IoT 환경 기반 재난 상황을 자동 인지하고 대응을 지원하기 위한 시스템 개발 시도가 활발해지고 있다.
딥러닝을 이용한 상황 인지 등 인공지능 기술과의 접목을 통해 지능화된 시스템 개발 및 적용 요구가 증가하고 있으나, 딥러닝 기술의 고성능 보장을 위한 계산양, 저장용량 등의 요구사항으로 인해 실제 현장 적용이 아직 용이하지 않으며, 재난 발생 시 환경의 불완정성으로 인해 수집 데이터의 신뢰성을 보장하기 어려워져 이러한 한계 상황에 강인하게 동작하는 인공지능 기술 개발이 필수적인 상황이다.
본 연구에서는 MR-IoT 융합 정보 기반 데이터 스트림을 모니터링하여 재난 상황을 예측, 인식하고 재난 발생 시 재난 대응 협업을 지원하는 딥러닝 기술과 재난 대응 협업의 유용성을 극대화하는 지능형 의사 결정 지원 기술을 연구 개발하는 것을 목표로 한다.
세부 연구내용
- ① MR-IoT 융합 정보 기반 재난 상황 인식 및 대응 지원 딥러닝 기술
- ② 딥러닝 기반 영상 인식 및 상황 인지 기술
- ③ 재난 대응 협업을 위한 지능형 의사 결정 지원 기술
