국립 부경대학교

‘AI로 산사태 조기 감지’ 재난안전경진대회 ‘대상’

- 부경대 하용수·송창호 … ‘산사태 위험 감지 통합시스템’ 제시

△ 하용수(왼쪽 두 번째), 송창호(왼쪽 세 번째) 씨가 시상식에서 상을 받고 기념촬영하고 있다.

국립부경대학교 해양공학과 하용수(박사수료), 송창호(박사과정 3년) 씨(지도교수 김윤태)가 부산테크노파크(BTP) 주최 ‘2022 BSI-Zone 재난안전 창업아이디어 경진대회’에서 대상의 영예를 안았다. 상금은 300만 원.

부경대생들은 안전사고, 침수, 화재, 산사태 등 재난안전산업 분야의 창업기획 및 사업화 아이디어를 공모하는 이번 경진대회에서 ‘산사태 위험 감지 통합시스템’으로 가장 우수한 평가를 받았다.

이들이 제안한 ‘산사태 위험 감지 통합시스템’은 심층 신경망(Deep Neural network) 및 인공지능(AI) 기법으로 산사태 위험지도를 제작해 산사태 위험지를 추출하고, 모션감지 기술을 적용해 산사태 위험을 감지하는 통합시스템이다.

이들은 기존 산사태 위험지도의 한계를 극복하기 위해 심층 신경망 기술을 적용하고, 산사태 유발 인자를 기존 9개보다 많은 12개를 사용해 산사태 예측률을 60~70%까지 끌어올린 부산지역 민감도 산사태 지도를 제작했다.

‘산사태 위험 감지 통합시스템’은 이렇게 예측률을 높인 산사태 지도를 바탕으로 산사태 위험지에 모션감지 기술 등 AI 기술을 접목한 폐쇄회로(CC)TV를 설치하고, 균열이 발생하면 즉시 인식해 이를 알람으로 알려주는 방식이다.

부경대생들은 “연구실에서 산사태 위험지도 연구를 비롯해 옹벽 균열, 지반 균열 연구 등이 진행되는 가운데 산사태 위험 감지라는 주제로 융복합 연구를 수행한 것이 좋은 결과를 얻은 것 같다.”라면서, “단위 기술들을 개발했기 때문에 시설이나 통신 등 기반만 갖춰지면 아이디어 차원을 넘어 시스템을 구축해 실제 산사태 피해 예방에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.”라고 밝혔다. <부경투데이>

'Early detection of landslides with AI', the winner of the 'Disaster and safety contest, BSI-Zone 2022'

- Ha Yong-Soo and Song Chang-Ho from PKNU … suggested 'integrated detecting landslide system '

Ha Yong-Soo (doctoral graduate) and Song Chang-Ho (3rd year in Ph.D. course) (advisory prof. Kim Yoon-Tae) of the department of Ocean engineering, Pukyong National University, took the honor by winning the grand prize at the 'Startup idea contest on the disaster and safety, BSI-Zone 2022' hosted by Busan Technopark (BTP). The prize money was 300 million won.

Pukyong National University students received the most excellent evaluation as the 'integrated landslide detection system' in this contest, where ideas for startup planning and commercialization in disaster and safety industries such as safety accidents, floods, fires, and landslides were held.

The 'integrated landslide risk detection system' proposed by them is a system that creates a map of an area at risk of landslides with a deep neural network and AI technique, extracts landslide risk areas, and detects the risk of landslides by applying motion detection technology.

They applied deep neural network to overcome the limitations of the existing landslide risk map and produced a sensitive landslide map for the Busan area, which raised the landslide prediction rate to 60-70 percent by using 12 more landslide triggers than the existing 9 triggers.

'Integrated landslide detection system' is a system that is based on the landslide map that has increased the prediction rate in this way, after installing a closed circuit (CC)TV combining AI technology such as motion detection technology in a potential landslide risk area, a method of promptly recognizing a crack and notifying it as an alarm.

The students from Pukyong National University said, "I think that we got good results because we conducted a convergence study on the topic of landslide risk detection while several studies on cracks in retaining walls and cracks in the ground were being conducted simultaneously in our laboratory, including a landslide risk map study," and added, "As a result of this, unit technologies have been developed, and as long as the infrastructure such as facilities and communication is provided, we are very anticipating that it will be possible to build an actual system beyond an idea and use it to prevent damage from landslides." <Pukyong Today>