In this paper, a water rescue mission system was developed for water safety management areas by utilizing unmanned mobility( drone systems) and AI-based visual recognition technology to enable automatic detection and localization of drowning persons, allowing timely response within the golden time. First, we detected suspected human subjects in daytime and nighttime videos, then estimated human skeleton-based poses to extract human features and patterns using LSTM models. After detecting the drowning person, we proposed an algorithm to obtain accurate GPS location information of the drowning person for rescue activities. In our experimental results, the accuracy of the Drown detection rate is 80.1% as F1-Score, and the average error of position estimation is about 0.29 meters.

익수자의 부력을 지원할 수 있는 도구나 장비는 익수자의 생명 연장에 중요하다. 본 연구의 목적은, 최소 1분의 시간 동안 사람 의 머리가 수면위로 부상하여 호흡할 수 있는 것으로 가정한 최소 부력의 형성에 필요한 가스의 양과 뉴턴(newton) 단위의 부력을 추정함 에 있다. 부력 실험 장치는 이산화탄소 가스를 주입한 긴 고무풍선을 이용하였고, 6명의 대학생을 대상으로 부력측정 실험을 하였다. 부 력의 정도는 5점 척도를 이용하여 측정하였고, 측정한 데이터의 통계 값을 분석하여 최소 부력에 필요한 이산화탄소의 양을 추정하였다. 실험 결과, 이산화탄소 8 그램은 72 %의 신뢰수준에서 최소부력 조건을 만족하고, 부력은 44.66 뉴턴으로 계산되었다. 이산화탄소 12 그램 은 100%의 신뢰수준에서 최소부력 조건을 만족하고, 부력은 66.99 뉴턴으로 계산되었다. 본 연구를 통해서 저가이면서 휴대가 간편한 최 소부력지원 장치의 개발이 가능할 것으로 기대된다.