http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
기존 지하철역사 피난성능 향상을 위한 피난대피소 구축방안 연구
김하영(Kim, Hayoung),유용호(Yoo, Yongho),이동호(Rie, Dongho) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.4
기존 지하철 역사는 다양한 문제들로 인해 최신의 설계 기준을 적용한 안전성 향상이 어렵다. 특히 피난약자의 경우 피로도로 인해 필요 피난안전시간을 초과할 가능성이 높다. 본 연구에서는 피난약자의 안전성능을 확보하기 위한 방안으로 기존 구획실을 활용한 피난대피소 구축 및 운영을 목표로 한다. 연구 결과 외부로의 피난시간이 6분 이상인 역사에 대해 필요 면적 산정 방안 및 적절한 위치를 적용하기 위한 방안을 제시하였으며, 피난대피소의 화재방호 성능을 유지하기 위한 설비 등을 제시하였다. 본 연구를 통해 기존 지하철 역사의 피난안전성능 향상을 기대한다. Existing subway stations are difficult to improve evacuation performance by applying the new design standards due to various problems. In particular, a weak person in evacuation are more likely to exceed the required evacuation time due to fatigue than the general public. The purpose of this study is to construct and operate an evacuation shelter using the existing compartment to secure the safety performance of a weak person in evacuation. As a result of the study, we proposed a method to calculate the required area and a suitable location for the evacuation time of 6 minutes or longer. Also, facilities for maintaining the fire protection performance of evacuation shelters are suggested. This study is expected to improve the evacuation safety performance of existing subway station.
YOLO v2를 이용한 항공영상에서의 태양광 발전 시설 객체 탐지
김하영 ( Hayoung Kim ),최규훈 ( Gyuhoon Choi ),유승환 ( Seung-hwan Yoo ),오윤경 ( Yungyeong Oh ) 한국농공학회 2022 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2022 No.-
최근 신재생에너지 발전 비중을 높이기 위해 정부에서는 다양한 지원책을 추진하였으며, 그 결과 급격하게 증가한 태양광 시설로 인해 환경·생태계 훼손 논란을 비롯하여 지역 주민의 민원이 증가하고 있다. 태양광 시설 입지 적합성 및 문제점을 파악하기 위해서는 선행적으로 농촌 시설 현황 모니터링이 필요하다. 그러나 현재 태양광 발전 시설의 설치 현황에 관한 공간정보의 데이터 구축이 아직은 미흡하여 농촌 지역의 토지이용 모니터링에 활용하기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 농촌 지역에 설치된 태양광 시설을 탐지하기 위해 인터넷에서 제공되는 고해상도 항공영상에 딥러닝 기술을 적용하여 태양광 시설 설치 여부를 판단하는 연구를 수행하였다. 딥러닝 모델 중 YOLO(You Only Look Once) v2 객체 검출기를 훈련하여 생성된 태양광 시설 검출기를 영상 분석에 활용하였다. 농촌지역에 분포하는 소규모 태양광 시설을 대상으로 AI 분석법을 적용하기에 적합한 최소한의 데이터 셋과 항공 영상의 축척의 크기를 산정하기 위해 축척이 1:5000에서 1:10000 규모인 항공 영상 이미지 약 800장을 수집하여 학습데이터를 구축하고, 이를 바탕으로 태양광 시설 탐지 모델을 생성하였다. 본 연구에서 적용한 모델중 가장 높은 성능을 보인 태양광 시설 객체 탐지 검출률은 약 93%로 나타났다. 향후 학습데이터의 양적인 보완을 통해 영상 분류모델의 객체 탐지 성능을 향상시켜 농촌 지역에 분포하는 다양한 농업시설물을 대상으로 토지이용 현황을 모니터링하는 데 활용하고자 한다.
웨어러블 기기를 활용한 어린이 보행자 위험 행동 감지 및 피드백 방법 연구
김하영(Kim, Hayoung),이희정(Lee, Heejung),황성주(Hwang, Sungjoo) 대한건축학회 2020 대한건축학회 학술발표대회 논문집 Vol.40 No.2
In traffic safety, it is necessary for both drivers and pedestrians to pay attention to traffic rules. However, in the traffic environment, such as school zones, most of the safety-related facilities and management practices are composed mainly from the driver"s point of view. Considering the characteristics of children"s cognitive development, Children need tools that induce them to pay attention to traffic safety. To improve their walking safety, this study suggests a wide range of behavior detection methods through the combination of sensors with an acceleration sensor and various feedback methods for detected unsafe behaviors using wearable device. The proposed framework for the recognition and feedback can contribute to a better understanding of characteristics of the children’s walking, and enhancing their safety.
텍스트 마이닝을 활용한 건설 현장 복합사고 발생 양상 분석
김하영(Kim, Hayoung),이준성(Yi, June-Seong),고유진(Ko, Youjin) 대한건축학회 2021 대한건축학회 학술발표대회 논문집 Vol.41 No.2
In order to establish safer and more fundamental measures to prevent construction accidents, it is important to closely analyze the causes and aspects of accidents. In this study, the pattern of combined accidents caused by connection with the primary and secondary accidents was analyzed using the Kosha Disaster Case Report. As a result, fall and narrowness accident types have frequently occurred caused by the overturning and collapse of the structure. This suggests that the management of building structural problem is more important than improving workers’ safety awareness. As such, complex accidents are difficult to be classified into the one accident type, so it is necessary to shift from the current safety management system and establish a more systematic system focused on the fundamental causes of accidents.