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논문 기본 정보

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저자정보
윤완규 (인하대학교) 송유진 문지선 (인하대학교) 장성진 (인하대학교) 유상조 (인하대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제44권 제6호
발행연도
2019.6
수록면
1,092 - 1,104 (13page)
DOI
10.7840/kics.2019.44.6.1092

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

산불 방재용 무선 센서 네트워크에서 딥 러닝 기반의 온도 센서 데이터 추정 및 산불 전파 예측
윤완규 ,  송유진 ,  문지선 외 2명 한국통신학회논문지 2019.06 학술저널
산불 방재용 무선 센서 네트워크에서 딥 러닝 기반의 온도 센서 데이터 추정 및 산불 전파 예측
윤완규 ,  송유진 ,  문지선 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2019.01 학술대회자료

초록· 키워드

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산불 방재용 무선 센서 네트워크는 온도 센서들을 통해 수집한 실시간 온도 데이터를 사용하여 화재를 감지할 수 있다. 재난지역 감시를 위한 무선 네트워크에서 센서는 에너지 소모를 최소화하기 위해 일정한 간격으로 수면상태에 들어가게 되는데 이는 전체 네트워크의 정보량이 적어지게 되는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥 러닝 기술을 이용하여 수면 상태에 들어간 센서들의 데이터를 추정하고, 추정된 데이터를 이용하여 미래의 센서 데이터를 예측하는 것을 제안한다. 산불의 데이터를 얻기 위해 무선 센서 네트워크가 배치된 산을 형성하고 3차원 지형 환경과 산불의 확산 속도, 주변의 상황 등을 고려한 산불 전파 모델을 시뮬레이터를 통해 구현하였다. 시뮬레이터를 통해 얻은 데이터를 이용하여 심층 신경망 모델을 학습하여 비활성 센서 데이터를 추정하여 현재 산불의 진행 상황을 확인할 수 있다. 또한, 추정된 데이터와 얻은 데이터를 이용하여 순환 신경망을 통해 미래의 센서 데이터를 예측하여 미래의 산불 전파경로를 예측함으로써 산불 진압에 대한 대비와 대피 계획을 세울 수 있다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안된 모델이 비활성 센서들의 온도를 높은 정확도로 추정하고, 산불 전파경로를 예측할 수 있음을 보였다.
#Wireless Sensor Network #duty cycle #wildfire prediction #Deep Neural Network #Recurrent Neural Network

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 산불 전파 환경 모델링
Ⅲ. 딥 러닝 기반 산불 온도 데이터 추정 및 전파예측
Ⅳ. 모의 실험 및 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
A. Z. Shvidenko and D. G. Schepaschenko, “Climate change and wildfires in Russia,” Contemporary Problems of Ecology, vol. 6, no. 7, pp. 683-692, Dec. 2013. google schola H. S. Lee and S. Y. Lee, “The analysis of distribution and characteristics of forest fires damage over 30ha in Korea,” Fire Sci. and Eng., vol. 25, no. 5, pp. 39-46, Oct. 2011. google schola L. Yu, N. Wang, and X. Meng, “Real-time forest fire detection with wireless sensor networks,” in Proc. 2005 Int. Conf. Wireless Commun., Netw. and Mob. Comput., Dec. 2005. google schola J. Lloret, M. Garcia, D Bri, and S. Sendra, “A wireless sensor network deployment for rural and forest fire detection and verification,” Sensors, vol. 9, no. 11, pp. 8722-8747, Oct. 2009. google schola F. Ali, S. M. R. Islam, D. H. Kwak, P. Khan, N. Ullah, S. J. Yoo, and K. S. Kwak, “Type-2 fuzzy ontology-aided recommendation systems for iot-based healthcare,” Comput. Commun., vol. 119, pp. 138-155, Apr. 2018. google schola

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