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Crisisonomy
A Study on the Crisis Management Plan of Urban Flooding by Deep Learning - Focus on Building Learning Data and Developing AI Models That Apply It -
딥러닝을 이용한 도심지침수 위기관리방안에 대한 연구 - AI 학습데이터 구축 및 이를 적용한 AI모델 개발을 중심으로 -
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- 발행기관
- 위기관리 이론과 실천 바로가기
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- 간행물
- 한국위기관리논집 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- 제19권 제12호 (2023.12)바로가기
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- 페이지
- pp.13-28
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A443350
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원문정보
초록
- 영어
- Recently, climate change has caused a lot of damage worldwide. Existing rainfall patterns on the Korean Peninsula could predict long-term rainfall patterns and periods, but changes in rainfall patterns due to climate change made crisis response measures useless. Due to heavy rain in August 2022, 10 local governments, including Seoul, Gyeonggi, Gangwon, and Chungnam, were declared as special disaster areas for the first time. As the impermeable area increases due to urbanization and the use of the underground space of buildings increases, the design capacity of sewage pipes is often exceeded, and the scope is local but the damage scale is increasing. Urban floods require rapid situational awareness and crisis response. To this end, it is necessary to establish a system that can monitor the flood situation at all times using CCTV distributed across the country through AI-based image analysis technology, and a new type of urban flood monitoring technology that analyzes and links it based on standardized IoT unstructured data such as real-time measurement sensor data and CCTV images is required.
- 한국어
- 최근 발생하고 있는 기후변화는 전세계적으로 많은 피해를 발생시키고 있다. 한반도의 기존 강우형태는 장시간에 걸친 강우와 발생기간을 예측할 수 있었으나, 기후 변화로 인한 강우 형태의 변화는 기존에 마련한 위기대응방안이 무용한 상황을 만들고 있다. 2022년 8월 집중호우로 인해 서울·경기·강원·충남 등 10개 지자체가 특별재난지역으로 우선 선포되었다. 도시화에 따른 불투수면적의 증가와 건물의 지하 공간의 활용 증가하고 있는 가운데 기후 변화로 인한 집중호우는 도심지 내 하수관로 설계용량을 초과하 는 경우가 빈번해지고 있으며, 범위는 국부적이지만 피해의 규모는 커지는 사례들이 증가하고 있다. 도시침수는 다양한 조건에 의해 침수범위가 결정되며 불시에 일어나는 침수의 형태로 인해 신속한 침수상황 인지 및 위기대응이 필요하다. 이를 위하여 AI기반 영상분석 기술을 통해 전국에 분포되어 있는 CCTV를 활용하여 침수상황을 상시 모니터링 할 수 있는 시스템 구축이 필요하며, 정형화된 IoT기반 실시간 계측센서 데이터와 비정형 데이터인 CCTV영상을 분석하고 연계한 새로운 형태의 도시침수 모니터링 기술이 필요하다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 도심지침수의 원인 분석
1. 도시화로 인한 불투수면적의 증가
2. 지하공간의 활용 증가
3. 배수시설의 관리 소홀
Ⅲ. AI학습모델과 멀티센싱의 연계를 통한 침수대응방안
1. 침수대응시스템 개요
2. AI기술 개발 동향
Ⅳ. CCTV 영상활용 AI기반 침수상황분석 모니터링 기술 학습데이터 구축
1. CCTV영상활용 개요
2. 1차 학습데이터 구축: 미니어처
3. 2차 학습데이터 구축: 파일럿 테스트
4. 학습데이터 적용 결과 및 개선사항
Ⅴ. 결론
감사의 글
References
국문초록
키워드
기후변화 도시화 불투수면 도시침수 AI기반 모니터링 municipal reservoir management priority setting types of risk impact factors and management approaches저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 위기관리 이론과 실천 [Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 사회과학>행정학
- 소개
- 위기관리 이론과 실천(Crisis and Emergency Management: Theory and Praxis; CEM-TP)은 위기관리에 관한 제 학문분야간 협동적 연구 공동체(Research Network)로서 전통적 안보 위기, 재난 위기(자연재난, 인위재난), 국가핵심기반 위기 등에 관한 제학문적 연구를 촉진하고 제 학문분야 연구자간 협력의 토대를 구축하기 위하여 위기관리 이론과 실천 편집위원회 구성이 완료된 2005년 2월 14일에 설립되었다. 현재 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)에 참여하고 있는 연구자들의 학문 분야는 행정학, 사회학, 정치외교학, 신문방송학, 사회복지학, 법학, 심리학, 정보학, 지리학, 경찰행정학, 소방행정학, 경호학, 토목공학, 건축학, 의학, 간호학, 보건학, 기상학, 안전공학, 전산학, 지역개발학 등이 있으며, 따라서 한국의 위기관리 연구를 가장 폭 넓게 반영하고 있는 연구 공동체라 할 수 있다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 조직으로는 편집위원회가 있으며, 편집위원회가 본 연구 공동체를 대표하고 있다. 따라서 위기관리 이론과 실천의 각종 연구 및 출판 활동은 편집위원회가 맡고 있으며, 현재 편집위원회는 46명의 위원으로 구성되어 있다. 또한 편집위원회는 위기관리의 제학문적 연구를 촉진하고 연구자간 협력을 위한 학술지로 <한국위기관리논집>을 발행한다. 위기관리 이론과 실천(CEM-TP)의 회원은 개인회원과 기관회원으로 구분된다. 개인회원은 본 회의 설립 목적과 취지에 찬동하는 위기관리 연구자 및 실무자로 구성되고, 기관회원은 위기관리 연구 및 실무에 관련된 정부기관, 연구기관, 대학도서관 등으로 구성된다
간행물
-
- 간행물명
- 한국위기관리논집 [Crisisonomy]
- 간기
- 월간
- pISSN
- 2466-1198
- eISSN
- 2466-1201
- 수록기간
- 2005~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 350 DDC 351
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