http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
드론을 활용한 미세먼지 데이터 수집 및 분석에 관한 연구
김경목,전호범,임건선 한국의료정보교육협회 2021 보건의료생명과학논문지 Vol.9 No.2
This study collects and provides environmental data related to weather by measuring the concentration levels of fine dust at different altitudes, with the aim of forecasting fine dust concentration changes, particularly in the areas where the vulnerable reside. Institutions in the healthcare-related fields can use the real-time data on the changing fine dust concentration, which is collected through different combinations of various measuring devices and drone technologies, which have recently developed at a rapid pace. The study first collects data on the following: PM1 (fine dust particles <1 μm in size), PM2.5 (fine dust particles <2.5 μm in size), and PM10 (fine dust particles <10 μm in size) and predicts respective changes and suggests data on various high levels. The device that was used in the study measured fine dust concentration, humidity, temperature, atmospheric pressure, carbon dioxide, total volatile organic compounds (TVoc), and formaldehyde. 본 논문은 일상에서 드론을 이용하여 고도에 따른 미세먼지 측정치를 비교 분석하여 특별히 건강 취약 계층이 주로 거주하는 지역 중심으로 미세먼지 수치의 변화를 예측함으로써 날씨 정보와 연계한 환경적 요소를 제공한다. 따라서 실시간 변화의 추이를 모니터링하고 해당 기관에서는 건강 요소의 자료로써 활용될 수 있다. 현재 드론 기술의 발달과 다양한 측정 장치와 결합 된 형태로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 측정 데이터로 PM1(극초미세먼지) / PM2.5(초미세먼지) / PM10(미세먼지)를 획득하고 변화의 추이를 예측하였으며 층고 별 변화의 추이를 분석하고 제시하는 기반을 완성하며 측정기는 미세먼지, 습도, 온도, 기압, 이산화탄소, TVoc, 포름알데이드까지 측정되는 장비를 사용하였다.
김경목(Kyoung-mok Kim),전호범(Ho-beom Jeon),임건선(Geon-Seon Lim) 한국의료정보교육협회 2022 보건의료생명과학논문지 Vol.10 No.2
본 연구는 4차산업혁명 시대를 대표하는 인공지능을 드론에 탑재하여 실시간 이미지 정보를 획득하고 건강상, 또는 실신 등 응급을 요 하는 사람을 탐색함으로써 사각지대를 최소화하고 탐색의 효율성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 드론에 영상정보 획득 장치를 탑재하고 미디어 서버에 전송 후 프레임 단위의 인공지능 학습 알고리즘을 적용하여 사람 인식 결과를 분석 후 해당 GPS 정보를 획득하는 절차로 진행된다. 최근 소개된 여러 인공지능 알고리즘 중에서 대표되는 YOLO 알고리즘을 적용하여 마네킹 또는 실제 이미지를 학습함으로써 신뢰도 높은 실험 결과를 보였으며 드론의 활용범위가 확대됨에 따라 인간의 접근 사각지대에서 그 역할이 확대될 것으로 기대된다. 논문의 구성은 임무 수행을 위한 드론의 사양을 소개하고 인공지능의 개념 및 활용 방법, 실제 드론 비행을 통한 이미지 획득 및 결과 분석 그리고 향후 활용범위로 기술하였다. This study provides several methods to minimize dead zone and to detect missing person using combined DRONE and AI especially called 4th Industrial Revolution. That is composed of image acquisition for a person who is in needed of support. The procedure is DRONE that is made of image acquisition and transfer system. after that can be shown GPS information. Currently representative AI algorithm is YOLO (You Only Look Once) that can be adopted to find manikin or real image by learning with dataset. The output was reached in reliable and efficient results. As the trends of DRONE is expanded widely that will provide various roll. This paper was composed of three parts. the first is DRONE specification, the second is the definition of AI and procedures, the third is the methods of image acquisition using DRONE, the last is the future of DRONE with AI.