with significant impacts on the surrounding environment. This study aims to develop an optimization model considering transportation and structure factors. The SFT routing problem was optimized based on two objective functions, i.e., minimizing total travel time and cumulative strains, using NSGA-II. The proposed model was applied to the section from Mokpo to Jeju Island using road network and wave observation data. As a result of the proposed model, a Pareto optimum curve was obtained, showing a negative correlation between the total travel time and cumulative strain. Based on the inflection points on the Pareto optimum curve, four optimal SFT routes were selected and compared to identify the pros and cons. The travel time savings of the four selected alternatives were estimated to range from 9.9% to 10.5% compared to the non-implemented scenario. In terms of demand, there was a substantial shift in the number of travel and freight trips from airways to railways and roadways. Cumulative strain, calculated based on SFT distance, support structure, and wave energy, was found to be low when the route passed through small islands. The proposed model helps decision-making in the planning and design phases of SFT projects, ultimately contributing to the progress of a safe, efficient, and sustainable SFT infrastructure.
Park, JunMan;Kang, KiBeom;Jwa, JeongWoo;Won, JoongHie
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권2호
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pp.13-18
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2018
Drones are controlled by the remote pilot from the ground stations using the radio control or autonomously following the pre-programmed flight plans. In this paper, we develop a method and an optimal path search system for providing 3D augmented reality flight (ARF) images for safe and efficient flight control of drones. The developed system consisted of the drone, the ground station and user terminals, and the optimal path search server. We use the Dijkstra algorithm to find the optimal path considering the drone information, flight information, environmental information, and flight mission. We generate a 3D augmented reality flight (ARF) image overlaid with the path information as well as the drone information and the flight information on the flight image received from the drone. The ARF image for adjusting the drone is generated by overlaying route information, drone information, flight information, and the like on the image captured by the drone.
본 논문은 화재라는 특수한 상황에서 대피자를 로봇에 비유하여 퍼텐셜 필드 방식으로 최적의 대피 경로를 탐색하는 방식을 제안한다. 장애물은 화재가 발생된 위치를 나타내게 되며, 한정된 공간에서 센서를 통해 화재가 발생한 위치를 확인할 수 있어서 전역적인 탐색이 가능해진다. 건물 내에 설치된 화재 감지 센서와 복합 감지 센서로부터 상황 정보를 습득하여 무선으로 서버에 전송하면 퍼텐셜 필드 방식으로 최적의 대피 경로를 탐색하여 유도등을 대피 방향으로 동작시키며 스마트 폰과 같은 모바일 단말에 무선을 이용하여 대피 경로 정보를 표시할 수 있게 된다. 시뮬레이션 환경에서 제안한 화재 대피 알고리즘의 기능 및 성능 테스트를 통해 제안 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.
자율주행시스템은 자율주행 센서, 판단 및 제어 알고리즘 등을 기반으로 스스로 자율주행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 자율주행의 안전성은 도로 네트워크의 운영 상태와 관련성이 높고 도로 인프라와의 협력이 필요하다. 자율주행의 안전한 운행을 위해서는 지속적으로 도로와 교통 조건이 적합한지를 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구는 자율주행시스템의 ODD (Operational Design Domain) 특성에 따라 선정된 모니터링 항목을 관리할 수 있는 체계를 구축하기 위한 노드와 링크 체계를 제시하였다. 확장성을 고려하여 기존의 ITS 표준 노드링크 체계를 기반으로 하였으며, 모니터링 대상을 노드와 링크로 표출하는 방안을 제시하였다. 위험도를 5단계로 구분하고 관리하는 방안과 최적경로 탐색 및 통제 시 노드와 링크의 정보를 활용하는 방안을 제시하였다. 세종시를 대상으로 제시된 노드와 링크체계를 기반으로 한 시스템구축 사례를 소개하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.342-352
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2021
Multicast Routings is a big challenge due to limitations such as node power and bandwidth Mobile Ad-hoc Network (MANET). The path to be chosen from the source to the destination node requires protocols. Multicast protocols support group-oriented operations in a bandwidth-efficient way. While several protocols for multi-cast MANETs have been evolved, security remains a challenging problem. Consequently, MANET is required for high quality of service measures (QoS) such infrastructure and application to be identified. The goal of a MANETs QoS-aware protocol is to discover more optimal pathways between the network source/destination nodes and hence the QoS demands. It works by employing the optimization method to pick the route path with the emphasis on several QoS metrics. In this paper safe routing is guaranteed using the Secured Multicast Routing offered in MANET by utilizing the Ant Colony Optimization (ACO) technique to integrate the QOS-conscious route setup into the route selection. This implies that only the data transmission may select the way to meet the QoS limitations from source to destination. Furthermore, the track reliability is considered when selecting the best path between the source and destination nodes. For the optimization of the best path and its performance, the optimized algorithm called the micro artificial bee colony approach is chosen about the probabilistic ant routing technique.
Recently, interest in living safety and crime prevention is increasing. The reality is that most women have anxiety about social safety and ultimately want a safe return to home. As a result of these issues, the Seoul Metropolitan Government and the National Police Agency are implementing various services to alleviate them. However, there are limitations such as that the service can be used only during a limited time or the process of checking whether the patrol is really completed is complicated. Therefore, in this paper, we propose a service platform that overcomes these limitations and suggests the best and shortest patrol route to the police based on the desired patrol location applied by citizens. It is designed based on the MVC pattern, and the functions are divided for each user. It is hoped that the platform will reduce crime rates and allow citizens to ultimately return home with peace of mind. Also we expect that the police will ablet to find places where they did not know about or need to patrol with more attention through the recommended route of the platform, which will be helpful in their task.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권2호
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pp.142-148
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2019
Relatively few countries provide separate bicycle lanes for cyclists. Hence, tools for suggesting cycling routes are essential for a safe and pleasant cycling experience. This study aims to develop a mobile application to build cycling routes based on user preferences, specifically location, search radius, ride distance, and number of optimal routes. Our application calls the Strava API to retrieve Strava cycling segments crowdsourced from the cycling community. Then, it creates a graph consisting of the start and end points of these segments. Beginning from a user-specified location, the depth-first search algorithm (DFS) is applied to find routes that conform to the user's preferences. Next, a set of optimal routes is obtained by computing a trade-off ratio for every discovered route. This ratio is calculated from the lengths of all segments and the lengths of all connecting paths. The connected routes can be displayed on a map on an Android device or exported as a GPX file to a bike computer. Future work must be performed to improve the design of the user interface and user experience.
해상교량 하부의 직선항로 길이 확보는 선박 통항 안전을 위한 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 항만 및 어항 설계기준에 따르면 해상교량 하부 직선항로 길이는 선박길이의 8배로 획일적인 가이드라인을 적용하고 있다. 본 연구는 적정 해상교량 하부직선길이를 도출하기 위해 ES 모델을 이용하여 항로폭, 통항량, 항로의 곡률, 직선항로길이에 따른 위험도 비율을 확인했다. 확인 결과 항로의 곡률이 $45^{\circ}$의 경우 항로길이가 3L에서 10L로 길어짐에 따라 위험도 비율이 2.27 % 감소했다. 곡률에 따른 위험도는 직선항로의 길이가 3L의 경우 곡률이 $45^{\circ}$에서 $0^{\circ}$로 변하면서 위험도 비율이 4.83 % 감소하는 것을 확인했다. 또한 항로폭 400 m, 시간당 발생선박이 20척의 조건에서 항로의 곡률별, 직선항로에 따른 위험도 비율은 최대 1.45 % 감소하는 것을 확인했다. 이를 통해 해상 교량 건설 시 항로의 혼잡도 및 곡률에 따라 일정 길이 이상의 직선항로가 필요함을 검증했다.
Optimal path planning refers to find the safe route to the destination at a low cost, is a major problem with regard to autonomous navigation. Sampling Based Planning(SBP) approaches, such as Rapidly-exploring Random Tree Star($RRT^*$), are the most influential algorithm in path planning due to their relatively small calculations and scalability to high-dimensional problems. $RRT^*$-Smart introduced path optimization and biased sampling techniques into $RRT^*$ to increase convergent rate. This paper presents an improvement plan that has changed the biased sampling method to increase the initial convergent rate of the $RRT^*$-Smart, which is specified as m$RRT^*$-Smart. With comparison among $RRT^*$, $RRT^*$-Smart and m$RRT^*$-Smart in 2 & 3-D environments, m$RRT^*$-Smart showed similar or increased initial convergent rate than $RRT^*$ and $RRT^*$-Smart.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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