Development of Predictive Models for Subway Disaster Forecasting

지하철 재난 전조 예측 모델 개발

In the previous research, the research on the development of subway disaster detection system that discovers the disaster early warning of the subway station disaster and the evacuation to the passengers based on the Internet of things. This paper as a follow-up study analyzes the sensor data installed in the station in real time to quickly detect the disaster. In particular, we developed a statistical methodology based on the Mahalanobis distance in consideration of the environment that varies depending on the installation location of the sensor during initial system construction.

사물 인터넷(IOT)을 기반으로 한 지하철 재난 조기경보 및 승객 대피를 위한 재난전조 시스템 개발 연구가 이미 선행연구를 통해 수행하였다. 본 논문에서는 역에 설치된 센서 데이터를 분석하여 재난을 신속 하게 감지하기 위한 후속 연구이다. 특히, 본 연구는 초기 시스템 구축 시 센서의 설치 위치에 따라 다를 수 있는 환경변화를 고려한 마할라노비스 거리를 기반으로 통계적 방법론을 개발하였다.