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디지털트윈 적용을 위한 지하공동구 화재 시뮬레이션의 데이터 분석 연구
A Study on the Data Analysis of Fire Simulation in Underground Utility Tunnel for Digital Twin Application 원문보기

한국재난정보학회논문집 = Journal of the Society of Disaster Information, v.20 no.1, 2024년, pp.82 - 92  

이재호 (Department of Fire & Disaster Protection Engineering, Gachon University) ,  민세홍 (Department of Fire & Disaster Protection Engineering, Gachon University)

초록
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연구목적: 본 연구는 화재시뮬레이션 데이터를 증강현실에 연동할시 발생하는 방대한 데이터 구축과 그로 인한 데이터 과부하 문제 해결 방안을 강구하기 위함이다. 연구방법: 데이터 추정 기술인 선형 보간법의 신뢰도와 계산 복잡도를 개선하기 위한 적정 Input 데이터의 간격을 설정하기 위한 실험을 진행하였다. 또한, 선형 보간법이 화재의 동적 변화를 잘 반영하는지 확인하기 위한 타당성 검증을 진행하였다. 연구결과: 연구 대상 건축물인 지하 공동구에 적용 결과 10m 간격으로 데이터 입력시 보간법의 신뢰성과 시뮬레이션의 연산처리 속도 개선에서 높은 만족성을 보였다. 또한, 보간법을 활용한 화재시뮬레이션 데이터의 추정 방식이 높은 설명력과 신뢰성을 가진다는 것을 MAE와 R-Squared를 이용한 평가를 통해 검증하였다. 결론: 본 연구는 화재시뮬레이션에 디지털트윈 기술을 적용하면서 발생하는 데이터 과부하 문제를 보간법을 통해 해결하였으며, 이를 통한 화재 정보 예측과 시각화가 실시간 화재 예방에 크게 기여함을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Purpose: The purpose of this study is to find a solution to the massive data construction that occurs when fire simulation data is linked to augmented reality and the resulting data overload problem. Method: An experiment was conducted to set the interval between appropriate input data to improve th...

주제어

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AI 본문요약
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문제 정의

  • 결과적으로, 이 연구는 데이터 추출 장치의 적정 설치 간격을 판단하고, 이를 바탕으로 신뢰도 있는 데이터를 추출하여 화재시뮬레이션의 효율성과 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다.
  • 디지털 트윈 기술은 실시간 환경을 정확히 반영하는 데 있어 중요한 역할을 하지만 그로 인해 발생하는 데이터 과부하는 심각한 문제로 작용한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 수치해석 기법 중 하나인 보간법의 적용 가능성을 탐구하였다.
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참고문헌 (12)

  1. Choi, I.H. (2023). "Development of forecasting model for machine learning-based landfill leachate generation using?linear interpolation." Journal of Korean Society of Environmental Engineers, Vol. 45, No. 1, pp. 11-20. 

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  10. Seo, D.G. (2021). "A prediction model of casualties based on machine learning for selection of fire scenario."?Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation, Vol. 21, No. 5, pp. 165-173. 

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  12. Son, B.S. (1997). Safety management of underground tunnels. KFPA, Disaster Prevention Technology No. 22, Korea. 

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