인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
본 연구는 재난 상황 발생 시 시민제보 기반(crowdsourced) 정보와 스마트폰 센서 데이터를 활용하여 재난현장의 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 시민제보 정보에는 스마트폰으로 취득한 현장 이미지(Image), GNSS 기반 위치 정보, 방향 벡터 등이 포함되며, 위치추정을 위해 MRVI(Multi-Ray Vector Intersection)와 Depth-Map 알고리즘을 적용하였다. 약 50~85m 거리의 25개 지점에서 수집된 제보 정보를 활용하여 두 기법의 정확도를 비교한 결과, MRVI는 제보 수와 방향의 다양성이 확보될수록 정확도가 향상되어 최소 약 5m 수준의 오차를 보였다. 반면, Depth-Map 기법은 제보가 1~5건으로 제한된 상황에서도 10~30m 수준의 오차로 비교적 안정적인 성능을 나타내어, 초기 재난 상황과 같이 제보가 적은 경우 활용성이 높음을 확인하였다. 이러한 결과는 시민제보 기반 재난 대응에서 두 기법을 상황에 맞게 활용함으로써 위치추정의 효율성과 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 시사한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095557032
