The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, and therefore the location determination technology has been placed in a very important position. This study suggests an algorithm that can provide the estimate of users' location by using smartphone sensors. And in doing so we will propose a methodology for the creation and update of indoor map through the more accurate position estimation using smartphone sensors such as acceleration sensor, gyroscope sensor, geomagnetic sensor and rotation sensor.
Geospatial research on emergency response in multi-level micro-spatial environments (e.g., multi-story buildings) that aims at understanding and analyzing human movements at the micro level has increased considerably since 9/11. Past research has shown that reducing the time rescuers needed to reach a disaster site within a building (e.g., a particular room) can have a significant impact on evacuation and rescue outcomes in this kind of disaster situations. With the purpose developing emergency response systems that are capable of using complex real-time geospatial information to generate fast-changing scenarios, this study develops a Spatiotemporal Optimal Route Algorithm (SORA) for guiding rescuers to move quickly from various entrances of a building to the disaster site (room) within the building. It identifies the optimal route and building evacuation bottlenecks within the network in real-time emergency situations. It is integrated with a Ubiquitous Sensor Network (USN) based tracking system in order to monitor dynamic geospatial entities, including the dynamic capacities and flow rates of hallways per time period. Because of the limited scope of this study, the simulated data were used to implement the SORA and evaluate its effectiveness for performing 3D topological analysis. The study shows that capabilities to take into account detailed dynamic geospatial data about emergency situations, including changes in evacuation status over time, are essential for emergency response systems.
최근 유비쿼터스 관련 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이를 활용한 응용분야들이 확대되고 있다. 대표적인 응용분야로는 GPS를 이용한 실외측위기술을 기반으로 발전한 위치기반서비스(LBS)가 있으며, 현재 많은 서비스들이 상용화 되어 있다. 최근 들어서는 대규모 실내공간과 실내에서의 사고의 증가와 함께 실내 공간을 대상으로 하는 서비스에 대한 관심이 증가하고 있으며 관련된 연구들이 진행되고 있다. 실내 공간 응용기술의 핵심은 3차원 실내 공간데이터의 모델링 기법과 이와 연동 가능한 센서기술이다. 하지만 아직은 실내위치기반서비스를 위한 측위기술 및 공간데이터에 대한 표준과 활용방안이 미비한 상태이다. 본 연구에서는 실내 위치기반서비스에서 사용 가능한 간단한 3차원 실내 공간 데이터 모델의 구축방법과 이를 활용할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 모델은 2차원 기반의 multi-layered 구조를 가지며, 2차원 및 3차원으로 가시화가 가능하도록 하였다. 또한 제시한 3차원 실내 공간 모델의 실내 기반 서비스로의 적용을 테스트하기 위하여 CA(cellular automata)기반의 대피 시뮬레이터와 대피 경로 안내 시스템 그리고 실내센서(카메라)와의 연동 등 몇 가지 응용분야에 대한 테스트를 수행하였다.
연구목적: 최근 장애인의 스포츠관람권을 보장하기 위한 움직임이 나타나고 있다. 하지만 휠체어 사용자를 고려하지 않은 경기장 설계로, 경기장 내 이동권이 확보되지 않은 실정이다. 장애인의 이동 제약은 비상시 대피를 취약하게 만든다. 본 연구에서는 실내 스포츠경기장을 대상으로 피난시뮬레이션을 실행하여 휠체어 탑승 관중의 이동 및 피난 안전성 확보 방안을 마련하고자 한다. 연구방법: 관중석 형태를 변수로 시나리오를 구성하여 시뮬레이션을 실행하였다. 휠체어 좌석 설치가 피난에 미치는 영향을 확인하였다. 연구결과: 휠체어 좌석의 설치 여부, 휠체어 이동 대피 경로, 휠체어 좌석의 분리 배치 여부 등에 따른 결과를 비교하였다. 휠체어 좌석 설치가 피난에 미치는 영향과 그 특징을 도출하였다. 그 결과, 상부진입 및 분리형 좌석이 피난에 가장 취약하였다. 결론: 상부진입 및 분리형 좌석의 최상층을 대상으로 한 피난 성능 확보 방안을 도출하였다. 해당 내용이 스포츠경기장 내 장애인의 이동 및 피난 안전성 확보 방안으로 활용될 수 있다고 판단한다.
세계적으로 지진, 해일, 홍수, 폭설 등의 자연 재해와 화재, 방화, 테러 등의 인위적 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 다양하고 예측 불가능한 재해로 인해 다수의 사상자가 발생하고 있다. 재해 발생 시 빠른 시간에 재해 발생 여부를 파악하여 재해 발생 위치와 적절한 피난 경로 등의 정보를 피해자에게 제공한다면 신속히 안전한 장소로 대피가 가능하여 피해를 최소화 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 실내공간에서 공황상태가 발생 했을 경우 사람들의 움직임을 파악하여 긴급 재해 발생 여부를 신속히 탐지하고 이를 통해 상황에 따라 신속하고 안전하게 대피가 가능하도록 긴급 피난 지원 시스템의 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 이동 단말기에서는 실내 보행자의 행동과 위치를 분석하여 서버로 전송하고 서버에서는 전송받은 정보를 토대로 긴급상황 여부를 판단한다. 긴급상황이 발생하면 서버는 이동 단말기에게 이를 통보하고, 실내 보행자는 이동단말기를 이용하여 비상탈출을 실시하게 된다.
International journal of advanced smart convergence
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제6권1호
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pp.82-88
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2017
Emergency lights and exit signs are an indispensable part of safety precautions for effective evacuation in case of emergency in public buildings. These emergency sign indicates safe escape routes and emergency doors, using an internationally recognizable sign. However visibility of those signs drops drastically in case of emergency situations like fire smoke, etc. and loss of visibility causes serious problems for safety evacuation. This paper propose a novel emergency light and exit sign built-in with Bluetooth Low Energy (BLE) Beacon to assist the emergency self-guiding evacuation using devices for crisis and emergency management to avoid panic condition inside the buildings. In this approach, the emergency light and exit sign with the BLE beacons deployed in the indoor environments and the smart devices detect their indoor positions, direction to move, and next exit sign position from beacon messages and interact with map server in the Internet / Intranet over the available LTE and/or Wi-Fi network connectivity. The map server generate an optimal emergency exit path according to the nearest emergency exit based on a novel graph generation method for less route computation for each smart device. All emergency exit path data interfaces among three system components, the emergency exit signs, map server, and smart devices, have been defined for modular implementation of our emergency evacuation system. The proposed exit sign experimental system has been deployed and evaluated in real-time building environment thoroughly and gives a good evidence that the modular design of the proposed exit sign system and a novel approach to compute emergency exit path route based on the BLE beacon message, map server, and smart devices is competitive and viable.
독성 가스 누출 사고 발생 시 인명 피해를 최소화하기 위해서는 사고 시나리오에 따른 적절한 대피 방법이 사전에 수립되어야 한다. 본 연구에서는 동일 누출 조건에서 건축물의 방향과 산업단지 위치가 실내 농도 증가와 실외 확산에 미치는 영향을 살펴보고 효과적인 대피 기준을 마련하였다. 또한 이러한 기준을 바탕으로 화학사고 인명 피해 최소화라는 관점에서 건물을 건설할 때 건물 방향에 대한 기준도 마련하였다. 건물의 방향이 누출 방향에 대해 정면, 측면, 후면인 경우에 대해 전산 수치 해석을 수행하였으며, 그 결과 건물 창문이 누출되어 오는 방향과 마주보고 있을 때의 실내 오염농도가 반대편에 창문이 있을 때의 실내 오염농도와 비교하여 120배 정도 높게 나왔다. 또한, 급격한 실내 농도 증가율로 동일 시간에 실내 공간이 2배 이상 독성 가스 물질로 가득하게 되었다. 이러한 현상은 건물 창문이 정면에 위치한 경우 창문 주위의 압력 차와 속도 저하로 건물 주위에 독성 가스가 정체하게 되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 최적 대피를 위한 건축물 방향 기준을 설정한다면 화학사고 발생 시 주민들의 피해를 최소화하는 데 도움이 될 것으로 판단된다.
The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, therefore the location determination technology has been placed in an important position. This study suggests a method that can provide the estimate of users' location by using PDR method and smartphone geomagnetic sensor data. This method assists the measure of enhancing the accuracy of indoor localization. Moreover, it is to study ways to provide the exact indoor layout for evacuating the workers in emergency such as fires and natural disasters.
As human beings spend more time indoors, and with the growing complexity of indoor spaces, more focus is given to indoor spatial applications and services. 3D topological networks are used for various spatial applications that involve navigation indoors such as emergency evacuation, indoor positioning, and visualization. Manually generating indoor network data is impractical and prone to errors, yet current methods in automation need expensive sensors or datasets that are difficult and expensive to obtain and process. In this research, a methodology for semi-automatically generating a 3D indoor topological model based on IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) is proposed. The concept of Shooting Point is defined to accommodate the usage of omnidirectional images in generating IndoorGML data. Omnidirectional images were captured at selected Shooting Points in the building using a fisheye camera lens and rotator and indoor spaces are then identified using image processing implemented in Python. Relative positions of spaces obtained from CAD (Computer-Assisted Drawing) were used to generate 3D node-relation graphs representing adjacency, connectivity, and accessibility in the study area. Subspacing is performed to more accurately depict large indoor spaces and actual pedestrian movement. Since the images provide very realistic visualization, the topological relationships were used to link them to produce an indoor virtual tour.
최근 주상복합형의 주거공간, 지하철, 대형쇼핑몰 등 건물내부가 복잡하고 대규모인 공간에서 머무르는 시간과 기회가 날로 증가하고 있다. 건물이 복잡할수록 건물 내에서 사람들이 원하는 목적지에 도착하기까지 보다 많은 시행착오를 겪으면서 이동하게 된다. 시행착오를 줄이고, 보다 빠르게 이동하기 위해서는 최단경로를 탐색하여 제공하는 시스템이 필요하게 된다. 이러한 대규모 공간 내에서의 최적이동경로에 대한 정보는 특히 화재나 정전, 테러위협과 같은 응급상황에서 더욱 필요로 하게 된다. 이에 본 연구에서는 Raster GIS기반의 데이터구조 상에서 $A^*$알고리즘을 사용한 최단경로 탐색기법을 비교, 분석하고자 한다. 평상시에는 건물내부에서의 위치 이동시에 필요한 최단 경로를 제공하고, 응급상황에서는 탐색시간을 최소화하여 대피 경로를 제공하는 방안을 제시하였으며, 이를 캠퍼스 건물을 이용하여 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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