스마트폰의 빠른 보급으로 위치기반 서비스 (Location Based Service)가 새롭게 주목 받고 있다. 위치기반 서비스는 이동통신망이나 위성항법장치 (GPS) 등을 통해 얻은 위치정보를 바탕으로 이용자에게 여러 가지 서비스를 제공하는 서비스를 말한다. 현재 위치기반 서비스는 소셜 네트워크 서비스, 증강현실, 게임 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 단순 정보뿐만 아니라 복합 상황정보를 이용한 안전 및 사고예방을 위한 애플리케이션은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 휴대성과 이동성의 장점을 가진 스마트 모바일 환경에서 위치기반 서비스를 통해 상황정보를 제공하는 지능형 감시 시스템을 개발하고자 한다. 본 시스템은 감시대상자가 소지한 스마트폰의 GPS를 이용하여 위치 데이터를 획득하고, 기울기 및 압력 센서 등을 이용하여 감시대상자의 상태정보를 획득 한다. 또한 이러한 위치 데이터와 센싱 데이터를 지도 OpenAPI, 날씨 OpenAPI, 안전/위험지역 설정 등의 기능과 결합하여 지능적 복합 상황정보로 표현한다. 이러한 기능들을 안드로이드 기반 애플리케이션으로 개발함으로써 감시자 또한 모바일 환경에서 감시할 수 있도록 한다. 이를 통해 감시자는 이동하면서 원거리에 있는 감시대상자의 실시간 이동경로와 복합 상황정보를 확인하고 알림 받을 수 있다. 이와 같은 기능을 통해 아동 범죄, 노약자 보호 등의 문제를 해결할 수 있다.
최근 기후변화에 의한 강우패턴 변화로 국지성 집중호우가 증가하고 있으며, 이로 인해 서울 강남('12), 부산('13), 울산('16), 인천, 부산('17) 등 대도시 지역에서 침수피해가 증가하고 있다. 도시침수는 하천홍수 피해와는 달리 매우 짧은 시간에 피해가 발생하며, 시설물 파괴보다는 주택, 차량, 상가 침수로 인한 재산 및 인명 피해가 높은 비율을 차지하고 있다. 또한 도시침수는 다양하고 복합적인 원인에 의해 발생되므로, 상황관리에 어려움이 있다. 현재 도시침수 피해저감을 위한 대책으로 구조적인 대책과 복구사업을 중심으로 이루어지고 있다. 그러나 짧은 시간, 높은 강도의 호우에 의해 발생하는 도시침수는 이와 같은 대책으로는 한계가 있으며, 사전 대비 대응을 위해서는 예 경보 시스템 등 비구조적인 대책이 함께 이루어져야 한다. 또한 도시침수의 실시간 분석 및 모니터링 등 상황관리지원을 위한 도시침수 통합 관리 시스템의 도입이 필요하다. 따라서 국립재난안전연구원에서는 도시침수 상황관리를 위한 "도시침수 모니터링 시스템" 개발 연구를 2014~2016년에 걸쳐 수행하였다. 도시침수 모니터링 시스템은 실시간 AWS 및 RADAR 예측강우 기반의 예 경보, 침수예상도 및 침수위험지역 정보제공, 실시간 강우빈도분석, 다양한 기상정보 제공, SNS알림 서비스 등을 제공하여 담당자의 의사결정 지원이 가능하며, 2017년부터는 시범운영을 통한 고도화를 추진하고 있다. 본 연구에서는 시범운영 결과를 통해 시스템의 적용성을 검증하고, 개선사항을 도출하였으며, 향후 도시침수 모니터링 시스템의 전국화 운영을 위해 전국 읍면동단위의 위험기준 추정 방법을 제시하고자 한다.
해마다 대포차로 인한 사건 사고가 많이 일어나고 있으며, 피해율이 점점 더 증가하는 시점에서 검거율은 현저히 낮다. 이러한 문제를 줄이기 위해 대포차 검거 애플리케이션을 개발하고자 한다. 본 연구는 GPS와 사진으로부터 텍스트를 추출하는 기능을 활용하여 대포차를 검거하는 데 도움을 주는 애플리케이션이다. 사용자가 정차 및 주차되어 있는 차의 번호판을 사진 촬영 기능을 활용하여 자동으로 사진을 분석을 통해 차량의 번호를 인식하고, GPS를 활용하여 촬영한 장소의 위치 값을 추출하고 대포차 여부를 확인한다. 촬영한 차량이 대포차로 식별되면 관리 서버에 등록되고 대응 절차에 의해 대포차 검거 절차를 진행한다. 대포차의 실시간 검거를 위해 대포차 대응서버에서는 관리자에게 실시간으로 정보를 전송하고 알림 기능을 통해 검거 절차가 진행된다. 또한 실시간 대응에 어려움이 있는 상황에서는 자주 신고가 접수되는 출몰지역 정보를 관리자가 유추할 수 있도록 통계정보를 제공하여 추후 잠복에 의한 검거 정보를 제공한다.
연구목적: 지속되는 기후변화에 의한 풍수해 등의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있어 극한 기상현상이 지역 특성 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상 관련 긴급정보를 사용자 및 사용자 환경에 맞추어 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구에 특화된 맞춤형 기상긴급정보를 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템의 1단계 시스템이 개발되고 인공지능을 활용한 긴급성 식별 방안이 연구되었다. 시범연구로 극한 기상에 의한 재난 뉴스기사를 분석하고 심각성을 식별하여 관련된 기상 특보와 연계하는 방안을 제안하고자 하였다. 연구결과: 1단계 기상긴급정보 전달시스템이 개발되었고 보다 광범위한 자료 분석을 통해 유용한 정보를 추가할 수 있는 방안이 제시되었다. 결론: 기상긴급정보의 직접적이며 신속한 제공을 통해 극한기상에 의한 재난 피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.
고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.
본 연구에서는 암모니아 누출사고 발생 시 지방자치단체에서 신속하게 주민대피 및 알림을 결정할 수 있도록 화학물질사고대응정보시스템(CARIS)을 활용한 피해영향거리 산정식을 도출하고자 하였다. 암모니아는 화학물질관리법상 사고대비물질이자 화학물질안전원에서 정한 주민대피 대비물질 16종 중 하나이며, 2014년부터 2019년 기간 동안 화학사고가 58건으로 가장 빈번하게 발생한 화학물질이다. 연구에서는 미국환경보호국(EPA)에서 지정하고, 유아 및 어린이, 노인 등의 취약집단을 포함하며 일반 인구에 적용 가능한 급성노출기준인 AEGL을 기준으로 암모니아의 노출시간에 따른 피해영향거리 산정식을 도출하였다. AEGL-3 농도기준에 따른 위험지역 구분과 AEGL-2 농도기준에 따른 준위험지역을 구분을 할 수 있는 농도별, 노출시간별 산정식을 도출하였으며, 도출된 산정식으로 얻어진 피해영향거리 수치와 화학물질사고대응정보시스템의 피해영향거리 수치간의 상대표준편차를 비교한 결과 0~2 % 범위인 것으로 조사되었다. 따라서 지방자치단체에서는 실제 사고 현장 상황을 고려하고 연구에서 도출된 적합한 피해영향거리 산정식을 적용하여 사고 원점 인근의 주민을 소산하거나 실내대피 알림 등의 보호조치에 활용될 수 있도록 하여야 한다.
Recently, it is being held festival according to regional and seasonally cultural feature in nationwide. Especially, local festivals are being provided festival information services a variety of forms for tourists depending on development of information device. However, systems to provide notification information of local festivals are not persistent but mostly short term service. In this paper, we propose a mobile commerce and information notification system through festival information alerts and festival surrounding information using local based on service. In addition, we implement a festival information notification system that applies to beacon based on bluetooth in order to inform them on diverse festival. Finally, we take into account in terms of design of system using object-oriented design modeling to improve reusability of proposed system.
최근 고령화에 따른 치매 환자 증가 추세로 인해 실내 치매 환자 케어 시스템이 주목받고 있다. 본 논문에서는 비콘과 센서를 이용한 치매 환자의 배회 방지 및 위험 장소 접근 알림 시스템을 개발하였다. 치매 환자의 실내 위치를 추적하기 위해 비콘을 실내 곳곳에 부착하고, 치매 환자의 위험 행동을 감지하기 위해 센서를 위험지역에 설치한다. 스마트폰을 사용하여 비콘 신호를 측정하고 측정된 비콘 신호를 사용하여 치매 환자의 위치를 계산하여 치매 환자가 위험에 처했다고 판단되면 이를 간병인에게 알린다. 위 시스템을 통해 간병인의 부담을 덜고, 간병 비용을 절약할 수 있다.
식품선택에 있어서 소비자들은 철저한 품질관리를 통한 식품의 안전성과 신뢰성을 중요하게 여긴다. 또한 지역과 환경을 고려한 지속 가능한 생산과 소비에 관심이 많다. 본 연구에서는 소비자의 요구와 세계적인 식품인증 흐름에 따른 안전성과 신뢰성 있는 수산물 생산을 위해, 국제적 위생관리 기준인 HACCP인증과 이력제 인증, 친환경 수산물인증의 기반시스템이 되도록 고품질 수산물 생산지원시스템을 제안하고 설계하였다. 고품질 수산물 생산지원 시스템은 양식장 HACCP, 환경 제어모니터링, 생산이력, 질병예방/질병알림, 수산물 가격조회 등 5개 부분으로 구성된다. 제안 시스템은 다양한 u-IT 기술인 USN, 네트워크 CCTV, 모바일 기기 등의 첨단 융 복합 기술을 활용한다.
키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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