기후변화와 함께 국지성 집중호우가 많아지면서 산사태와 침수, 축대 붕괴와 같은 사고가 많이 발생하고 있습니다. 이런 위험 상황을 과학적으로 이해하고, 센서 모듈을 이용해 미리 감지하여 탈출 경보를 울리는 알리미를 생각하게 되었습니다. 국지성 집중호우가 내리는 경우 단기간 많은 비가 토양으로 침투하면서 지반을 약하게 만들고, 이로 인해 축대 붕괴와 산사태가 발생할 수 있습니다. 이러한 위험 상황을 분석해보면 토양 속에서 측정되는 수분과 지면의 기울어짐을 이용해 감지할 수 있습니다. 화재가 발생할 때에는 온도와 이산화탄소 농도의 급격한 증가로 나타납니다. 이번 연구에서는 수분 센서와 기울기 센서, 온도 센서 및 이산화탄소 센서를 이용해 위험 상황을 감지하고, 시각적, 청각적으로 경보를 울릴 수 있는 알리미를 설계했습니다. 이와 더불어 오랫동안 데이터를 획득하면서 정상 상황을 학습하고, 급격한 데이터 변화를 위험 상황으로 인식할 수 있는 기계학습 알고리즘을 작성했습니다.