실시간 음향 청취 및 음성 소통 지원
현장 구조대는 헤드셋을 통해 매몰 현장의 소리를 듣고, 센서 주변의 생존자와 직접 소통.
Search and Rescue Survivors
생존자 탐색 및 구조 작업을 지원합니다.
지능형 무선 음향 센서와 AI가 재난 현장에서 생존자 탐색 및 구조 작업을 지원합니다.
센서와 AI가 만든 구조의 단서
다중 음향 센서와 AI 분석을 통해 파악된 위치 정보를 바탕으로 구조대가 매몰자를 구조.
AI 분석으로 매몰자 위치를 실시간 확인
분산된 센서 신호를 AI가 분석·통합하여 구조대 관리자가 위치를 확인.
현장에 투입되는 지능형 음향 센서
사고 현장에 투입된 센서가 현장 잔해 아래에서 발생하는 소리와 진동을 수집.
장비 소개 영상
음향 센서와 단말기 사용 방법을 실제 현장 상황을 통해 안내합니다.
AI Acoustic Detection & Localization
이상 음향·음성 탐지 및 위치 파악 기술
AI 기반 음향 분석과 센서 데이터를 통해 생존자의 신호를 탐지하고 위치를 추정합니다.
AI Acoustic Detection
재난 환경에서도 생존자의 음향 신호를 탐지합니다
복잡한 소음 환경에서도 AI는 생존자의 미세한 음향 신호를 식별할 수 있습니다.
FiNDU AI는 실제 재난 환경에서 수집된 다양한 음향 데이터를 기반으로 Transformer 기반 음향 분석 모델(AST)을 활용하여 생존자의 이상 음향을 탐지합니다. 멀티 라벨 음향 분류 기술을 통해 생존자 음향과 환경 소음을 동시에 분석하며 잡음이 많은 환경에서도 안정적인 탐지가 가능하도록 설계되었습니다.
AI-Based Localization
다중 센서 분석을 통해 생존자의 위치를 추정합니다
여러 센서에서 수집된 신호는 생존자의 위치를 추정하는 중요한 단서가 됩니다.
FiNDU AI는 다중 음향 센서에서 수집된 신호의 시간 차이를 분석하는 TDoA(Time Difference of Arrival) 기반 위치 추정 기술을 활용합니다. 센서 데이터를 통합 분석하여 생존자의 위치를 추정하고 구조 현장에서 탐색 범위를 효과적으로 좁힐 수 있도록 지원합니다.
지능형 USAR 시스템 아키텍처
음원 위치 추정 모델링
현재 실증 테스트를 거쳐 위치추정 모델링의 검증 및 개선을 진행하고 있습니다.
모델링 및 실험
- 실험 : 시뮬레이션 및 실증 데이터를 세트를 사용한 음원 위치 추정
- 실험 : 데이터는 8,000Hz로 다운샘플링
- 1단계.필터 뱅크를 사용하여 신호 분리
- 2단계.커널 밀도 추정(KDE)을 사용한 GCC-PHAT의 PDF 추정
- 3단계.TDOA를 기반으로 쌍곡선 커브 생성
- 4단계.최적의 좌표 추정
노이즈 제거 및 음원 인식 모델링
핵심 장비 소개
