Earticle

초록

영어

This study proposes an AIoT-based integrated detection and control system to address safety issues such as crime and flooding in underground parking lots. A deep learning-based anomaly sound detection algorithm was developed and optimized for real-time processing on edge devices, enabling automatic recognition of emergency signals such as screams or glass breaking. A wireless sensor network utilizing 900MHz communication was implemented for real-time flood monitoring. The integrated control platform features a user-centered dashboard UI that enables automatic alerts and response actions without user intervention. The system was field-tested in various environments to validate its accuracy, responsiveness, and scalability. The results demonstrate the system’s potential to become a new model for proactive safety infrastructure in public and residential facilities.

한국어

본 연구는 지하 주차장에서 발생할 수 있는 범죄 및 침수 등 다양한 위험 상황에 대응하기 위한 AIoT 기반의 복합 감지 및 통합 관제 시스템을 제안한다. 이상음원(비명, 유리 파손음 등) 감지와 침수 감지 센서 데이터를 딥러닝 기반 알고리즘으로 분석하고, Edge 장치에서 실시간 처리할 수 있도록 경량화된 모델을 구현하였다. 또한, 900MHz 무선 통신 기반의 센서-중계기-서버 구조와 관리자 대시보드 UI를 통해 긴급 상황에 대한 자동 알림과 실시간 대응이 가능하도록 설계하였다. 다양한 실증 환경에서 시스템의 정확성과 안정성을 검증하였으며, 향후 공공시설, 학교, 주거지역 등으로의 확장 가능성도 확보하였다. 본 연구는 사용자 조작 없이도 상황을 인식하고 대응할 수 있는 자동화된 도시 안전 인프라의 새로운 모델을 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1. 연구의 필요성 및 목적
2. 연구 목표 및 기여
Ⅱ. 연구 방법 및 데이터 수집
1. 연구 방법
2. 데이터 수집
Ⅲ. 결론
REFERENCES

키워드

인공지능 사물인터넷 이상음원 감지 침수 감지 엣지 컴퓨팅 비상 대응 시스템 스마트 관제 AIoT Anomaly Sound Detection Flood Monitoring Edge Computing Emergency Response System Smart Infrastructure

저자

• 황재민 [ Jae-Min Hwang | 서원대학교 정보통신공학과 석사과정 ]
• 이병권 [ Byong-Kwon Lee | 서원대학교 미디어콘텐츠학부 교수 ]
• 김종만 [ Jong-Man Kim | 주식회사 선인 대표이사 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물