• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.338-340
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• 2021

Among the recent natural disasters, flood damage is concentrated in the summer, leading to casualties or property damage due to the typhoon's rainy season. Much research is being done to reduce this damage. In this paper, we design and implement a system that detects paths and provides them to users using shortest-distance algorithms in the event of such sudden flooding. The proposed system uses QGIS to detect paths using topographical data that generated tracks and pointers. In addition, other shortest paths are detected and provided to users when sudden flooding occurs during evacuation to routes detected through scenarios. Therefore, it is assumed that the proposed system will allow users to safely evacuate from the risk of future disaster safety accidents.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.2
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• pp.569-574
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• 2023

For maintenance of concrete structures, it is necessary to identify and maintain various defects. With the current method, there are problems with efficiency, safety, and reliability when inspecting large-scale social infrastructure, so it is necessary to introduce a new inspection method. Recently, with the development of deep learning technology for images, concrete defect classification research is being actively conducted. However, studies on contamination and spalling other than cracks are limited. In this study, a variety of concrete defect type classification models were developed through transfer learning on a pre-learned deep learning model, factors that reduce accuracy were derived, and future development directions were presented. This is expected to be highly utilized in the field of concrete maintenance in the future.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.45-48
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• 2022

건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.431-432
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• 2022

최근 전체 교통사고 보행 사상자 중 우회전 차량에 의한 보행 사상자의 비율이 2018년 9.6%, 2019년 10%, 2020년 10.4%로 증가세에 있다. 현재는 이러한 상황을 해결하기 위해 국토교통부에서는 2022년부터 보행자 보호 의무 위반 운전자에게 최대 10%의 보험료 할증을 부과하고, 경찰청은 '교차로서 일단정지'를 골자로 하는 도로교통법 개정안을 공포하고 2022년 7월 12일부터 시행한다고 밝혔다. 본 논문은 이러한 상황에서 운전자나 보행자 모두가 안심할 수 있도록 하는 '보행자 안전을 위한 횡단보도의 구현' 기술을 제안한다. 법체계가 아닌 바리케이드와 초음파 거리센서, 압력센서 등을 활용한 물리적인 시스템으로 운전자들의 혼란을 해소하고 보행자들이 안심하고 건널 수 있는 횡단보도를 구현하여 최근 증가하고 있는 우회전 보행자 사고를 예방 할 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.49-52
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• 2022

건물 외벽에 발생하는 균열은 시설물 구조 안전에 영향을 미치며 그 크기에 따라 위험도가 달라진다. 이에 따라 전문검사관의 현장 점검을 통해 발생 균열 두께를 정밀하게 측정할 필요가 있고 최근에는 이러한 현장 안전점검에 인공지능을 도입하려는 추세다. 그러나 기존의 균열 데이터셋은 주로 콘크리트에만 한정되어 다양한 외벽에 강인한 모델을 구축하기 어렵고 균열 두께를 측정하기 위해 정확한 마스크(Mask) 정보가 필요하나 이를 만족하는 데이터셋이 부재하다. 본 논문에서는 다양한 외벽에 강인한 균열 구획화 모델을 목적으로 2,744장의 이미지를 촬영하고 매직 완드 기법으로 라벨링을 진행해 데이터셋을 구축 후, 이를 바탕으로 딥러닝 기반 균열 구획화 모델을 개발했다. UNet-ResNet50을 최종모델로 선정 및 개발 결과, 테스트 데이터셋에 대해 81.22%의 class IoU 성능을 보였다. 본 연구의 기술을 바탕으로 균열 두께를 측정하여 건축물 안전점검에 활용될 수 있기를 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.7-10
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• 2023

최근 기후 변화가 심각해짐에 따라 수소 에너지에 대한 관심이 집중되고 있으며 이를 안전하게 운송/보관할 수 있는 용기에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 고압 가스를 저장하는 TypeIII 용기의 노후화 및 안전과 관련되어 결함을 인지하는 연구가 활발하다. 그러나 이 용기의 외각층을 이루는 CFRP 소재는 탄소 섬유와 에폭시가 복잡한 구조로 구성되어 결함별 탐지가 매우 어렵다. 본 논문에서는 음향방출시험과 딥러닝을 활용하여 CFRP 결함 데이터셋을 구축하고 이를 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 특히 CFRP 시편을 직접 제작하여 AE 센서를 부착하고 파괴하여 파형 데이터를 수집하였다. 이후 표현 학습을 통해 데이터의 특징을 압축/추출하고 유사도를 비교해 결함별 데이터를 판별하는 알고리즘을 개발하였다. 구축된 데이터셋의 실루엣 계수는 0.86으로 높은 군집도를 보였다. 마지막으로 구축된 데이터셋을 실시간으로 분류할 수 있는 1D-CNN 딥러닝 모델을 개발하였으며 99.33%의 높은 분류 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.57-58
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• 2022

Pilots are always exposed to unpredictable risks of the marine environment because they are boarding the ship through pilot ladders or gangways at sea. Since the pilot plays an important role in securing the safety of ships entering or departing from the port, the injury of the pilot greatly affects the overall safety of the ship. The purpose of this study is to analyze pilot incidents and predict accidents. For this purpose, the pilot injury accident cases are analyzed and potential situations are identified through a survey. And the pilot injury accident was predicted. The results can be used as basic data for prevention of pilot-related accidents.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.101-102
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• 2022

본 논문에서는 도시 개발현장의 재해저감시설 중 하나인 침사지겸 저류지의 효과평가를 위한 모니터링 방안을 제시하였다. 전 지구적으로 기온이 급격히 상승하고 있으며 이상 자연현상이 지속적으로 증가하고 있다. 특히 우리나라는 매년 태풍에 영향을 받고 여름에 강수량이 집중되고 있다. 개발 중 지표면이 침식에 노출되고 불투수면적의 증가로 홍수위험이 높아져 재해영향평가제도에 따라 침사지겸 저류지를 설치하여 토사의 하천 유출을 방지하고, 첨두유출을 완화시키고 있다. 설치 시 외국의 경험식과 재해영향평가서 기준 기상청 관측대의 30년 빈도 강우량을 사용하고 있으나, 유형 및 제원의 적절성의 효과평가 방안이 부재하다. 향후 이상기후로 강하고 잦은 폭우가 예상되며, 이로 인한 홍수 피해를 예방하기 위한 침사지겸 저류지에 대한 효과 평가 방안이 필요하다. 이에 침사지겸 저류지의 재해저감 효과평가를 위해 타 재해저감시설 모니터링 체계 분석을 통해 수위값과 퇴사위 계측을 활용한 침사지 겸 저류지의 모니터링 방안을 도출하였다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.331-337
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• 2023

Due to the aging of a building, 38.8% (about 2.82 million buildings) of the total buildings are old for more than 30 years after completion and are located in a blind spot for an inspection, except for buildings subject to regular legal inspection (about 3%). Such existing buildings require users to self-inspect themselves and make efforts to take preemptive risks. The scope of this study was defined as the general public's visual self-inspection of buildings and was limited to structural members that affect the structural stability of old buildings. This study categorized possible damage to reinforced concrete to check the structural safety of buildings and proposed a checklist to prevent the damage. A damage assessment methodology was presented during the inspection, and a self-inspection scenario was tested through a chatbot connection. It is believed that it can increase the accessibility and convenience of non-experts and induce equalized results when performing inspections, according to the chatbot guide.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.27 no.4
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• pp.56-61
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• 2023

The plant is an important facility as a infrastructure, and ensuring safety against possible accidents such as gas leaks and explosions must be considered in the design. However, there is little study on explosion pressure in plants for reasons such as economic feasibility, and overpressure data on this field is insufficient. In this study, an experimental design plan considering the explosion scenario that may occur in the plant was presented, and the explosion pressure was confirmed through an explosion experiment. Hydrogen-methane mixed gas was used as a combustible material, and the effect of confinement and congestion on overpressure was studied. The effect of overlapping pressure waves during deflagration and the turbulence effect by congested pipes are discussed. The results of this study can be used as input data in various safety designs.