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NTIS 바로가기주관연구기관 | 인하대학교 InHa University |
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연구책임자 | 유상조 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300008518 |
과제고유번호 | 1711167375 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-26 |
키워드 | 사물인터넷.기계학습.디지털트윈.재난.최적화.Internet of Things.machine learning.digital twin.disaster.optimization. |
□ 연구개요
공공건물, 쇼핑몰, 업무용 빌딩 등에서의 실내 재난 상황 (화재, 유해 물질 누출, 붕괴 등)에서 사물인터넷 (IoT: Internet of Thing)을 이용한 재난 상황전파 예측, 사용자 위치 파악, 최적 대피경로 결정을 위한 기계학습 기반 디지털 트윈 (digital twin)가상 시뮬레이션 모델을 연구하고, 실물환경 (physical environment)과 디지털 트윈 논리환경이 결합된 테스트 베드를 구축하여 성능평가를 수행한다.
□ 연구 목표대비 연구결과
< 연구 목표 >
- 실내
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