최근 농업 사회의 고령화로 인해 농기계로 인한 안전사고가 급증하고 있다. 어떤 경우에는 부상자가 사고를 주위에 알리지 못한 채 홀로 방치되어 심각한 상황에 이를 수 있다. 경운기, 이앙기, 트랙터, 콤바인 등 농기계를 대상으로 작업 및 이동 중에 전복, 충돌, 기타 사고 등의 안전사고 발생 시 ICT 기술을 이용하여 신속하게 사고 상황을 외부에서 감지하고 전달함으로써 인명 피해를 최소화 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 농기계의 충돌 및 전복 사고를 감지하고, 위험상황을 전송하는 ICT 기반의 농기계 안전사고 자동상황전파시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 농기계 사고 발생 시 자동으로 가족, 지인, 병원 및 119로 문자 메시지를 보냄으로써 빠른 사후 조치를 통한 인명구조를 가능하게 한다.
최근 경주 포항 지역에 지진피해 등 대구 경북권의 잦은 재난 발생으로 인해 증대되고 있는 노후학교 건축물의 안전성 위험 문제에 대한 선제 대응이 필요한 상황이 요구되고 있다. 학교 건축물에 건물의 위험도를 파악할 수 있는 센서들을 부착하고, 실시간 모니터링을 통해 건물의 구조적 위험성을 판단한다. 건물의 위험도가 심각한 단계에 이르면 스마트폰(Smart Phone) 앱(Application)과 음성안내방송을 통해 건물의 재실자와 관리자에게 즉시 경보를 발령하며, 대피할 수 있도록 가이드를 제시 한다. 이에 본 논문에서는 스마트 재난경보방송을 위한 스마트폰 애플리케이션(application)을 통해 재난 상황을 전파하고 대응할 수 있게 건물의 위험성 발생 위치정보를 제공하며 대피 안내 정보를 제공한다. 동시에 건물의 구내방송 시스템과 연계를 통해 음성 안내방송을 자동으로 수행하며, 두 가지 방식으로 재난 메시지를 전파하여 중복성을 가지고 경보 전파를 수행한다.
본 시스템은 카메라와 충격센서를 기반으로 차량 사고를 인지하고 자동으로 관제 센터에 사고 상황을 전달하는 시스템이다. 사고 발생 시, 사고 상황을 분석하여 사고 위치 주변의 불특정 차량들에 사고 상황을 전파함으로써 2차 피해를 예방한다. 또한, 119 서비스와 연동하여 빠르고 신속한 초동 조치 및 사고 대응이 가능하다.
서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 각 구청은 CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 시민의 안전을 위해 24시간 CCTV영상관제를 수행하고 있다. 서울특별시는 유관기관과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 구청의 CCTV영상을 제공하여 시민이 안전한 스마트시티통합플랫폼을 구축하고 있다. 본 논문에서는, 서울특별시 관할구청에서 사건 발생 시, CCTV영상에 대해 인공지능 DNN 기반의 Template Matching 기술, MLP 알고리즘과 CNN 기반으로 YOLO SPP DNN모델을 사용하여 사람과 차량을 판별하여 도주경로를 예측한다. 또한, 관할구청을 이탈하여, 차량 및 사람이 도주 시, 인접 구청에 영상정보와 상황정보를 자동전파 하도록 설계한다. 인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템은 스마트시티 통합플랫폼을 전국으로 확장시킬 수 있다.
재난상황에 활용 가능한 소셜 네트워크 서비스를 제시하고, 소셜 네트워크 서비스를 정보 전달 목적으로만 활용하고 있는 단점을 개선하기 위해 클라우드 소싱 방식을 도입했다. 최종적으로는 소셜네트워크 서비스에 등록되는 가장 신속한 재난 정보를 활용하여 전파하는 것이 목표이며, 이 매시업의 설계는 기존에 활용되고 있던 전용 어플리케이션을 이용하여 재해정보를 제보하는 방식과 차별화되며, 결국 소셜 네트워크 서비스를 재난 및 재해 상황 전파 도구로 사용하는 것이 아니라 자료 수집 목적으로 활용하기 위한 연구이다.
본 논문은 화생방 정찰차-II(장갑형)용 모의훈련장비(시뮬레이터)를 설계하고 구현한 논문이다. 모의훈련장비(시뮬레이터)는 군에서 화생방 상황에 따라 다양한 화생방 장비를 이용하여 상황을 파악하고, 상급부대로 전문작성 보고를 할 수 있는 훈련장비로 가상의 환경에서 훈련을 할 수 있는 장비 이다. 통제관 또는 훈련교관은 발생할 수 있는 화생방 상황을 교관통제 시스템을 이용하여 시나리오를 구성하고, 상황을 전파 할 수 있으며, 전파된 상황을 훈련생이 적절히 수행 하는 과정을 관찰할 수 있다. 모든 과정은 시스템에 의해서 모니터링 및 분석이 가능하고, 녹화가 가능하여 사후검토에도 사용된다. 가상의 환경에서 화생방 상황 훈련을 구현하기 위해 교관통제(IOS), 호스트(HOS), 영상(IGS), 입출력장치(IOC), 음향(ACS)를 구현하였으며, 화생방 탐지 장비인 원거리 화학 자동 경보기(LCA), 화생겸용 자동 탐지기(CAD), 통제(MCC) 및 운용(OCC) 컴퓨터를 시뮬레이터로 개발 하였다. 본 논문에서는 화생방 정창차-II(장갑형)용 모의훈련장비 개발을 위한 설계와 개발을 하였으며, 통합시험 및 수락검사를 통해 성능을 검증 하였다.
현재 자율운항선박의 성공적 달성을 위해 다양한 연구개발이 진행 중이며 이와 관련하여 자율운항선박의 안전항해 지원을 위해 자율운항 지원 서비스와 해양사고 대응 서비스가 개발되고 있다. 자율운항 지원 서비스는 전자해도표시시스템(ECDIS, Electronic Chart Display and Information System)에서 수립하는 항로 계획 정보를 육상 운항조정상황실에 전송하여 충돌 위험 예측 후 유용한 정보를 자율운항선박에게 제공하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 타 선박과 자율운항선박간의 조우 지점과 타 선박의 사전 변침정보를 미리 알 수 있기 때문에 충돌 예측 정보로써 활용할 수 있다. 해양사고 대응 서비스는 현재 사람에 의존적인 해양사고 상황인식 및 해양사고 대응기관에 전파하는 것을 자동으로 상황을 인식하고 사고 대응하는 서비스이다. 이 서비스를 통해 사고 단계별 유용한 정보를 사고선박 및 주변 해양사고 대응기관에 정보를 제공함으로써 추가적인 해양사고 방지와 즉각 대응이 가능하다. 본 연구에서는 2가지 서비스를 성공적으로 제공하기 위해 시스템의 요구사항을 분석하고 시스템 아키텍처를 설계하였다.
시스톨릭 어레이는 간단한 연산능력을 가진 처리요소들이 정규적이고 국부적인 통신 선들로 연결된 병렬처리 시스템이다. 시스톨릭 어레이는 인공신경망에서 고밀하게 연결된 뉴런으로 인하여 발생하는 뉴런간의 복잡한 통신 문제를 해결하는 가장 좋은 방법 중의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 주어진 뉴런수에 적합한 역전파 인공신경망을 자동으로 생성하는 시스톨릭 어레이 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 시뮬레이터의 애니메이션 기법을 이용하여, 설계된 시스틀릭 어레이 상에서의 역전파 알고리즘의 실행 상황을 사용자들이 단계별로 쉽게 관찰할 수 있다. 또한, 시뮬레이터는 역전파 알고리즘의 전 방향, 역 방향 연산을 각각 따로 실행시키거나, 병렬로 실행하게 할 수 있다. 병렬 실행은 입력 자료를 연속적으로 입력받아 시스톨릭 어레이의 모든 처리요소들에서 역전파 알고리즘의 양방향 전파를 동시에 실행시킴으로써 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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