• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.61-72
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• 2021

최근 기후변화로 인한 가뭄발생으로 국지적인 물부족 문제 해결을 위해 안정적인 지하수를 활용한 물공급 방안의 필요성이 증가하고 있으며 이에 대한 대안으로 지하수 인공함양 기술이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기상조건 및 목표취수량, 함양정의 주입량, 주입기간 등을 고려한 함양 시나리오를 반영하여 수치모델링을 통해 인공함양-취수 시스템의 함양능력 평가와 최적 운영조건을 도출하여 가뭄발생에 대비한 농업용수의 효율적인 공급과 안정적인 용수확보를 위한 정량적인 평가기법을 도출하고자 하였다. 이에 함양정의 함양능력을 평가하기 위해 물수지 분석으로부터 도출된 목표취수량을 고려한 총 주입량 10,000 ton의 조건하에서 주입 시나리오별(Case 1~4)로 주입정 및 관측정별 지하수위 변화를 모사한 결과 주입 후 유역 내 지하수위는 약 25~42일간 유지되는 것으로 나타났다. 이 중 Case 3의 경우 지표하 1 m 미만으로 지하수위가 상승하여 적정 주입량은 50 m³/day가 적절한 것으로 모사되었으며 함양수 주입에 의한 지하수위 상승에 따른 영향범위는 113.5 m로 예측되었다. 또한 함양 시나리오에 따른 하류부 저투수성 벽체(LPB) 설치 전후의 유역내 함양능력 변화는 설치 전 대비 지하수 저류량은 약 6배가량 증가하였고 지하수 체류시간은 약 4배 정도 증가하는 것으로 모사되었다. 본 연구결과는 향후 가뭄대응을 위한 안정적인 농업용수 공급 및 지속적인 수자원 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1079-1087
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• 2018

최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.761-768
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• 2023

4차 산업혁명에서 AI(Artificial Intelligence)와 IoT(Internet of Things) 기술은 다양한 분야에서 혁신적으로 활용되고 있으며, 특히 자산 관리, 재해 관리, 기상 관측 분야에서의 성장세가 돋보인다. 이러한 분야에서는 실시간으로 대상의 위치와 상태를 정확히 파악하고, 기존 센서로 감지하기 어려운 상황에서도 다양한 데이터를 수집할 필요가 있다. 이를 위해 위성항법시스템 기술의 활용이 필수적이며, 이 기술을 통해 자산의 효율적인 관리, 재해 예방 및 대응, 정확한 기상 상황 예측 등이 가능하다. 본 논문은 AI 또는 IoT를 접목한 다양한 분야 중 자산관리, 재난 관리, 기상 관측 분야에서 위성항법시스템 기술이 적용된 최신 동향을 조사한 결과를 제시하고 분석한다.

• 한국해양공학회지
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• 제33권5호
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• pp.427-434
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• 2019

Artificial intelligence (AI)-aided research currently enjoys active use in a wide array of fields thanks to the rapid development of computing capability and the use of Big Data. Until now, forecasting methods were primarily based on physics models and statistical studies. Today, AI is utilized in disaster prevention forecasts by studying the relationships between physical factors and their characteristics. Current studies also involve combining AI and physics models to supplement the strengths and weaknesses of each aspect. However, prior to these studies, an optimization algorithm for the AI model should be developed and its applicability should be studied. This study aimed to improve the forecast performance by constructing a model for neural network optimization. An artificial neural network (ANN) followed the ever-changing path of a typhoon to produce similar typhoon predictions, while the optimization achieved by the neural network algorithm was examined by evaluating the activation function, hidden layer composition, and dropouts. A learning and test dataset was constructed from the available digital data of one typhoon that affected Korea throughout the record period (1951-2018). As a result of neural network optimization, assessments showed a higher degree of forecast accuracy.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.968-975
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• 2023

연구목적: 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안하고자 한다. 연구방법: 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하고, 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다. 연구결과: YOLO는 배경의 영향에 따라 탐지 성능이 민감하게 변화하며, 화재의 규모가 너무 크거나 작을 때에도 화재를 제대로 감지하지 못했다. SlowFast는 동영상의 시간 축을 같이 학습하기 때문에 비정형 객체에 대해 주변이 흐리거나 밝아 형상을 명확하게 유추할 수 없는 상황에서도 우수하게 화재를 탐지하는 것을 확인했다. 결론: 화재 탐지율은 이미지 데이터 방식보다는 동영상 기반의 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용했을 때 더 적절했음을 확인했다.

• 지질공학
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• 제30권3호
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• pp.269-278
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• 2020

본 연구에서는 현장 주입 시험 및 3차원 수치모델을 이용하여 상류 소분지에서의 수직정을 이용한 지하수 인공함양 효과를 예비 평가하였다. 현장 주입 시험의 주입량, 지하수위 및 입도 분석 자료에 의한 수리전도도 등을 이용하여 모델의 공당 주입량을 20, 37.5, 60, 75 ㎥/day로 설정하였으며, 주입 간격에 따른 총 28개의 경우에 대하여 MODFLOW를 활용한 수치모델을 실시하여 지하수위 및 물수지 변화를 분석하였다. 주입 후 주변 관측정에서의 지하수위 상승이 공당 주입량과 비례적인 선형 관계를 보이진 않았으며, 주입 간격이 길어지면 누적 효과가 감소하여 최대 수위상승 시기가 짧아지는 것으로 나타났다. 또한 4가지 경우의 공당 주입량을 매일 연속으로 주입하여 총량 1,200 ㎥을 주입할 경우, 주입량 대비 36.5~65.3%의 함양 효과가 나타나는 것으로 분석되었다. 그러나 장기간의 가뭄에 대응하고 보다 지속적인 양수를 위해서는 차수벽 등 지하수 저류시설을 병행한다면 보다 효과적일 것으로 보이며, 추후 주입 시설의 최적화 및 함양-취수의 시나리오 확보를 통하여 안정적인 인공함양 시스템 구축이 가능할 것이다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제18권1호
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• pp.66-83
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• 2022

Artificial Intelligence (AI) is to assumed to be one of next generation technology which determine technological competitiveness and strategic advantage of a certain country. By using the patent data, this study aims to have a comparative analysis of the technological competitiveness of evolving artificial intelligence at different stages of development among the five largest intellectual property offices in the world (IP5). For the analysis data, all AI technology patent data from 1956 to 2019 were utilized according to the classification system presented in the "WIPO 2019 Technology Trend: Artificial Intelligence" report published by the World Intellectual Property Organization (WIPO) in 2019. The results shows that China has already surpassed the United States in terms of the number of patent applications in the field of artificial intelligence technology. However, in the domains of the United States, Europe, Japan, and Korea, the technology competitiveness of the United States is far ahead of China. Interestingly, the rate of increase of Korea's technology competitiveness is also very fast, and it has been shown that the technology strength is ahead of China in non-Chinese domains. The significance of this study can be found in the fact that the temporal and spatial change process of technological competitiveness of significant countries in the field of artificial intelligence technology artificial intelligence was viewed as a macro-framework using the technology index (TS) the differences were compared.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권3호
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• pp.236-251
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• 2020

원격탐사 기술의 발전과 활용 가능한 위성의 증가로 재난의 예방, 대비, 대응, 복구 등에서 위성영상자료의 활용에 대한 요구가 높아지고 있다. 위성영상은 센서의 특성에 따라 적용 가능한 재난의 모니터링을 위해 활용되고 있지만, 통합된 모니터링 시스템의 구축을 위해 기존 시스템을 평가하고 이를 바탕으로 실현 가능한 준실시간 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 구체적인 청사진을 제시한 연구는 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례가 확인되지 않는다. 본 연구는 원격탐사를 통한 재난모니터링의 개념화를 통해 준실시간 재난모니터링 시스템 구축의 장애요인들을 확인하고, 실제로 활용 가능한 영상자료와 실현 가능한 재난모니터링 시스템을 제시하였다. 원격탐사를 통한 준실시간 재난모니터링은 다양한 요인들에 의해 통합시스템의 구축이 제한되며, 시스템 구축을 위한 기술적, 경제적 요인과 함께 위성영상 확보의 적시성을 가로막는 정책적 요인과 일관성 있는 정보생산을 위한 영상분석에 대한 제도적 요인에도 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이러한 제약들은 AWS(Amazon Web Services)와 같은 위성영상의 저장, 취득, 분석에 활용되는 컴퓨팅 플랫폼과 같은 통합서버의 확보와, 재난의 종류와 상황에 부합하는 활용 가능 위성의 궤도분석을 가능하게 하는 분석도구의 개발에 의해 극복될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 이러한 제도적, 경제적, 기술적, 정책적 제약들을 극복할 수 있는 위성영상 기반 통합 재난모니터링 시스템 구축을 위한 프레임워크를 제시하였으며, 재난의 종류와 단계에 따른 AI 기반 위성영상 분석 방법론을 제안하였다. 이러한 결과는 원격탐사와 재난관리 분야에 학술적 시사점을 제공하고, 재난모니터링 분야에 실무적 기여를 할 것으로 판단된다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.229-240
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• 2019

우리나라는 자연재난 및 인위적인 재난 등 다양한 재난을 겪고 있다. 본 연구는 재난관리 단계 중 대응 단계에서 활동하는 소방 구급 대원의 재난대응 능력에 대한 인식을 파악하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구 대상자는 G도 소재 소방서 구급 대원 중 현장 경험 2년 이상의 1급 응급구조사를 대상으로 하였으며, 현장대응 능력의 하위 요소에 대한 문항이 포함된 설문지를 작성하여 최종 수집된 설문지 161건을 SPSS Program을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 대상자의 환자분류 능력, 환자처치 능력, 환자이송 능력, 재난지원 능력 및 재난대응 신속성의 평균은 각각 3.53점, 3.68점, 3.66점, 2.95점 및 3.44점이었으며, 다중회귀 분석의 결과로 재난대응 신속성에 영향을 미치는 변수는 환자처치 능력, 환자이송 능력, 재난 지원 능력 순으로 나타났다. 결론적으로, 소방 구급 대원은 재난대응 신속성을 향상시키기 위해서는 환자처치 능력, 환자이송 능력, 재난지원 능력을 우선적으로 고려해야 하겠으며, 궁극적으로 재난대응 능력을 향상시키기 위한 재난대응 지침을 마련해야 하겠다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권3호
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• pp.22-29
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• 2020

4차 산업혁명은 초기 단순 제조업 혁신에서 사회 및 경제분야에서 다양한 기술적 융합 방향을 이끄는 메가 트랜드로서 국가별로 진행하고 있다. COVID-19와 같은 감염병의 유행은 디지털 중심의 비대면 비즈니스를 경제 운영에서 전환되고 있으며 온라인화 확산을 위해서는 개인 맞춤형서비스를 위한 AI와 빅데이터 기술의 활용은 필수적이다. 이 논문에서는 4차산업혁명을 주요한 기술 특징 및 정부에서 추진하는 디지털 뉴딜의 효과적 이행을 위해 핵심 기술인 인공지능기술의 적용을 중심으로 사례를 분석하고 재난대응 분야에서의 활용 사례를 기술한다. 재난대응 활용사례로서 AI 조력자는 긴급호출에서 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시한다. 이를 위해 AI 조력자는 적응적 대응을 위한 음성인식 데이터 기반 분석 및 변환 텍스트의 재난 분류를 제공한다.