본 연구는 하지(Hajj) 순례 관련 키워드를 인코딩한 무칩 RFID 태그의 새로운 적용 방안을 제시한다. '알-사파', '알-마르와', '알-타와프', '비다야트 알 사이', '비다야트 알 타와프'와 같은 주요 하지 키워드를 새긴 무칩 RFID 태그는 눈에 띄지 않고, 비용 효율적이며, 내구성이 뛰어나고, 가볍게 설계 및 제작되었다. 각 키워드는 66mm x 66mm x 0.1mm 크기의 유연한 Kapton 기판에 구리 재료를 사용하여 에칭되었다.
CST 소프트웨어를 사용하여 1~10GHz 범위에서 후방 산란 레이더 단면적(RCS)의 주파수 변화를 관찰하여 각 태그의 공진 특성을 분석했다. 각 태그의 RCS는 서로 다른 전류 분포로 인해 고유한 전자기 코딩 서명을 제공한다. 이는 하지와 같은 대규모 군중의 이동을 처리하고 관리하기 위한 태그의 쉽고 저렴하며 내구성 있는 배포를 가능하게 한다.
제작된 태그의 RCS 결과는 시뮬레이션 결과와 매우 잘 일치한다. 제안된 무칩 RFID 기술과 하지 관련 키워드의 통합은 사물 인터넷(IoT) 기반의 통합 길 찾기 시스템을 사용하여 향상된 군중 관리와 함께 순례 경험을 개선할 수 있다.
나아가 이는 역사적, 문화적 유산 보존에도 기여할 수 있다.
본 연구는 사물 인터넷(IoT) 및 기계 학습(ML) 기반의 응급 대응 시스템(ERS)을 위한 포괄적인 프레임워크를 제시한다. 이 시스템은 실시간 데이터 분석과 예측 모델링을 활용하여 다양한 소스(예: IoT 센서)에서 유입되는 데이터를 처리하고 분석함으로써, 응급 상황에 대한 신속하고 정보에 입각한 대응을 가능하게 하며, 경찰, 소방대, 병원 등 응급 구조대원의 우선순위를 정한다.
응급 상황의 우선순위 지정을 위해 XGBoost 모델을 활용했으며, 의료, 차량, 가정 기기 분야에서 각각 96.1%의 정확도, 99.8%의 정밀도, 0.972–0.999의 평균 재현율, 0.960–0.976의 평균 F1 점수를 달성했다. 제안된 ML 기반 프레임워크는 실시간 데이터 처리, 신속한 이상 감지 및 예측 분석 기능을 강화하여 응급 상황에 대한 시기적절하고 정확한 대응을 제공한다.
웹 배포를 통해 확장성과 접근성을 확보했으며, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 동적인 상호작용과 실시간 모니터링을 지원한다. 이 프레임워크는 즉각적인 대응 능력을 향상시킬 뿐만 아니라, 잠재적 미래 이벤트에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하여 전략적 계획 수립에도 기여한다.
궁극적으로 이 시스템은 더 스마트하고 데이터 기반의 응급 관리를 통해 지역사회 및 조직 수준에서 안전과 대비 태세를 강화하며, 생명을 구하고 피해를 최소화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
