딥러닝 및 증강현실을 이용한 재난대응 역량 강화를 위한 네트워크 자원 확보 방안 (Deployment of Network Resources for Enhancement of Disaster Response Capabilities with Deep Learning and Augmented Reality)

서지정보

· 발행기관 : 한국인터넷정보학회
· 수록지 정보 : 인터넷정보학회논문지 / 18권 / 5호 / 69 ~ 77페이지
· 저자명 : 신영환, 윤주식, 서순호, 정종문

초록

본 논문에서는 재난상황에서 딥러닝과 증강현실 기술을 활용한 재난대응 방안과 그에 따른 네트워크 자원 확보 방안을 제안한다.
딥러닝과 증강현실 기술의 특징과 현황을 파악하고, 재난분야와의 연관성에 관하여 설명한다. 딥러닝 기술을 사용하여 재난 상황을정확하게 인지하고 관련 재난 정보를 증강현실로 구현하여 재난대응 현장 및 통합지원본부, 재난안전대책본부 등에 제공함으로써재난대응 역량을 강화할 수 있다. 각종 재난사례 중 화재상황을 중점으로, 딥러닝 기반 화재상황 인식 및 증강현실 정보제공을 통해효과적으로 재난대응 역량을 강화할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로, 본 논문의 재난대응 방안을 활용하기 위한 네트워크 자원확보 기법을 제시한다.

영어초록

In this paper, a disaster response scheme based on deep learning and augmented reality technology is proposed and a network resource reservation scheme is presented accordingly. The features of deep learning, augmented reality technology and its relevance to the disaster areas are explained. Deep learning technology can be used to accurately recognize disaster situations and to implement related disaster information as augmented reality, and to enhance disaster response capabilities by providing disaster response On-site disaster response agent, ICS (Incident Command System) and MCS (Multi-agency Coordination Systems). In the case of various disasters, the fire situation is focused on and it is proposed that a plan to strengthen disaster response capability effectively by providing fire situation recognition based on deep learning and augmented reality information. Finally, a scheme to secure network resources to utilize the disaster response method of this paper is proposed.

참고자료

· 없음