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Active Projects

A smart response system for urban disaster resilience and human health adaptation to climate change (NO. NRF-2018R1A6A1A08025348)

Principal Investigator: Hyoungkwan Kim

with the support of Korea Research Foundation

2018.3~2027.2

This project proposes a smart response system for urban disaster resilience and human health adaptation to climate change. The project is divided into three sub-categories: (1) smart response system for improving urban disaster adaptability, (2) smart solution for decreasing health vulnerability considering current climate variability, and (3) deep learning system for deriving climate change adaptation scenario. This project can contribute to AI-based disaster and human health management using social data, climate sensors, and expertise.

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도시재해 탄력성 및 인체건강의 기후변화 적응을 위한 스마트 대응시스템 개발

본 연구의 목표는 전 지구적 기후변화에 따른 이상기후 확대와 극한기후 발생에 대비한 사회기반시설과 인체건강의 기후변화 적응능력을 향상시키고자 한다. 이 최종 연구목표 달성을 위해, 전 연구과정을 3개의 세부 연구 분야로 구성하여 3단계에 걸친 단계별 목표를 설정하였다. 1단계는 기초 및 도약 연구단계, 2단계는 연구 완성단계, 3단계는 연구 성과의 활용 및 발전방안 제시로 구성하였으며, 각 단계별 연구목표를 설정하였다. 1단계 연구목표는 기후변화에 따른 도시재해 및 인체건강 취약성 관련 데이터 수집 기법 개발이다. 2단계 연구목표는 리빙랩 실증연구 기반의 도시재해 및 인체건강의 기후변화 영향인자 분석 및 예측기법 시스템 개발이다. 3단계 연구목표는 기후변화 영향에 대한 인체건강 및 도시재해 통합관리 시스템을 적용한 스마트 대응 시스템 개발이다. AIM Group에서는 딥 러닝 기반의 기후변화 영향 진단 및 적응 시나리오 도출 시스템을 통해 IT 기술을 접목한 사회기반시설 및 인체건강의 기후변화 적응 시스템을 개발할 계획이다. 새로운 연구 성과를 통해 신산업 창출과 더불어 기존 산업의 활성화 유도를 통한 관련 산업 발전을 이룩하고자 한다.

Deep learning and augmented reality-based visualization and monitoring of occupational hazards on construction sites for developing a proactive hazard warning interface (No. 2018R1A2B2008600)

Principal Investigator: Hyoungkwan Kim

with the support of Korea Research Foundation

2018.3~2021.2

The purpose of this project is to reduce construction accidents by developing a proactive hazard warning interface in augmented reality. Specifically, three technologies would be developed to fulfill this interface: (1) UAV based 3D construction site Modeling, (2) Deep learning for objects analysis and workers' risk assessment in 3D model, (3) Visualization of risk information in Augmented reality and position matching techniques. The proactive hazard warning interface, the final product of the three researches, makes it possible to display multiple hazard factors of each workers in a monitor. This research is expected to contribute to reduction of construction disaster and workers’ hazard recognition and response through appropriate proactive alarms.

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증강현실 및 심층학습 기반 위험요인 선제적 경보 인터페이스 개발을 위한 건설현장 위험 요인 모니터링 및 시각화 기술

본 연구는 작업자의 위험요인 인지능력을 제고하여 건설현장의 재해를 감소시키기 위해 “증강현실 및 심층학습 기반 위험요인 선제적 경보 인터페이스 개발을 위한 건설현장 위험요인 모니터링 및 시각화 기술”을 개발하기 위해 (1) 건설현장을 촬영한 UAV 영상으로 구축한 3차원 모델 구축 기술, (2) 심층학습 기반 3차원 모델의 개체 분석 및 작업자별 위험성 수준 평가 기술, (3) 증강현실 기반 위험 정보 시각화 기술 및 위치정합 기술을 연구한다. 최종성과물로 건설작업자의 보조용 인터페이스에는 작업자 별로 평가된 다중 위험요인이 디스플레이에 표현됨. 최종성과물의 도입 시 상황에 맞는 적절한 선제적 경보를 통해 작업자 위험인식 및 대응을 도울 뿐만 아니라 건설재해 감소에 크게 기여할 것으로 기대된다.

Road crack detection and its future life prediction technology for generating road network maintenance information using vehicle-mounted mobile devices (18CTAP-C133290-02)

Principal Investigator: Hyoungkwan Kim

with the support of Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement

2017.6~2019.3

This project proposes an optimal road management system through two technologies. The first is road crack detection technology that achieves 90% or more accuracy and less than 20% error rate in mobile devices mounted on high speed vehicles (over 80km/hr). The second one is fuzzy-based future road life prediction technology considering current status of road segment, climate change scenarios, and external environment variables. Two technologies can reduce the 5% of road maintenance cost by deriving the optimal maintenance unit.

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도로망 유지관리 정보 생성을 위한 일반 차량 탑재 모바일 기기 기반 도로 균열 검출 및 도로

본 연구는 도로망의 결함 상태를 신속히 파악하여 최적의 도로 경영전략을 도출할 수 있도록 (1) 고속 운행(시속 ~80km/hr) 중인 차량에 장착된 모바일 기기 영상에서 도로의 균열 분석 정확도 90% 미검출율 20% 미만을 달성하고, (2) 도로 구간별 현 상태, 기후변화 시나리오, 외부 환경 변수들을 고려한 퍼지 추론 기반 도로 열화곡선을 구성하는 기술을 개발하여 도로 미래 수명 예측 정확도를 획기적으로 개선하고, 도로 최적 유지관리 단위를 도출하는 기술을 기반으로 도로 구간별로 효율적 유지관리 예산을 가능하게 하여 우리나라 도로 유지관리 비용 5% 감소를 목표로 함.