• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.117-127
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• 2024

연구목적: 중소기업 제조공장에서 에너지 관리, 온도, 습도, 분진 및 가스, 공기 질, 기계작동 상태 등을 통합적으로 모니터링하여 에너지 절감 및 제조 공장 인프라의 안전성 향상을 위한 기반 연구를 수행하는 것이 목적이다. 연구방법: 이를 위해 디지털 전력량계 및 IoT 센서를 통해 에너지 관련 데이터 및 환경적인 정보들을 실시간으로 수집하였으며, 수집된 정보를 기반으로 모니터링 및 분석을 통해 에너지 절감을 위한 상황 전파 및 대응을 위한 연구를 진행하였다. 연구결과: ESG 경영 활동의 핵심 지표에 속하는 에너지관리, 비용 절감과 안전성 향상을 고려한 적용 방안을 제시하였다. 결론: 본 연구는 기업에서 실제적인 사례 연구로 스마트공장에서 다양한 센서 장치와 관련된 장치들을 활용하였으며, 이를 통해 수집된 정보를 기반으로 에너지 절감 및 안전성 향상에 대한 기반의 체계를 제시하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제15권1호
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• pp.13-21
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• 2022

4차 산업혁명에 따라 수자원 관리분야에서도 수문관측 및 해석 등에 4차 산업혁명 핵심 기술을 도입하고 고도화하는데 많은 노력을 기울이고 있으나 하천관리 및 운영 분야는 상대적으로 기술 열세를 보이고 있는 실정이다. 하천에서 발생하는 현상해석과 운영을 위해 다양한 스마트 기술이 개발되고 있지만 이를 실무에 효과적으로 적용하기 위한 기술 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 SOC 분야의 스마트 기술 현장화 수준과 하천관리를 위한 요소기술의 현황과 특성을 분석하여 스마트하천관리를 위한 핵심기술을 도출하고 미래기술의 추진 방향을 제시하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.138-146
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• 2024

연구목적: 본 연구는 대설 상황 발생시 신속하고 효율적인 도로 제설을 위해 제설 차량과 장비 등에 정보통신기술과 스마트 모빌리티 기술을 활용한 사례들을 찾아보고, 활용방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 국내 및 해외 제설작업 방법에 대한 사례를 조사하고 신 기술을 접목한 제설운영방법을 제시한다. 연구결과: 우리나라 제설장비 운영은 GPS와 CCTV, 도로교통 정보시스템을 활용한 방법이 대부분이며 해외의 경우 도로기상 정보시스템과 도로제설모니터링 시스템을 활용한다. 향후 스마트모빌리티인 자율주행 제설차량을 활용한 제설기술이 개발 될 것을 기대한다. 결론: 본 연구의 결과는 지자체 및 관련 기관의 제설 장비와 제설 차량 활용 정책에 기여할 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.351-363
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• 2022

연구목적:본 연구는 우리나라 재난안전분야의 제조업 고용 클러스터를 찾는 것을 목적으로 한다. 연구 방법: LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석기법이 2019년 한국표준산업분류와 재난안전산업 특수 분류기준에 의해 구축된 229개 지자체의 고용 데이터에 적용되었다. LISA기법은 해당 산업들의 공간 클러스터와 고용의 공간적 종속성을 파악하였다. 연구결과: 세 가지 분석결과가 도출되었다. 첫째, 우리나라 재난안전산업의 고용은 전체 제조업의 약 6%를 점유하며 매년 증가하는 추세다. 둘째, 재난안전 산업의 고용 클러스터는 수도권 서부지역에 입지하고 있다. 셋째, 산업재해 방지 산업안전용품 제조업은 중화학 공업과 산업단지가 있는 부산, 울산, 경남창원, 김해 지역을 중심으로 클러스터를 형성한다. 결론: 해당 지역들을 재난안전산업의 제조업 클러스터로 육성하는 투자와 유성정책이 필요하다. 본 연구결과는 우리나라 재난안전산업에 형성되어 있는 제조업 클러스터들의 산업발전과 고용육성 정책을 개선하는데 사용될 수 있다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권4호
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• pp.779-787
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• 2023

연구목적: 본 연구는 재가노인과 시설노인의 재난정보이해능력 수준 및 영향요인을 분석함으로써 정책적, 실천적 개입 방향을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구방법: 전국의 만 65세 이상의 재가노인 및 시설노인을 대상으로 재난정보이해능력(E-DLS)척도를 포함한 설문조사를 실시하였다. 연구결과: 재가노인은 학력, ADL 장애, 사회적지지 정도, 시설노인의 경우 월평균수입, 스마트폰사용여부, 사회적지지 정도가 재난정보이해능력에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론: 본 연구를 통해 노인의 재난정보이해능력 향상을 위한 다양한 방안을 제안하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.39-48
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• 2019

연구목적:본 연구에서는 재난현장 또는 산업현장에 투입되는 고위험 직업군의 안전을 위하여 IoT/ICT 융합기반의 스마트 안전관리 시스템을 연구하고 이의 성능을 분석 제시하였다. 연구방법: 연구에서 제시된 고위험 직업군의 안전을 위해 부동상태 감지센서, 각 대원간에 통신을 위한 LoRa기반의 리피팅 기술, 전체를 모니터링할 수 있는 LoRa Gateway를 개발하여 기능을 테스트하여 현장적용을 위한 기반을 제시하였다. 연구결과 :고위험 직업군에 작업현장에서 작업자의 위험 상태를 감지하고 전파할 수 있는 다양한 요소를 파악하고 이에 대한 연구가 진행되었다. 작업자의 부동과 같은 위험상태를 감지하는 센서기술, LoRa 통신 기반의 리티핑 기술, 위험 상황을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 LoRa Gateway를 분석하여 그 연구결과를 제시하였다. 특히 통신 음영지역의 최소화를 위한 단말간 리피팅기술을 연구하여 통신 불통 문제를 감소시켰다. 연구결론:본 연구를 통해 다양한 고위험 직업군의 작업자 안전을 위한 스마트 안전관리 시스템의 중요한 기능적 요소를 고찰하고 그 효용성을 검증하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제6권4호
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• pp.236-242
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• 2019

본 연구는 재난정보 표준화를 목표로 다양한 재난 및 사고에서 생성되는 정형, 비정형 문서를 전자화된 문서로 변환하여 환경재난 정보를 생성함으로써 데이터베이스에 저장하고 환경재난 관리에 활용할 수 있는 체계를 개발하였다. 최근 4차 산업 시대를 통해 다양한 지능화 기술들이 발전하고 있다. 이러한 기술들은 환경재난, 재난관리 등의 분야에 다양한 형태로 적용되며, 환경재난 관리 업무와 융합되어 활용되고 있다. 재난정보관리는 단순히 재난업무를 지원하는 것이 아니라 과거의 환경재난 이력정보를 활용하여 인공지능 기술을 적용한 스마트 재난관리를 지원할 수 있도록 한다. 환경재난을 관리하는 중요한 요소는 재난정보이다. 재난정보는 재난의 발생에서 진행, 대응 및 계획까지의 재난 전주기에 대한 정보를 전자화된 정보로 관리하고 처리하는 행위를 의미한다. 그러나, 자연, 사회, 환경재난에 대한 상황, 대응, 대비, 복구의 정보는 주로 보고서의 형태인 핸드아웃이나 비정형 정보로 존재하고 있다. 이러한 비정형 재난안전정보는 관리 부실에 의해 사라지거나 폐기되는 경우가 많다. 이에 따라 비정형 재난안전정보는 재난정보로서의 관리를 위해 인식기술이 필요하다. 본 연구에서는 지능화된 기술을 활용하여 인쇄되거나 스캐너에 의해 이미지 또는 문서로 생성된 재난 보고서를 전자화된 문서로 변환하는 것에 중점을 두었으며, 그 후 변환된 재난정보는 재난정보관리 코드체계에 맞추어 정리하여 재난정보관리 데이터베이스에 저장한다. 정형, 비정형 재난정보를 생성하는 것은 스마트 재난관리의 시작으로 가장 중요한 요소이며, 이렇게 생성된 환경재난 정보는 재난정보 코드체계와 연계하여 표준화된 형식으로 관리한다. 재난코드체계는 재난 별 발생 진행 상황, 피해 규모, 대처사항 등의 정보를 저장할 수 있는 표준을 구축하였으며, 향후 이러한 많은 재난 데이터와 이력정보를 기반으로 한 인공지능 기술을 접목하여 스마트 재난관리 및 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.42-50
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• 2016

In case of a emergency situation or a natural disaster, a warning notification system is an essential tool to notify at-risk people in advance and provide them useful information to survive the event. Although some systems have been proposed such as emergency alert system using android, SMS, or P2P overlay network, these works mainly focus on a reliable message distribution methods. In this paper, we proposed a novel design and implementation of a personalized warning notification system to help inform not only the at-risk people but also their family and friends about the coming disaster as well as escape plan and survival information. The system consists of three main modules: the user selection module, the knowledge based message generator, and message distribution modules. The user selection module collects the list of people involved in the event and sorts them based on their level of involvement (their location, working position and social relationships). The knowledge based message generator provides each person with a personalized message that is concise and contains only the necessary information for the particular person based on their working position and their involvement in the event. The message distribution module will then find a best path for sending the personalized messages based on trustiness of locations since network failures may exist in a disaster event. Additionally, the system also have a comprehensive database and an interactive web interface for both user and system administrator. For evaluation, the system was implemented and demonstrated successfully with a building on fire scenario.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.35-42
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• 2021

본 논문은 전기자동차 충전시설 확충계획에 중요한 요소인 전기자동차 전력 수요량 예측정보를 생산하기 위하여 Exponential Smoothing를 이용하여 전력 수요량 예측 모형을 제안하였다. 모형의 입력자료 구축을 위하여 종속변수로 월별 시군구 전력수요량을 독립변수로 월별 시군구 충전소 보급대수, 월별 시군구 전기자동차 충전소 충전 횟수, 월별 전기자동차 등록대수 자료를 월 단위로 수집하고 수집된 7년간 자료 중 4년간 자료를 학습기간으로 3년간 자료를 검증 기간으로 적용하였다. 전기자동차 전력 수요량 예측 모형의 정확성을 검증하기위하여 통계적 방법인 Exponential Smoothing(ETS), ARIMA모형의 결과와 비교한 결과 ETS, ARIMA 각각의 오차율은 12%, 21%로 본 논문에서 제시한 ETS가 9% 더 정확하게 분석되었으며, 전기자동차 전력 수요량 예측 모형으로써 적합함을 확인하였다. 향후 이 모형을 이용한 전기자동차 충전소 설치 계획부터 운영관리 측면에서 활용될 것으로 기대한다.