노후 건축물 관리를 위한 IoT 기반 재난 예측 알고리즘 및 모니터링 시스템

Abstract

지구온난화로 인해 매년 극심한 온도 변화가 일어나고 있다. 그로 인해 세계적으로 화재, 강진, 싱크홀, 태풍 등의 자연재해가 발생되어 많은 인명피해를 가져오고 있는 실정이다. 특히 최근 국내 현지에서도 2017년도 포항에서 지진관측 사상 2번째로 최대 진도 Ⅵ을 기록한 지진이 발생하여 많은 재산 피해를 가져왔다. 또한 자연재해 중 하나인 화재로 인한 피해가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 이에 자연재해로 발생하는 노후 건축물의 사고를 예방하기 위해서 IoT기술을 접목시켜 실시간 센서 데이터와 기상청의 RSS 날씨 데이터 같은 날씨 데이터를 활용한 재난 예측 알고리즘을 설계하였다. 재난 예측 알고리즘의 구성은 데이터마이닝의 하나인 의사결정트리를 이용해 화재 발생 확률 예측하였다. 이때 화재 발생 확률을 구하기 위한 데이터는 기상청에서 제공하는 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 총 5년간 시간 마다 관측된 기상데이터와 국가화재정보시스템에 저장된 화재조사데이터를 활용하여 알고리즘을 생성 하였고 지진의 STA/LTA를 활용하여 P파의 세기를 구해 지진의 세기를 알 수 있는 지진 사전 경고 알고리즘을 연구하여 새로운 재난 알고리즘을 구연하였다. 실시간 센서 데이터를 통해 들어온 데이터를 활용하여 재난 예측 알고리즘 자연재해가 발생하는 것을 예측한다. 재난 발생 시 경고 수준에 맞게 사용자에게 알림 서비스를 제공하고 반응형 웹을 통해 하나의 개발로 다양한 디바이스에서도 디스플레이가 반응하도록 시스템을 구축하여 건축물의 관리를 할 수 있는 것을 목적으로 연구를 진행하였다. 재난 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 2017년도 포항 지진 발생 시 나타난 기상 및 지진 데이터를 활용하여 재난 알고리즘의 성능을 평가하여 지진감지 후 약 1.2초에 알림 시간을 제공하였고 지진 발생 시간의 날씨 데이터를 토대로 화재 예측 확률 알고리즘을 활용하여 화재 예측 확률을 구하였다. 또한 Apache Jmeter를 이용하여 설계된 알고리즘 처리 속도를 측정하여 초당 트랜잭션 수와 시간 경과에 따른 연결 시간 같은 알고리즘의 성능 구하였고 평가를 내릴 수 있었다.; Due to global warming, extreme temperature changes occur every year. As a result, natural disasters such as fires, earthquakes, sinkholes, and typhoons are causing many casualties worldwide. In particular, a recent earthquake in Pohang, the second largest earthquake in the history of earthquake observation in 2017, has caused a lot of property damage. In addition, the damage caused by fire, one of the natural disasters, is increasing day by day. To prevent accidents of old buildings caused by natural disasters, IoT technology was incorporated to design disaster prediction algorithms using weather data such as real-time sensor data and RSS weather data from the Korea Meteorological Administration. The composition of the disaster prediction algorithm used a decision tree, one of the data mining, to predict the probability of fire. At this time, the data to find the probability of fire were generated using weather data observed every five years from January 1, 2015 to December 31, 2019 by the Korea Meteorological Administration and fire investigation data stored in the National Fire Information System. By utilizing data received through real-time sensor data, natural disasters of disaster prediction algorithms are predicted. The purpose of the study was to provide notification services to users in the event of a disaster and to manage buildings by building a system so that displays can respond to various devices through a single development through the reactive web. To evaluate the performance of the disaster algorithm, the performance of the disaster algorithm was evaluated using weather and earthquake data from the 2017 Pohang earthquake to provide notification time in about 1.2 seconds after earthquake detection, and the fire prediction probability algorithm was used based on weather data from the earthquake time. Furthermore, the algorithm was able to perform and evaluate algorithms such as the number of transactions per second and the connection time over time by measuring the speed of algorithm processing designed using Apache Jmeter.