• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.125-138
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• 2020

After the spread of COVID-19 in 2020, the country's Crisis Alert Level went up to the highest level, Level 4. Respond of COVID-19 pandemic, Governments, and cities secured each province's duty for the citizens. The government provided health assistance first and stepped forward to support the necessary resources for the citizens. Busan City proposed policy response to prepare and implement the Corona support for each county as well. The high occupant rate of self-business owners lost basic incomes, and the effect varies on industries. In our paper, to avoid any crisis in such an epidemic, we propose a clustering analysis for the guidance of policy support for Busan City. By analyzing patterns and clustering on districts and Sectors, we would like to provide reference materials for determining the direction of support and guiding preemptive response in the event of a similar epidemic.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.20 no.2
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• pp.202-209
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• 2014

In this paper, a developed device for detecting target's location and avoiding collision is proposed. Velocity and acceleration model of target are derived to estimate target's information, i.e. position, velocity and acceleration considering process and measurement noise. Kalman filtering method applied to the estimation process and its results was confirmed by simulation. The distance measurements system using laser sensor for moving target system is also developed to confirm the effectiveness of the proposed scheme. Experiments to get information of moving target with velocity and acceleration model was executed. The data with filtering and without filtering was compared by experiments. Discontinuous measured data was changed to smooth and continuous data by Kalman filtering. It is confirmed that desired data was obtained by applying proposed scheme. UI for measuring and monitoring the target data is developed and visual and auditory alarm function is attached on the system Finally, position estimation system of moving target with good performance is achieved by low price equipments.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.22 no.1
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• pp.53-59
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• 2018

In Korea, The number of installed LPG Charging stations is about 2000, increasing by 26 every year. In these, about 500 charging stations are older above 15 year, accounting about 25% of total stations. About 86% of them are located in the city, which is causing serious damage if accident occurs. In this paper, we developed a duel gas sensor module and integrated control system software that can prevent and correspondence to gas leaks and fire accidents at LPG/CNG charging stations. The dual type sensor module has the function of collecting and transmitting the measured data to the sensors of methane, butane and hydrogen through RF433Mhz communication. In addition, each sensor is attached with two to improve stability and accuracy. The integrated control system software detects real-time data of the devices measured by the sensors and it send to the PC and smart phone of manager. Therefore, if accident occurs, the manager can check the status of the charging station regardless of time and place.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.77-77
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• 2015

기상이변으로 인한 사회 경제적 피해의 증가로 기상정보에 대한 중요성이 커지면서 해외에서는 민간 기업이 기상 관측망을 구축하는 사례가 나타났다. 미국의 Earth Network은 전 세계에 1만개의 기상 관측센서를 설치하였고, 일본의 통신회사인 NTT DoCoMo는 일본에 4000여 개의 기상 및 환경관측 센서를 구축하였다. 국내에서는 SK플래닛이 자사의 플랫폼 기술과 SK텔레콤의 기지국 인프라를 활용하여 수도권 지역에 국지기상 관측망을 구축하였다. SK플래닛은 2013년 서울지역에 1km 간격으로 264개의 기상센서를 설치하고, 2014년 인천 경기지역에 3km 간격으로 825개의 기상센서를 추가 설치하여, 현재 1089개의 국지기상 관측망을 운용하고 있다. 관측에 사용한 센서는 우량계와 복합 기상센서로 강수량, 기온, 습도, 바람, 기압을 측정한다. 관측된 자료는 데이터로거에서 기상청의 자료처리 표준규격에 따라 처리한 후 M2M 모뎀을 통해 1분마다 서버로 전송한다. 전송된 자료는 기상정보 플랫폼의 수집 서버에서 프로토콜 변환 후 원본자료 DB에 저장하고, 실시간 품질관리를 마친 후 품질관리 자료 DB에 저장한다. 관측 지점의 기본정보 및 작업이력은 메타데이터 DB에 저장되고 관리자 페이지를 통해 조회 및 수정 된다. 관측 자료의 품질 보증은 제조사의 센서 Calibration부터 서비스 모니터링 까지 각 단계별로 체계적인 품질관리를 통해 이루어진다. 품질관리를 마친 국지기상 관측 데이터는 응용프로그램 개발자가 편리하게 사용할 수 있는 API(Application Programming Interface)형태로 제공된다. 2013년 여름부터 수집된 1~3km 해상도의 SK플래닛 국지기상 관측 자료를 통해 그 동안 정량적으로 확인하지 못한 국지성 호우 시의 강수량 편차에 대해 알 수 있었다. 2014년 7월 31일 양평지역에 내린 국지성 호우는 시간당 최대 90mm 이상의 비가 내린 사례로, 귀여리 관측소(SK 플래닛)에 시간당 93.1mm가 내리는 동안 퇴촌 관측소(기상청)에는 17.5mm의 비가 내려, 두 관측지점 간 거리가 3.4km 임에도 불구하고 시간당 75mm 이상의 강수량 차이를 보였다. 앞으로 SK플래닛의 국지기상 관측 자료가 국지성 호우의 조기 경보 및 예측 정확도 향상에 활용되어 재난으로부터 국민의 생명과 재산을 지키는데 많은 도움이 되기를 기대한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.6
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• pp.994-1003
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• 2020

In this paper, we investigated the current issues on the KPAS(Korean Public Alert Service) by News analysis. News articles, from May 15, 2005 to April 30, 2020, were collected with the key word of 'KPAS' through the News Big-Data System provided by the Korea Press Foundation. The results of the content analysis are as follows. First, the issues on alert presentation were categorized by alarm sound, message content, alert level, transmission frequency, delay, reception range, time of alert, and language. Issues on inability to receive KPAS messages were categorized into authority, mobile, sending standard, mobile communication infra, etc. For the last two to three years, news on the inability issues had decreased, while news on the presentation issues had increased. This tells us that the public demand for improvement in the KPAS lies in the presentation issues. The demand for societal resolutions to the presentation issues especially on message content, transmission frequency, and reception range has soared.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.58-58
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• 2020

최근 급속한 지하공간의 개발로 인해 도로함몰 등 지반침하가 지속적으로 발생되어 이에 대한 안전문제가 끊임없이 제기됨에 따라, 원인규명 및 대책방안을 두고 다양한 조사 및 연구가 진행되고 있다. 특히 지하개발 시 필연적으로 발생하는 유출지하수 내 지하수와 함께 토사가 유출될 경우 지반함몰이나 붕괴로 이어져 대규모 재해가 발생할 수 있기 때문에 현장에서 계측되는 데이터를 통해 사전에 지반침하를 감지할 수 있는 경보 시스템이 마련될 필요가 있으며, 이에 대한 기술개발과 관리기준의 변화가 필요하다. 본 연구에서는 현재 지하공간 개발 시 적용되는 지하수 관리 매뉴얼 중 가장 중요한 부분인 계측관리 부분에 관해 문제점을 분석하고 이를 보완하기 위한 계측 관리 및 행정 절차의 문제점을 개선하고자 한다. 지중에서 발생하는 토립자의 이동, 공동발생 및 지반함몰의 거동은 근본적으로 지하수의 이동에 의해 필연적으로 발생되며, 그 규모는 유출지하수량의 발생규모와 상관성이 높게 분석되었다. 계측 관리의 문제를 보완하기 위하여 첫 번째로 지중 굴착 시 계측되는 유출지하수와 지하수위를 연계하여 분석하여 기준을 마련하였고, 추가로 지하수 내 탁도 값을 측정하여 이를 더하여 서로간 상관성 분석을 통해 기존 지하수위 계측자료의 관리기준을 보완하였으며, 최종적으로 현장에서의 계측된 데이터를 통해 지반침하를 사전에 예측할 수 있다. 계측된 데이터의 분석결과 위험도가 감지될 경우 공동발생의 방지 및 복구에 관한 방안이 제시되며, 문제 발생 지점의 범위를 국한하여 신속하고, 경제적으로 해결해 나갈 수 있다. 이를 위해 현행 지하수법의 개선과 행정적 절차가 보완되어야 할 필요가 있다. 이러한 지하공간 개발 시 지하수 관리의 개선으로 사전에 지반침하를 예측 할 수 있고, 이를 통해 재해를 미연에 방지할 뿐만 아니라 건설산업 현장의 스마트 관리체계를 구성하여 미래 지향적인 토목현장 및 국민에 대한 신뢰도를 재고 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.29 no.5
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• pp.505-511
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• 2023

In the present study, a deep learning model was established to predict the motion response of small fishing vessels. Hydrodynamic performances were evaluated for two small fishing vessels for the dataset of deep learning model. The deep learning model of the Long Short-Term Memory (LSTM) which is one of the recurrent neural network was utilized. The input data of LSTM model consisted of time series of six(6) degrees of freedom motions and wave height and the output label was selected as the time series data of six(6) degrees of freedom motions. The hyperparameter and input window length studies were performed to optimize LSTM model. The time series motion response according to different wave direction was predicted by establised LSTM. The predicted time series motion response showed good overall agreement with the analysis results. As the length of the time series increased, differences between the predicted values and analysis results were increased, which is due to the reduced influence of long-term data in the training process. The overall error of the predicted data indicated that more than 85% of the data showed an error within 10%. The established LSTM model is expected to be utilized in monitoring and alarm systems for small fishing vessels.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.19 no.3
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• pp.153-163
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• 2017

The objective of this study is to enhance the model's speed of estimating weather variables (e.g., minimum/maximum temperature, sunshine hour, PRISM (Parameter-elevation Regression on Independent Slopes Model) based precipitation), which are applied to the Agrometeorological Early Warning System (http://www.agmet.kr). The current process of weather estimation is operated on high-performance multi-core CPUs that have 8 physical cores and 16 logical threads. Nonetheless, the server is not even dedicated to the handling of a single county, indicating that very high overhead is involved in calculating the 10 counties of the Seomjin River Basin. In order to reduce such overhead, several cache and parallelization techniques were used to measure the performance and to check the applicability. Results are as follows: (1) for simple calculations such as Growing Degree Days accumulation, the time required for Input and Output (I/O) is significantly greater than that for calculation, suggesting the need of a technique which reduces disk I/O bottlenecks; (2) when there are many I/O, it is advantageous to distribute them on several servers. However, each server must have a cache for input data so that it does not compete for the same resource; and (3) GPU-based parallel processing method is most suitable for models such as PRISM with large computation loads.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.5
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• pp.94-104
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• 2000

The accuracy and reliability of the target tracking is very critical issue in the design of automotive collision warning radar A significant problem in multi-target tracking (MTT) is the target-to-measurement data association If an incorrect measurement is associated with a target, the target could diverge the track and be prematurely terminated or cause other targets to also diverge the track. Most methods for target-to-measurement data association tend to coalesce neighboring targets Therefore, many algorithms have been developed to solve this data association problem. In this paper, a new multi-target data association method based on order statistics is described The new approaches. called the order statistics probabilistic data association (OSPDA) and the order statistics joint probabilistic data association (OSJPDA), are formulated using the association probabilities of the probabilistic data association (PDA) and the joint probabilistic data association (JPDA) filters, respectively Using the decision logic. an optimal or near optimal target-to-measurement data association is made A computer simulation of the proposed method in a heavy cluttered condition is given, including a comparison With the nearest-neighbor CNN). the PDA, and the JPDA filters, Simulation results show that the performances of the OSPDA filter and the OSJPDA filter are superior to those of the PDA filter and the JPDA filter in terms of tracking accuracy about 18% and 19%, respectively In addition, the proposed method is implemented using a developed digital signal processing (DSP) board which can be interfaced with the engine control unit (ECU) of car engine and with the d?xer through the controller area network (CAN)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.1029-1030
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• 2017

본 논문에서는 기존의 재난 감시 및 관리 서비스가 사람에 의한 단순 모니터링 기반의 대응을 제공하는 데 비해, 무인기를 활용해 사람의 사각에서 발생하는 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중 복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보 전달 서비스 제공하는 서비스이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실험실 테스트를 진행하였으며, 이와 더불어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 스마트아이 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 기하보정에 대해서 논한다.