The project for developing a disaster response system and building damage assessment using satellite image segmentation.
위성사진 세그멘테이션을 활용한 건물 손상률 평가 및 재난 대책 시스템 개발 프로젝트
재난 상황에서 신속하고 정확한 건물 손상 평가와 대응은 중요한 과제이다.
이 프로젝트는 위성 이미지를 활용하여 자동으로 건물 손상률을 평가하고, 재난 대응을 지원하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다.
- Challenge of Rapid Damage Assessment : 자연재해 발생 시, 신속하고 정확한 건물 손상 평가가 어려움
- Inefficiency of Traditional Analysis Methods : 기존 손상 분석 기법은 많은 시간이 소요되며, 인적 오류 가능성이 큼
- Inconsistent Disaster Response Systems : 재난 대응 시스템이 일관되지 않아 피해 규모를 신속히 파악하기 어려움
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Automated Damage Classification : 위성 이미지를 분석하여 건물 손상 여부를 자동으로 분류하는 딥러닝 모델 제공
- 다양한 자연재해(지진, 홍수, 태풍 등) 상황에 적용 가능
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Visual Damage Dashboard : 손상 평가 결과를 시각적으로 보여주는 대시보드 제공
- 지도 상에서 건물의 손상 정도를 직관적으로 표현
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Real-time Disaster Response System : 실시간 재난 대응을 위한 알림 및 리포팅 시스템
- 자동화된 손상 평가 결과에 따라 필요한 대응 조치를 권장하고 알림 전송
이 리포지토리를 클론 :
git clone https://링크 추가필요한 패키지 설치 후, 프로젝트 실행 :
cd repository
npm install
npm start> 간단한 사용 예제 (수정 필요)
import { analyzeDamage } from 'building-damage-analysis';
const satelliteImage = 'path/to/satellite-image.png';
const damageReport = analyzeDamage(satelliteImage);
console.log(damageReport);
project-root/ (수정 필요)
│
├── src/ # 소스 코드
│ ├── components/ # 재사용 가능한 UI 컴포넌트
│ ├── pages/ # 각 페이지를 구성하는 파일들
│ └── index.js # 애플리케이션 진입점 파일
│
├── public/ # 정적 파일 (이미지, 아이콘 등)
│
└── README.md # 리드미 파일
궁금한 점이나 제안 사항이 있으시면 아래로 연락주세요.
- Email : seunghyeok.tech@gmail.com
- GitHub : @seunghyeokleeme
This project is licensed under the MIT LIcense - see the LICENSE file for details.
