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저자정보
박영희 (울산과학기술원) 박수형 (울산과학기술원) 김정식 (한국전자통신연구원) 김병직 (한국원자력안전기술원) 김남훈 (울산과학기술원)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제48권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
626 - 635 (10page)
DOI
10.7232/JKIIE.2022.48.6.626

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Increasing concerns for global environments has emphasized the need for low-carbon energy. Nuclear energy stands out as a promising energy source in many countries and thereupon, has been extensively investigated. However, as possibility of radiation disasters exists, research for radiation emergency response also have been demanded. In recent years, artificial intelligence (AI) is actively applied as an effective approach for the management of radiation emergencies. This paper presents a systematic review on the successful AI applications in radiation emergency response. Specifically, this study provides the integration of AI into different disaster management phases: Mitigation, Preparedness, Response, Recovery. Based on the comprehensive summary, current limitations and future research directions that significantly advance the radiation emergency response system are also discussed.
#Artificial Intelligence #Radiation Emergency #Disaster Management #Large-scale Evacuation #Public Protective Action

목차

1. 서론
2. 재난 관리에서의 인공지능 활용사례 분석
3. 방사선비상 대응 관련 연구
4. 방사선비상 대응을 위한 연구 방향성 제언
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (56)

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Asim, K. M., Martínez-Álvarez, F., Basit, A., and Iqbal, T. (2017), Earthquake magnitude prediction in Hindukush region using machine learning techniques, Natural Hazards, 85(1), 471-486. google schola Cha, Y.-J., Choi, W.-R., and Büyüköztürk, O. (2017), Deep Learning-Based Crack Damage Detection Using Convolutional Neural Networks, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 32(5), 361-378. google schola Chen, N., Liu, W., Bai, R., and Chen, A. (2019), Application of computational intelligence technologies in emergency management: A literature review, Artificial Intelligence Review, 52(3), 2131-2168. google schola Cheng, X., Zhang, R., Zhou, J., and Xu, W. (2018), DeepTransport: Learning Spatial-Temporal Dependency for Traffic Condition Forecasting, 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 1-8. google schola Cho, M.-S., Seong, K.-M., Park, C.-Y., Bae, G.-R., Kim, S.-H., and Jin, Y.-W. (2018), Sustainable Medical Preparedness and Response System FOR Radiation Emergencies in the Republic of Korea, Radiation Protection Dosimetry, 182(1), 20-24. google schola

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