최근 후쿠시마 원전, 쓰나미, 홍수와 눈사태와 같은 자연 재난들의 발생으로 인해 엄청난 수의 사상자와 막대한 재산피해가 초래되었다. 이런 재난을 미연에 방지하고자 하는 자동화된 조기 경보 시스템의 연구, 지능형 영상감지 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 지능형 영상감시기술을 적용하여 재난유형별 위험상황을 감지, 판독, 분석, 표출할 수 있는 기능을 구현하고자 통합된 카메라 영상정보를 활용하여 영상변화를 감지하여 자동식별과 판독을 통해 기준 값 이상의 변화감지 시 경보알림 및 해당 영상 표출을 제공하였다. 본 논문은 기존의 수위상승 감지는 수위계나 교량에 표시된 수위표의 숫자를 읽어 자동적으로 위험을 알려주거나 사람이 수위감지를 위해 설치된 카메라를 모니터링 하여 위험을 감지하도록 되어있던 점을 개선하여 기존 수위감지 목적으로 설치된 카메라의 영상을 분석하여 수위상승 위험을 알려주는 알고리듬을 제안하였다.
최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.
최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.
본 논문은 아두이노(Uno R3)와 가스센서(MQ2)를 기반으로 위험상황을 감지하고 가스센서와 스마트폰을 연결하여 위험상황을 보다 빠르게 대처하고자 한다. 위험상황 감지는 가스감지센서를 사용하였으며 이 센서들은 아두아노를 통해 상황을 판별하는 서버와 실시간으로 데이터를 주고받는다. 서버에서 위험상황이 있다고 판단되면 스마트폰에 진동, 얄람, 탈출경로 및 긴급연락 화면을 사용자에게 알린다.
IT의 기술이 급속하게 발전하고 있으며 많은 기술이 등장하고 있다. 이러한 기술을 활용하여 사회적 약자인 장애인의 위험에 미리 대처하여 사고를 예방을 할 수 있는 기술이 필요하다. 일반인들은 소리를 들을 수 있거나 볼 수 있고 원하는 행동을 할 수 있기 때문에 언제 어디서든지 위험을 미리 감지하여 사고를 미리 대처할 수 있지만 청각장애인은 소리를 들을 수 없기 때문에 그만큼 사고가 일어날 확률이 높아질 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서 위험한 상황이 아님에도 불구하고 사고가 일어나는 청각장애인을 위해 큰 사고를 미연에 방지 할 수 있는 자동차 위험감지 시스템을 설계한다.
선박의 조타기 작동 신호를 AIS를 통하여 전달함으로써 상대선박의 변침의도를 신속히 파악하여 충돌위험을 피할 수 있는 선회조기감지시스템을 구현하고 실선실험을 통하여 그 실효성을 검증하였다. 또한, 실선실험을 통해 선박의 타각정보가 AIS를 통해 송 수신이 가능하다는 것을 확인하였으며, ECDIS에 표시된 타각정보는 주변선박의 충돌회피에 크게 기여할 것으로 판단된다. 선회조기감지시스템은 선박의 안전운항을 위한 정보 제공의 필요성, 선박 통항량 증가 및 고속화 등으로 인한 위험성 증대로 VTS관제의 역할이 더욱 중요시 되고 있는 상황에서 선박의 조타각이 표시된 해당 시스템을 활용할 경우 변침상황을 보다 신속히 파악할 수 있으므로 관제가 보다 쉬워질 것으로 예상된다. 또한, 선박의 침몰이나 VDR의 소실로 인한 해양사고 분석의 어려움도 AIS를 통한 조타신호가 저장된 해양안전종합정보시스템(GICOMS)의 분석을 통해 다소 해소될 것으로 판단된다.
장애인들의 안전사고 비율이 증가함에 따라 이에 대한 대비책에 대해 사회적인 관심이 집중되고 있다. 특히 청각장애인의 경우 실외에서 시야가 확보되지 않으면 상대적으로 위험에 취약하다. 본 논문은 청각장애인들이 듣지 못하는 위험한 상황에 대해 IoT 센서를 부착한 목걸이 형태의 웨어러블 기기를 통해 소리를 감지하고 알림을 주는 시스템을 제안한다. 제시된 시스템을 통해 감지된 소리를 진동과 함께 시각적으로 사용자에게 보여주어 위험한 상황을 대비할 수 있는 웨어러블 시스템을 설계하였다.
자율운항선박의 해상 운용은 인간의 개입 최소화 등 새로운 운용 방식의 적용과 첨단 디지털기술의 적용으로 기존 선박의 운용과 다른 형태의 다양한 새로운 위험요소들이 발생할 것으로 예상되며, 이러한 위험을 분석하기 위한 적절한 위험도평가 방법론의 적용이 요구될 것이다. 본 연구는 기존 선박과 달리 인간의 개입이 최소화된 상태로 운용되는 자율운항선박의 화재 사고 위험도를 실시간으로 분석하기 위한 실시간 위험도 모델의 개발을 목적으로 수행되었다. 자율운항선박 화재 위험도 모델 개발을 위하여, 먼저 자율운항선박의 화재 감지 및 제어, 비상대응 기능들을 분석하고, 기능분석 결과를 바탕으로 화재 감지 및 제어 시스템들에 대한 Fault Tree Analysis를 수행하였다. 자율운항선박의 화재 시나리오 표현을 위하여 기관구역 화재와 화물구역 화재로 분류하여 Event Tree Analysis를 수행하였다. 또한, 자율운항선박 운용 외부 조건에 따라 변화하는 변수들을 식별하여 각 변수들의 변화로 인하여 발생할 수 있는 자율운항선박 화재 위험도 변화량을 검토하였다.
사회적으로 문제가 되고 있는 밤 길 치안 문제를 해결하기 위해 안드로이드 기반의 모바일 밤길 지킴이 어플리케이션을 개발하였다. 먼저 위험 상황에 있는 사용자가 간편한 조작으로 현재의 위험을 자신이 설정해 놓은 지인에게 알릴 수 있게 한다. 위험 메시지를 받은 보호자는 현재 위험에 처해 있는 사용자의 위치를 실시간으로 확인할 수 있고 사용자에게 전화를 걸거나, 주위 사람들에게 신속하게 위험을 전파하여 효과적인 대처가 가능하고, 관공서에 현재 사용자의 위치 정보, 사진 및 음성과 함께 위험을 알릴 수 있도록 한다. 또한, 어플리케이션 사용자들이 위험 신호를 감지하였던 위치 정보를 저장하여 다른 사용자들이 이 장소에 접근하면 경고 알림을 제공하여 범죄 가능성에 대해 인지하도록 주지시킨다. 정확한 위험 감지와 빠른 피드백 서비스를 통해 사용자가 믿고 쓸 수 있는 범죄 예방 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 모바일 기반 AR 환경에서 RGB카메라로부터 얻은 영상 분석과 DB 기반의 특징점(Feature point) 매칭을 통하여 보다 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 RANSAC(Random sample consensus)기반의 다중 평면 방식을 이용한 특징점을 추출하고 분석하여 영상에 존재하는 장애물을 감지한다. RGB카메라로 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징점 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨에 영향을 많이 받기 때문에 어둡거나 흐린 날씨에서는 장애물 검출이 어려워진다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징점 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 특징점 매칭을 이용하려면 우선 영상에서 특징점이 안정적으로 추출될 수 있는 환경인, 조명이나 자연광이 충분한 환경에서 감지된 장애물 정보를 데이터베이스화 하여 저장한다. 조명이 충분하지 않은 환경에서 사용자가 사전에 저장된 지역에 근접할 경우 특징점 분석이 아닌 DB 기반 특징점 매칭을 통해 위험 요소를 감지한다. 우리의 방법은 조명의 여부의 관계없이 효과적으로 위험을 감지할 수 있기 때문에 다양한 분야에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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