Kim, Sung-Wook;Choi, Eun-Kyeong;Park, Dug-Keun;Oh, Jeong-Rim
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2010.03a
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pp.927-932
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2010
This study made a nationwide metropolitan region map on the basis of disaster vulnerability and administrative boundary, and based on it, it divided small-sized regions and constructed disaster history of each region. For the disaster vulnerability, the study wrote slope, aspect, curvature, wetness index, and drainage density, compared and analyzed regions with disaster and geomorphic elements to distinct the factor with high correlations, and based on it, it divided small-sized regions for forecasting and warning system of middle regions(Gangwon province, Chungchung province, and Jeolla province). Through the method, Gangwon region were divided into 4 small-sized regions, Chungchung into 5 small-sized regions, and Jeolla into 6 small-sized regions.
Ad hoc network does not need any preexisting network infrastructure, and it has been developed as temporal networks in the various fields. Infostation is an efficient system to transfer informations which are not sensitive to delay. In this paper, we propose a disaster emergency management system using sensors attached to animals, that is combined with infostation system. We also analyze the performance of the proposed system by simulation. From the performance analysis results, we expect that the proposed system will be very useful to early detect big forest fires which occur frequently in Korea mountain areas.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.2
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pp.70-80
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2007
Inter-vehicular communication suffers from a variety of the problem on the road, resulting in large delay in propagating emergency warning. An energy depletion as well as a transmission delay may induced by traffic accident. A transmission delay are caused by direct contention from nodes that can hear each other or indirect contention from nodes that can not hear each other, but simultaneously transmit to the same destination. A variety of works have been researched to solve the transmission delay and energy consumption problem in intelligent cars transportation systems. We consider a vehicle-to-vehicle communication protocol for disseminating an emergency information that include end-to-end and energy efficient transmission. In this paper, we propose A vehicle-to-vehicle communication protocol scheme for dissemination emergency information in intelligent cars communication based on IEEE 802.15.3 wireless personal area networks. Results from a simulation study reveal that our scheme can achieves low latency in delivering emergency warnings, and efficiency in consuming energy in stressful road scenarios.
These-days technology related to IoT (Internet of Thing) is widely used and there are many types of smart system based IoT like smart health, smart building and so on. In smart health system, it is possible to check someone's health by analyzing data from wearable IoT device like smart watch. Smart building system aims to collect data from sensor such as humidity, temperature, human counter like that and control the building for energy efficiency, security, safety and so forth. Furthermore, smart city system can comprise several smart systems like smart building, smart health, smart mobility, smart energy and etc. In this paper, we propose multimedia IoT based intelligent emergency alarm system for smart city. In existing IoT based smart system, it communicates lightweight data like text data. In the past, due to network's limitations lightweight IoT protocol was proposed for communicating data between things but now network technology develops, problem which is to communicate heavy data is solving. The proposed system obtains video from IP cameras/CCTVs, analyses the video by exploiting AI algorithm for detecting emergencies and prevents them which cause damage or death. If emergency is detected, the proposed system sends warning message that emergency may occur to people or agencies. We built prototype of the intelligent emergency alarm system based on MQTT and assured that the system detected dangerous situation and sent alarm messages. From the test results, it is expected that the system can prevent damages of people, nature and save human life from emergency.
This paper presents a development of the Advanced Emergency Braking (AEB) Algorithm for passenger vehicles. The AEB is the system to slow the vehicle and mitigate the severity of an impact when a rear end collision probability is increased. To mitigate a rear end collision, the AEB comprises of a millimeter wave radar sensor, CCD camera and vehicle parameters of which are processed to judge the likelihood of a collision occurring. The main controller of the AEB algorithm is composed of the two control stage: upper and lower level controller. By using the collected obstacle information, the upper level controller of the main controller decides the control mode based not only on parametric division, but also on physical collision capability. The lower level controller determines warning level and braking level to maintain the longitudinal safety. To decide the braking level, Last Ponit To Brake and Steer (LPTB/LPTS) are compared with current driving statues. To demonstrate the control performance of the proposed AEBS algorithm's, closed-loop simulation of the AEBS was conducted by using the Matlab simlink and CarSim software.
In this study, the drought indicator is calculate from the rainfall, daily highest temperature, streamflow and Palmer Drought Severity Index(PDSI) for water plan and drought management in a relatively wide region. Three levels of drought severity, called drought watch, drought warning, and drought emergency, are established for these series which determine exceedance levels. The 25% nonexceedance level is used for drought watch, 10% for drought warning, and 5% for drought emergency to figure how well the drought indicators represent the past-drought and that those can be used for drought monitoring. As a result, 9-month and 12-month precipitation, and PDSI series shows the best consistency and high correlation indicate droughts. Because the results are based on the gauged data and simply calculated, the suggested indices can be used for basic data for drought monitoring system of a basin.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.1B
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pp.1-8
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2012
In this paper, we propose an algorithm to improve collision avoidance in Vehicle-to-Vehicle (V2V) networks based on IEEE 802.11p. Since IEEE 802.11p adopts CSMA/CA as a multiple access scheme and an emergency warning message (EWM) is delivered to behind vehicles in a multi-hop manner, due to transmission collision, the more vehicles in the vehicle chain results in a longer delay. The longer delay increases the possibility of a rear-end collision. In order to ensure message reception with low latency, we consider implicit acknowledgement of a broadcasted EWM message and propose an algorithm to reduce redundant message transactions, called Two-Way Implicit Acknowledgement (TWIA). By simulations, we show that our proposed algorithm can reduce the latency until the last car receives the message by 9% and the success rate every car receives the message within 0.7sec by 12% at 100 fixed-number-of-car environment.
In this paper, we propose the construction of an IOT that monitors foresters' physical abnormalities in real time, performs emergency measures, and provides alarms for natural disasters or heatstroke such as a nearby forest fire or landslide. Nodes provided to foresters include 6-axis sensors, temperature sensors, GPS, and LoRa, and transmit the measured data to the network server through the gateway using LoRa communication. The network server uses 6-axis sensor data to determine whether or not a forester has any signs of abnormal body, and performs emergency measures by tracking GPS location. After analyzing the temperature data, it provides an alarm when there is a possibility of heat stroke or when a forest fire or landslide occurs in the vicinity. In this paper, it was confirmed that the real-time detection of physical abnormalities of foresters and the establishment of disaster early warning IOT is possible by analyzing the data obtained by constructing a node and a gateway and constructing a network server.
The purpose of this study was to examine the association between the shapes and colors of emergency exit symbols, magnetic field warning symbols, and radiation zone symbols used in hospitals for staff and patient safety and their effects on cognitive memory. The hippocampal region's signal intensity(SI) was analyzed using fMRI. The Symbol 2 (1.75±0.54) with a green background had the highest signal intensity (SI) for emergency exits, according to the findings. The black symbol 2 (1.60±0.51) with a yellow background had the highest signal intensity (SI) for the magnetic field warning symbol, followed by the black symbol 1 (1.59±0.65) with an orange background. The black symbol 2 (1.59±0.59) with a yellow background and the black symbol 3 (1.58±0.52) with an orange background had the low signal intensity with slight differences as for the radiation zone symbols. In conclusion, it was determined that the signal intensity of the black symbol with a yellow background was the highest in the magnetic field area and radiation area. This implies that symbols with a high signal intensity (SI) must be utilized intensively. To ensure that the correct meaning of the symbols is communicated in the future, they must also be utilized regularly and continually in disaster safety education.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.58-63
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2017
Emergencies and disasters can happen any time without any warning, and things can change and escalate very quickly, and often it is swift and decisive actions that make all the difference. It is a responsibility of the building facility management to ensure that a proven evacuation plan in place to cover various worst scenario to handled automatically inside the facility. To mapping out optimal safe escape routes is a straightforward undertaking, but does not necessarily guarantee residents the highest level of protection. The emergency evacuation navigation approach is a state-of-the-art that designed to evacuate human livings during an emergencies based on real-time decisions using live sensory data with pre-defined optimum path finding algorithm. The poor decision on causalities and guidance may apparently end the evacuation process and cannot then be remedied. This paper propose a cloud connected emergency evacuation system model to react dynamically to changes in the environment in emergency for safest emergency evacuation using IoT based emergency exit sign system. In the previous researches shows that the performance of optimal routing algorithms for evacuation purposes are more sensitive to the initial distribution of evacuees, the occupancy levels, and the type and level of emergency situations. The heuristic-based evacuees routing algorithms have a problem with the choice of certain parameters which causes evacuation process in real-time. Therefore, this paper proposes an evacuee routing algorithm that optimizes evacuation by making using high computational power of cloud servers. The proposed algorithm is evaluated via a cloud-based simulator with different "simulated casualties" are then re-routed using a Dijkstra's algorithm to obtain new safe emergency evacuation paths against guiding evacuees with a predetermined routing algorithm for them to emergency exits. The performance of proposed approach can be iterated as long as corrective action is still possible and give safe evacuation paths and dynamically configure the emergency exit signs to react for real-time instantaneous safe evacuation guidance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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