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      무인기 기반 재난 관리 시스템을 위한 무인기 운행 제어 및 딥러닝 기반 화재 감지 기술 연구 = UAV operation control and deep learning based fire detection technology study for UAV based disaster management system

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      https://www.riss.kr/link?id=T14887723

      • 저자
      • 발행사항

        대전 : 科學技術聯合大學院大學校, 2018

      • 학위논문사항
      • 발행연도

        2018

      • 작성언어

        한국어

      • KDC

        004 판사항(6)

      • DDC

        004 판사항(23)

      • 발행국(도시)

        대전

      • 형태사항

        vi, 37장 : 천연색삽화, 도표 ; 26 cm

      • 일반주기명

        지도교수: 李鎔台
        참고문헌: 장 34-37

      • 소장기관
        • 과학기술연합대학원대학교 소장기관정보
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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Recently, the damage of natural disasters is increasing rapidly all over the world. Due to global warming, natural disasters became difficult to predict, and as industrialized societies became more sophisticated, large-scale, specially structured buildings accelerated the damage caused by disasters. Scientific, systematic and specialized disaster management systems are being developed to reduce the damage of disasters. Recently, information communication technology capable of predicting and analyzing actual data base is being used. And UAVs capable of efficient response and real-time information collection are also being used. In this paper, we have studied UAV operation control and disaster detection analysis technology in UAV based disaster management system. First, LPISM (Low Power Image Stitching Management) algorithm is proposed to reduce the UAV battery power through UAV operation control, and research on deep learning based disaster detection technology to extend disaster detection area has been carried out.
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      Recently, the damage of natural disasters is increasing rapidly all over the world. Due to global warming, natural disasters became difficult to predict, and as industrialized societies became more sophisticated, large-scale, specially structured buil...

      Recently, the damage of natural disasters is increasing rapidly all over the world. Due to global warming, natural disasters became difficult to predict, and as industrialized societies became more sophisticated, large-scale, specially structured buildings accelerated the damage caused by disasters. Scientific, systematic and specialized disaster management systems are being developed to reduce the damage of disasters. Recently, information communication technology capable of predicting and analyzing actual data base is being used. And UAVs capable of efficient response and real-time information collection are also being used. In this paper, we have studied UAV operation control and disaster detection analysis technology in UAV based disaster management system. First, LPISM (Low Power Image Stitching Management) algorithm is proposed to reduce the UAV battery power through UAV operation control, and research on deep learning based disaster detection technology to extend disaster detection area has been carried out.

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      국문 초록 (Abstract)

      최근 전 세계적으로 자연재해의 피해가 급증하고 있다. 지구온난화의 영향으로 자연재난을 예측하기 힘들어졌고, 고도화된 산업사회로 접어들어 대형화, 특수 구조화된 건물들이 증가하면서 재난의 피해를 가속화시켰다. 재난의 피해를 줄이기 위해 과학적, 체계적, 전문화된 재난관리 시스템에 대한 연구가 진행되고 있으며, 최근 실측 데이터 기반의 예측과 분석이 가능한 정보통신기술과 빠르고 효율적인 대응과 실시간 정보 수집이 가능한 무인기의 도입이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 무인기 기반 재난 관리 시스템에서의 무인기 운행 제어와 재난 감지 분석 기술에 관한 연구를 진행하였다. 먼저, 무인기 운행 제어를 통해 무인기 배터리 전력을 감소시키는 LPISM(Low Power Image Stitching Management) 알고리즘을 제안하였고, 재난 감지 영역을 확대하기 위한 딥러닝 기반 재난 감지 기술에 대해 연구를 진행하였다.
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      최근 전 세계적으로 자연재해의 피해가 급증하고 있다. 지구온난화의 영향으로 자연재난을 예측하기 힘들어졌고, 고도화된 산업사회로 접어들어 대형화, 특수 구조화된 건물들이 증가하면...

      최근 전 세계적으로 자연재해의 피해가 급증하고 있다. 지구온난화의 영향으로 자연재난을 예측하기 힘들어졌고, 고도화된 산업사회로 접어들어 대형화, 특수 구조화된 건물들이 증가하면서 재난의 피해를 가속화시켰다. 재난의 피해를 줄이기 위해 과학적, 체계적, 전문화된 재난관리 시스템에 대한 연구가 진행되고 있으며, 최근 실측 데이터 기반의 예측과 분석이 가능한 정보통신기술과 빠르고 효율적인 대응과 실시간 정보 수집이 가능한 무인기의 도입이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 무인기 기반 재난 관리 시스템에서의 무인기 운행 제어와 재난 감지 분석 기술에 관한 연구를 진행하였다. 먼저, 무인기 운행 제어를 통해 무인기 배터리 전력을 감소시키는 LPISM(Low Power Image Stitching Management) 알고리즘을 제안하였고, 재난 감지 영역을 확대하기 위한 딥러닝 기반 재난 감지 기술에 대해 연구를 진행하였다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론
      • 1.1. 연구 배경
      • 1.2. 연구 목적
      • 1.3. 논문 구성
      • 2. 관련 연구
      • 1. 서론
      • 1.1. 연구 배경
      • 1.2. 연구 목적
      • 1.3. 논문 구성
      • 2. 관련 연구
      • 2.1. 무인기 활용 재난관리 시스템 동향
      • 2.1.1. 산림보호 활동과 화재현장에서의 활용
      • 2.1.2. 재난 구조 현장에서의 활용
      • 2.1.3. 실종자 수색 현장에서의 활용
      • 2.2. 무인기 기반 재난관리 시스템: 스마트 아이
      • 3. 재난 감지를 위한 무인기 운행 제어 연구
      • 3.1. 무인기 작동 파라미터 최적화 연구 방안
      • 3.1.1. 무인기 파라미터 분석을 위한 모델링
      • 3.1.2. 모델링을 적용한 시뮬레이션
      • 3.2. 무인기 소비 전력 감소 연구 방안
      • 3.2.1. LPISM 알고리즘 적용을 위한 조건
      • 3.2.2. LPISM알고리즘
      • 4. 무인기 기반 딥러닝 재난감지 기술
      • 4.1. 딥러닝 재난감지 기술 연구 배경
      • 4.2. 딥러닝 기반 재난감지 기술 연구
      • 4.2.1. 딥러닝 기반 재난감지 연구
      • 4.2.2. 실험 환경 및 결과
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