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- 저자 : 민금영(Geumyoung Min) (검색결과 3 건)
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XR기반 소방안전관리자용 메타버스 교육훈련 시스템을 위한 AI 기술 개발안
양원식(Wonsik Yang),민금영(Geumyoung Min),정종문(Jong-Moon Chung) 한국화재소방학회 2022 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.추계
소방안전관리자용 훈련 시스템에서는 대피자들의 화상 및 질식 위험도를 기반으로 대피자들의 피난경로를 예측하는 시스템이 필요하다. 피난경로 예측 시스템과 더불어 훈련자들의 대피 유도 행동 및 음성을 인식하여 평가 시스템을 고도화하는 기술을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 기반으로 소방안전관리자의 훈련 시 피난 유도 행동을 자동 인식하며 행동 유형, 발생 시각, 인식 정확도 등의 분석 평가 요소를 자동 추출하여 실시간 훈련 평가 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 제안된 기술은 딥러닝 기반의 모션 인식 모듈을 통해 인식 결과 및 정보를 실시간으로 디지털 파일로 변환하여 분석 평가 요소를 추출한다. 모션 인식 시스템에 더불어 STT (Speech-To-Text) 기반 인공지능 모델을 이용하여 소방안전관리자 훈련 시 실시간으로 음성을 인식하고 텍스트를 추출하여 시나리오와의 비교 및 평가를 수행하는 시스템을 구축한다. 자연어 처리 알고리즘 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 기반의 평가 알고리즘 적용을 통해 문맥을 파악하고 소방안전관리자 훈련에 최적화된 평가가 가능하다. 디지털 트윈 기술 기반으로 화재 및 대피자 위치에 따라 실시간으로 대피자 위험도를 예측한다. 화상 및 질식 위험도를 Pennes’ Bioheat Equation 및 Coburn-Forster-Kane Equation을 통한 일산화탄소 농도와 온도에 따른 구간별 중증도 점수 책정 후 중증도 계수를 적용하여 위험도를 단계별로 판별할 수 있다. 이후 Dijkstra's Shortest Path 기법을 활용하여 매핑된 건물 내에서 최소 위험도로 산출되는 최적 경로를 탐색한다. 본 연구를 통해 개발되는 디지털 트윈 기반 화재 상황에서의 대피자 피난경로 알고리즘 최적화 시스템 및 훈련자 맞춤형 음성⋅모션 평가 시스템을 활용하여 소방안전관리자 메타버스 교육 콘텐츠를 고도화할 수 있다. 또한, 개발된 시스템은 여러 재난 상황 혹은 건축물 환경에서도 활용이 가능하여 폭넓은 확장성을 기대할 수 있다.
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소방안전관리자용 XR 훈련 메타버스 시스템 고도화를 위한 AI 기술 개발안
양원식(Wonsik Yang),서정민(Jungmin Seo),민금영(Geumyoung Min),정종문(Jong-Moon Chung) 한국화재소방학회 2022 한국화재소방학회 학술대회 논문집 Vol.2022 No.춘계
소방안전관리자는 화재 발생을 초기에 인지하고, 적절한 의사결정을 기반으로 빠른 대처를 통해 화재 피해확산을 방지하는 역할을 맡고 있다. 하지만 실제 화재에 대한 경험 부족으로 대피 행동 요령이 미숙하거나 초동 대피에 실패하는 경우가 빈번히 발생하고 있다. 본 연구에서는 소방안전관리자의 화재대응 인지능력을 제고하고 현장 대응 역량을 강화하기 위한 XR (eXtended Reality) 기반 교육훈련 플랫폼을 개발 중에 있으며, 디지털 트윈과 음성⋅모션 상호 인식 등 다양한 기술들을 활용하여 교육 콘텐츠를 고도화하고자 한다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 기반으로 소방안전관리자의 훈련 시 피난 유도 행동 데이터베이스를 구축하며 해당 행동을 자동 인식하여 관리자에게 실시간으로 전달하는 인공지능 기반 모션 인식 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 제안된 기술은 총 8종의 피난 유도 행동에 대해 실시간 평균 95% 이상의 정확도를 보여준다. 또한 STT (Speech-To-Text) 기술을 활영하여 맥락 및 통계 분석 기반의 음성인식 평가 시스템을 개발하고자 한다. 이를 활용하여 소방안전관리자 훈련시스템의 핵심 키워드 기반 맞춤형 데이터베이스 구축으로 정밀도 있는 훈련자 평가가 가능해진다. 디지털 트윈 기술 기반으로 화재 상황에서의 중증도 분류 알고리즘인 START (Simple Triage and Rapid Treatment) 알고리즘을 이용하여 대피자의 위험도를 수치화하는 연구도 함께 진행한다. 화재 상황에서의 화상 위험도를 Pennes’ Bioheat Equation을 기반으로 한 위험도 생성 함수를 통해 수치화한다. 일산화탄소(CO) 농도에 따른 혈액 내 일산화탄소헤모글로빈(COHb) 비율을 Coburn-Forster-Kane Equation을 이용하여 계산하고, 이에 따른 대피자의 질식 위험도를 계산할 수 있다. 본 연구를 통해 개발되는 음성⋅모션 상호 인식 시스템 및 디지털 트윈 기술 기반 알고리즘을 소방안전관리자용 훈련 시스템에 도입하여 한층 더 고도화된 교육훈련 및 평가 시스템을 체감할 수 있을 것으로 기대된다.
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김인재(Injai Kim),최재원(Jaewon Choi),김기환(Kihwan Kim),민금영(Geumyoung Min) 한국IT서비스학회 2014 한국IT서비스학회지 Vol.13 No.1
Many studies have been studied in the Information Technology (IT) area such as Information Systems, Business. Industrial Engineering, Computer Science, Data Analytics and so on. Although various fields for IT exist, searching experts and reviewers in IT journals are subjective. The related journals have made efforts to assign experts for the qualified review. This study conducted developing the framework for understanding and evaluating the experts among co-authors and reviewers through social network analysis. To explore the findings, we collected data of the co-authored network and the reviewer network of the Korea Society of IT Services Journal. Totally, 545 authors for submissions and 314 co-authors were used for analyzing the co-authored network. To analyze the network, we divided two networks as a network for 545 papers and a network of 316 papers excluded 229 single authored-papers. In the findings, we found out various researchers published their papers with collaborations. Also, authors who have high scores of centrality can be said as experts for specific fields. In addition, we analyzed 358 data of reviewers from 2005 to 2011. About 50 reviewers have reviewed the submitted papers based on their expertise since 2005. Peculiarly, the expertise and the qualified review in Korea Society of IT Services Journal were identified in that almost reviewers do not review various papers at a time based on low degree measures and network density.
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