项目来源

韩（略）科（略）

项目主持人

유（略）

项目受资助机构

인（略）교

财政年度

2（略）,（略）1（略）2（略）

立项时间

未（略）

项目编号

1（略）1（略）9（略）

项目级别

国（略）

研究期限

未（略） （略）

受资助金额

1（略）0（略）0（略）韩（略）

学科

未（略）

学科代码

未（略）

基金类别

개（略）연（略）기（略）)（略）D（略）

关键词

未（略）

参与者

未（略）

参与机构

未（略）

项目标书摘要：연구（略） 공공건물,쇼핑몰（略）의 실내 재난 상（略）누출,붕괴 등)에（略）:Internet（略） 이용한 재난 상（略）위치 파악,최적 （略） 기계학습 기반 （略）tal twin)（略）을 연구하고,실물（略） environm（略）윈 논리환경이 결（略）구축하여 성능평가（略） 위치,재난의 실（略）을 고려하여 실내（略）최적의 대피 경로（略）는 기계학습 모델（略）내구조를 갖는 실（略）는 옥상의 대피 （略）탈출로에 다른 보（略） 차등 부여하여 （略） 경로를 탐색하고（略）의 사용자가 집중（略）사용자들을 차선 （略）학습 모델 연구-（略）간에 대응하는 디（略） 모델 개발-센서（略）딥러닝 기반 실내（略）opagation（略）인터넷 장치 전파（略） 위치 추정 기계（略）털 트윈에서의 강（略）자별 재난 상황 （略）-머신러닝과 디지（略） 재난 환경 대응（略） 구축 및 기술 （略）)1차년도:실내 （略）모델링 및 IoT（略）산 예측 머신러닝（略）재난환경 디지털 （略）건물 모형에 따른（略）현,실내 전파 전（略） 수신 모델 구현（略）,활성화 정도에 （略） 구성 토폴로지 （略）-기계학습 기반 （略）시뮬레이션 프레임（略）난상황 전파 예측（略）:사물인터넷 센서（略）터를 이용하여 화（略）시간 지도를 도출（略）예측 머신러닝 기（略）화재상황 전파 시（略）센서의 duty （略）성/비활성,비정상（略）서 배치 등을 고（略） 해상도를 갖는 （略） 딥러닝 기술 개（略） 예측을 위한 시（略） 순환신경망 기반（略）구 경로 도출을 （略）알고리즘 개발,가（略）결합 실내재난환경（略）드 구축을 수행2（略） 장치 무선 전파（略） 위치 추정 기계（略）디지털 트윈 가상（略）이용한 사용자 위（略）개발:-IoT 에（略）콘 신호 메시지 （略）윈 가상공간에서 （略）하여 사용자 위치（略）수신전파 세기 데（略）델 연구-다수 I（略）신한 RSS 핑커（略）여 ANN 및 S（略）Vector Re（略）이용한 위치추정 （略） 모델 값을 이용（略）리즘 개선o Io（略） 네트워킹 임베디（略）털 트윈과 실물 （略） 위해,재난환경 （略） 클라우드 서버로（略）d-hoc)네트워（略）베리파이를 이용한（略）및 에지디바이스 （略） 에지디바이스(E（略）게 주기적 비콘 （略）-IoT ED간 （略）혹 라우팅 프로토（略）동적 실내 재난상（略）사용자별 대피경로（略） 및 가상공간 물（略）드 구축을 통한 （略） 재난상황 대응 （略）로 최적화 연구:（略）,사용자 위치,층（略）역 등을 고려한 （略）탈출 경로 결정 （略） 감소를 위한 최（略）향 Q-value（略）적 탈출로 계산으（略）출로 집중문제를 （略）al/global（略）경로 분산 알고리（略）및 물리공간 통합（略） IoT 네트워크（略） 및 성능평가-라（略）용한 IoT 에지（略）트워크 통한 클라（略）이터 전달,클라우（略） 예측 기계학습 （略） 스마트폰에 Io（略）기반으로한 머신러（略） 구현-클라우드서（略）위치와 재난 전파（略）용한 Q-lear（略）용자별 최적 탈출（略）  -본 연구는 （略）적인 대응이 갖는（略）위하여 실내 재난（略）디지털트윈 공간에（略）용자별 정밀 위치（略） 개별 최적 재난（略）수 있도록 한다.（略） 임베디드 시스템（略）털 트윈,최적화 （略） 실현가능성이 높（略） 것이며,여러 학（略）합적인 연구가 필（略） 학문 분야에 파（略）기대된다.-재난상（略） IoT 응용은 （略）뢰성 있고 안정적（略）주변상황을 고려한（略）요하다.이를 위해（略）발될 머신러닝 기（略）트윈 최적화 구조（略） 분야 응용 서비（略） 핵심기술을 제공（略）기대된다.-향후 （略）으로 예상되는 자（略）드론,산업용 기계（略）고려하여 실시간 （略）야에는 자율적으로（略）응적 상황인식과 （略）드백 장치 재구성（略）을 통해 지능을 （略）을 나타낼 것으로（略） 실제 물리공간에（略）한 데이터를 충분（略）때문에 물리공간과（略） 데이터를 상호 （略）능의 성능을 고도（略）시작되었다.본 연（略）지털 트윈과 실물（略）트베드 구축 연구（略） 될 것이므로 본（略）기반 기술을 선도（略） 매우 중요하다.