Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.9
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pp.830-835
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2016
With the relaxation of regulations on unmanned aerial vehicles (UAVs) in the USA, the development of related industries is expected. Hence, it is anticipated that the number the UAVs will reach approximately 600,000 in the USA in 2017. However, automated flights of commercial UAVs are restricted owing to concerns about accidents. To deal with the possibility of collisions, several studies on collision prevention and the routing of UAVs have been conducted. However, these studies do not deal with various situations dynamically or provide efficient solutions. Therefore, we propose a centralized routing method for the UAV that uses vehicular networks. In the proposed scheme, vehicular networks regard UAVs as data packets to be routed. Accordingly, the proposed method reduces UAV processing power required for route searches. In addition, the routing efficiency for UAV flight paths can be improved since congestion can be minimized by using a vehicular network.
The background of the research is the following: As a result of ultra-light flying device industry development, the utilization of drones and their efficiency have been increasing. However, problems regarding flight permission·approval procedure have not been improved, resulting in increased number of civil complaints. Thus, the purpose of this research is to minimize such civil petition according to the required standards of the two government organizations through enhancing the procedure for managing and employing the system. The research methods entail pinpointing the problems by analysing ultra-light flying device related literature review and by holding focus-interviews with field experts, thereby verifying and providing improved solutions. Under (MLIT) Ministry of Land, Infrastructure and Transport supervision and in accordance with aviation security law, the research provides various updated functions such as improved civil petition processing system's employment and management system, flight approval, integration of names, process, format regarding aviation photographing approval, tool buttons such as the 'Main' button in the system's homepage. This research has the following expected effects : Firstly in the law and regulations section, the clear distinction in the missions and roles of each organization enhances cooperations in tackling civil petition. Secondly the integration of civil petition process reduces time and improves efficiency. And lastly, the improvement of supplementary tools for the public is expected to minimize civil petitions. Future research needs to be conducted under the supervision of the Ministry of National Defense(MND). Factors such as systematic infrastructure for flight photography approval, related unit's reorganization following the defense reform 2.0, and guaranteed conditions for field security action units need to be ameliorated.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.398-407
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2021
Firefighters (who are responsible for people's safety) have one of the jobs that are expected to have problems due to aging in the workforce. An increase in the average age of firefighters can lead to serious social problems. The aim of this study is to survey firefighters in Jeollanam-do about their awareness of aging in firefighters, and to propose a plan to prepare them for aging through investigation and analysis of work problems that may occur due to an aging workforce. The survey shows that the higher the age group, the higher the awareness of aging firefighters, and the higher the total work experience and internal/external work experience, the higher the awareness of aging. As a plan to solve various problems that may arise from aging in firefighters, regular operation of physical fitness promotion programs, field work, job rotation, and managerial measures (such as a change of position to an administrative department) are prepared, and drone or robot technology is used. These solutions include the introduction of applied high-tech technologies to firefighting activities, establishment of retirement management policies, and preparation of plans to revitalize the connection to private employment. In order to maximize the applicability of the field, government institutional plans and preparations are essential.
The reservoir is a major water supply source in the domestic agricultural environment, and the monitoring of water storage of reservoirs is important for the utilization and management of agricultural water resource. Remote sensing via satellite imagery can be an effective method for regular monitoring of widely distributed objects such as reservoirs, and in this study, image classification and image segmentation algorithms are applied to Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery for water body detection in 53 reservoirs in South Korea. Six algorithms are used: Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), and Chan-Vese (CV), and the results of water body detection are evaluated with in-situ images taken by drones. The correlations between the in-situ water surface area and detected water surface area from each algorithm are NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, and CV 0.9736, and the larger the scale of reservoir, the higher the linear correlation was. WS showed low recall due to the undetected water bodies, and NN, SVM, and RF showed low precision due to over-detection. For water body detection through SAR imagery, we found that aquatic plants and artificial structures can be the error factors causing undetection of water body.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.6
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pp.451-456
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2018
UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) are widely used for maintenance and monitoring of facilities. It is necessary to acquire a high-resolution image for evaluating the appearance state of the facility in safety inspection. In addition, it is essential to acquire the video data in order to acquire data over a wide area rapidly. In general, since video data does not include position information, it is difficult to analyze the actual size of the inspection object quantitatively. In this study, we evaluated the utilization of 3D point cloud data of bridges using a matching between video frames and reference photos. The drones were used to acquire video and photographs. And exterior orientations of the video frames were generated through feature point matching with reference photos. Experimental results showed that the accuracy of the video frame data is similar to that of the reference photos. Furthermore, the point cloud data generated by using video frames represented the shape and size of bridges with usable accuracy. If the stability of the product is verified through the matching test of various conditions in the future, it is expected that the video-based facility modeling and inspection will be effectively conducted.
Unmanned aircraft system traffic management (UTM) service for the safe operation of unmanned aerial vehicles (UAV) such as drones using commercial communication networks such as long-term evolution (LTE) and 5G in low-altitude areas of 150m or less is being studied in several countries. In this paper, whether it is possible to secure three-dimensional (3D) coverage for UTM service using the existing LTE cellular network for terrestrial usersis analyzed through simulations. The practicality in the real environment is confirmed by performing performance analysis in the actual topographical environment and the LTE base station layouts in Korea. According to the analysis results, as the altitude increases, the number of line-of-sight (LOS) interference base stations increases, resulting in a worse signal to interference plus noise ratio (SINR), but coverage is secured except for the limited areas within 150m. was confirmed to be possible. In addition, it is confirmed that a significant proportion of outage areas could be reduced by placing a small number of additional base stations for the outage area.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.17
no.1
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pp.1-8
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2024
In Korea, mountainous areas cover 60% of the land, leading to increased factors such as concentrated heavy rainfall and typhoons, which can result in debris flow and landslide. Despite the high risk of disasters like landslides and debris flow, there has been a tendency in most regions to focus more on post-damage recovery rather than preventing damage. Therefore, in this study, precise topographic data was constructed by conducting on-site surveys and drone measurements in areas where debris flow actually occurred, to analyze the risk zones for such events. The numerical analysis program RAMMS model was utilized to perform debris flow analysis on the areas prone to debris flow, and the actual distribution of debris flow was compared and analyzed to evaluate the applicability of the model. As a result, the debris flow generation area calculated by the RAMMS model was found to be 18% larger than the actual area, and the travel distance was estimated to be 10% smaller. However, the simulated shape of debris flow generation and the path of movement calculated by the model closely resembled the actual data. In the future, we aim to conduct additional research, including model verification suitable for domestic conditions and the selection of areas for damage prediction through debris flow analysis in unmeasured watersheds.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.4
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pp.817-839
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2021
To manage software safely, the military acquires and manages products in accordance with the RMF A&A. RMF A&A is standard for acquiring IT products used in the military. And it covers the requirements, acquisition through evaluation and maintenance of products. According to the RMF A&A, product development activities should reflect the risks of the military. In other words, developers have mitigated the risks through security by design and supply chain security. And they submit evidence proving that they have properly comply with RMF A&A's security requirements, and the military will evaluate the evidence to determine whether to acquire IT product. Previously, case study of RMF A&A have been already conducted. But it is difficult to apply in real-world, because it only address part of RMF A&A and detailed information is confidential. In this paper, we propose the evidence fulfilling method that can satisfy the requirements of the RMF A&A. Furthermore, we apply the proposed method to real-world drone system for verifying our method meets the RMF A&A.
Regular monitoring plays a crucial role in ensuring the safety of geotechnical structures. Currently, nondestructive methods are employed to monitor such structures to minimize the impact, e.g., sensor-based accelerometers, displacement meters, image-based lasers, and drone imaging. These technologies can observe surface changes; however, they frequently suffer difficulties in terms of identifying changes in internal properties. To monitor changes in internal properties, in situ geotechnical investigations can be employed. A nondestructive test that can be used for this purpose is the spectral analysis of surface wave (SASW) test using geophones. The SASW test is a nondestructive method; however, due to the time required for data interpretation and the difficulty in analyzing the data, it is challenging to use the SASW test for monitoring applications that require frequent observations. However, it is possible to apply the first-step analysis, which yields the dispersion curve, for monitoring rather than the complete SASW analysis, which yields the shear wave velocity. Thus, this paper presents a fundamental study on the phase difference that derives the dispersion curve to utilize the SASW test for monitoring. The reliability of each phase difference interval is examined to determine the boundary to the subjected monitor. The study used phase difference data obtained using a geophone from a single-layered, homogeneous ground site to evaluate reliable boundaries. The findings of this study are expected to improve the utility of monitoring by identifying the ideal boundary for phase difference data.
Agricultural reservoirs are an important water resource nationwide and vulnerable to abnormal climate effects such as drought caused by climate change. Therefore, it is required enhanced management for appropriate operation. Although water-level tracking is necessary through continuous monitoring, it is challenging to measure and observe on-site due to practical problems. This study presents an objective comparison between multiple AI models for water-body extraction using radar images that have the advantages of wide coverage, and frequent revisit time. The proposed methods in this study used Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) images, and unlike common methods of water extraction based on optical images, they are suitable for long-term monitoring because they are less affected by the weather conditions. We built four AI models such as Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), and Automated Machine Learning (AutoML) using drone images, sentinel-1 SAR and DSM data. There are total of 22 reservoirs of less than 1 million tons for the study, including small and medium-sized reservoirs with an effective storage capacity of less than 300,000 tons. 45 images from 22 reservoirs were used for model training and verification, and the results show that the AutoML model was 0.01 to 0.03 better in the water Intersection over Union (IoU) than the other three models, with Accuracy=0.92 and mIoU=0.81 in a test. As the result, AutoML performed as well as the classical machine learning methods and it is expected that the applicability of the water-body extraction technique by AutoML to monitor reservoirs automatically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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