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DAY 2Track 3

딥러닝 기반 지하철역 화재 대비로 안내 시스템

복잡한 건물이나 지하철 역 내부에서 화재가 발생했을 때 초기에 안전한 대피로로 사람들을 안내하는 것은 결과적인 피해에 가장 큰 영향을 미친다. 이를 위해서는 화재 발생 위치, 온도, 연기 농도, 일산화탄소 농도, 사람들의 분포를 실시간을 감지한 후에 식별하기 쉬운 안내방법으로 사람들을 가장 안전한 출구로 유도할 필요가 있다. 이 프레젠테이션에서는 딥러닝, IoT 화재 감지기, LCD 및 레이저 출구 표시기로 구성된 화재 대피로 안내 시스템 개발 사례를 소개한다. 딥러닝 모델은 화재 IoT센서 데이터를 입력으로 하여 최적의 대피로를 결정하는 역할을 한다. 개발된 시스템은 대전도시철도 시청역에 설치돼 시범 운영 중에 있다. 이 사례를 통하여 대형 복합건물이나 지하철역 내에서의 화재에 의한 피해를 줄이는데 AI 가 이용되는 것을 볼 수 있다.

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한형석 박사, 한국기계연구원

한형석 책임연구원은 자동차, 물류 로봇, 철도차량 등에 대한 동특성 수치 시뮬레이션 소프트웨어 개발 및  활용에 30년 간의 경험을 쌓아왔다. 현재는 시뮬레이션 기술과  인공지능 기술을 결합하여 다양한 기계에 인공지능을 적용하는 기술개발 업무를 수행하고 있다. 2016에는 ‘Magnetic Levitation’ 이라는 제목의 학술도서를 출간했다.