해양에서의 선박의 사고는 교통량의 증가와 더불어 끊임없이 증가하는 추세에 있으며, 해상에서의 안전운항을 확보하기 위하여 사고 발생 후의 대처도 중요하지만 해양사고를 미연에 방지하는 운항 안전을 위한 사전 감시기술이 부각되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 안전운항을 위한 통합적인 안전관리 플랫폼 기반의 시스템을 제안하였고, 항해 근무상태 감시 및 항해/추진/기관/발전 등 이상상태 및 오동작 상태 감시를 위한 선교운용 단말장치 및 경보시스템을 구현하였으며, 선박 탑재를 위하여 선급 표준에 근거한 성능 평가를 수행하여 실증화를 위한 기반을 갖추었다.
홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.
자연재해로 인한 국민의 인적 물적 피해는 해마다 증가되고 있으며, 자연재해 피해 중 대다수가 홍수에 의한 피해를 보이고 있다. 홍수 피해를 줄이기 위한 재해저감 활동 중 비구조적 대책의 하나인 홍수예 경보시스템은 수리학적 모형을 활용하여 하천의 홍수위를 예측하고 범람 위험성과 제방 붕괴 가능성을 사전에 경보하는 시스템으로서 하천변 주민 대피와 홍수피해 대응 활동에 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 홍수예 경보시스템이 본연의 역할을 제대로 수행하기 위해서는 수리학적 모형이 지형적 특성을 잘 반영하고 있어야 하며, 높은 정확도로 홍수위를 예측하여야 한다. 이에 본 연구에서는 4대강 중 홍수위험도가 높고 최근 하상단면 측량으로 인하여 수리학적 모형의 개선이 필요한 영산강 수계에 대하여 주요 지류인 황룡강과 지석천의 하도자료를 고려한 수리학적 모형을 구축하였다. 2013년 7월과 2014년 7월 2개의 홍수사상을 이용하여 시행착오법을 통한 조도계수를 보정하였으며, 2012년 8월과 9월 홍수사상을 통하여 검증하였다. 향후 본 연구를 통하여 개선되어진 영산강 수계 수리학적 모형을 활용하여 정확하고 신속한 홍수 예 경보가 이루어지길 기대한다.
이 연구는 집중호우시 산사태의 발생가능성과 발생시간을 사전에 예측하기 위한 노력의 일환으로 기존에 개발된 RTI 경보모델을 우리나라에 적용 분석한 사례이다. RTI(Rainfall Triggering Index)는 강우강도(I) 유효 누적강우량($R_t$)의 곱으로 정의되는 것으로서, 강우기간 동안 특정 시간(t)에서 산사태가 발생할 가능성을 평가하는데 사용된다. RTI의 상부임계값($RTI_{UC}$)과 하부임계값($RTI_{LC}$) 과거 산사태 발생시 강우자료 분석을 통해 각 지역별로 설정할 수 있으며, 강우강도가 상부임계값을 초과할 때 실제 산사태가 발생하는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 분석은 궁극적으로 향후 집중호우가 내릴 경우 특정지역의 산사태 발생가능성은 물론 산사태 발생시기를 예상할 수 있으며, 이를 토대로 사전에 산사태 발생경보를 발령하는데 중요한 근거로 활용될 수 있다. 이와 같은 이론을 우리나라에 적용하기 위해 2006년 7월 13일부터 7월 19일까지 강원도 인제군 일대에 내린 강우자료와 산사태 발생과의 관계를 분석한 결과, 실제 산사태가 발생한 7월16일 오전 11시경을 기준으로 23시간, 11시간, 9시간 전에 강우강도가 RTI의 상부임계값을 초과하였다. 이를 토대로 이와 같은 세 차례에 걸친 산사태 경보의 발령이 필요하였음을 알 수 있었다.
오늘날 인터넷을 비롯한 정보통신 기술의 발전으로 이에 대한 개인 및 사회 주요 시설의 의존도가 날로 심화되고 있다. 최근에는 인터넷 웜 및 바이러스와 같은 사이버 위협들이 이러한 정보통신 기술 인프라에 내재해 있는 취약성을 악용하여 로컬 PC를 공격하는데서 인터넷과 같은 정보통신 기술 인프라를 공격하는 추세에 있다. 이런 추세에 있는 사이버 위협들은 사회 구성 주체들의 개별적 대응만으로는 한계가 있기 때문에 체계적인 공동대응협력체계가 절실하다. 공동대응협력체계를 구축하기 위해서는 일차적으로 사이버 위협 발생 시 정보통신 인프라에 미칠 영향력을 사전에 분석하고 분석한 정보를 사회 주체 간에 공유하는 일이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 현재 국내의 관련기관이나 업체에서 사용 중인 사이버 위협의 경보 체계 현황을 조사한 후, 국내 경보 시스템을 산출 범위에 따라 두 부류(정보통신기술 인프라에 대해서는 전역적 경보 체계, 개별 위협에 대해서는 개별적 경보 체계)로 분류한다. 그리고 분류한 결과를 분석하여 국내 경보 체계의 문제점을 지적한 후 이의 해결을 위한 접근 방향을 간략히 제시한다.
인류의 활동 무대가 우주공간으로 확대됨으로써 우주기상에 의한 피해를 최소화 할 수 있는 조치가 요구됨에 따라 우주기상에 대한 감시 및 예 경보 업무가 필요해 졌다. 미국은 이미 우주기상 감시와 예보의 필요성을 인식하고 해양대기청(NOAA), 미 공군(USAF), 항공우주국(NASA), 내무부(DOI), 에너지부(DOE), 과학재단(NSF)이 연합하여 1996년 국가우주기상 프로그램(National Space Weather Program)을 수립.추진하고 있다. 특히 정부연구 기관인 NOAA 산하 우주기상예보센터(Space Weather Prediction Center; SWPC)와 미 공군 기상국(AFWA)은 우주기상 자료 생산, 수집, 자료 센터 운용, 연구 지원 및 예 경보 업무를 공동으로 수행하고 있으며 관련 자료 및 정보의 교환 등 매우 밀접하게 상호협력하고 있다. 최근 정부는 과학기술 7대 중점투자 분야별 중점육성후보기술로서 우주감시체계개발기술을 포함한 국가과학기술기본계획(577전략)을 수립 발표하였으며, 대한민국 공군은 향후 우주군 창설을 목표로 우주전력 기반체계구축을 계획하고 있다. 국방부는 2012년 전시작전통제권 환수에 대비한 독자적인 작전지휘능력 확보가 필요한 상황이며, 미래의 한국군 독자적 네트웍 중심 전장(NCW: Network Central Warfare) 체계 구축을 위해서는 미 공군의 "우주기상작전센터"와 같은 우주기상 예 경보 체계 구축이 요구된다. 이 연구에서는 군의 독자적 우주작전능력 확보를 위한 우주기상 예 경보 체계 구축 방향을 제시하고자 사전기반 연구를 수행하였다. 그 내용으로 우주기상에 대한 개요 및 우주기상의 변화에 따른 국내외 영향을 조사하고 국내외 우주기상 예 경보 시스템을 소개하고자 한다. 또한, 미공군의 우주기상 활용 상태를 점검하여 한국 공군을 위한 우주기상 예 경보 체계 구축 및 인력과 기술 확보에 대한 방안을 제시하고자 한다.
기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.
필지단위 재해발생 가능성을 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 농장 맞춤형으로 전달할 수 있는 '농업기상재해 조기경보 시스템'의 실용성과 운영 효율성을 높이기 위하여 현업 서비스 시스템을 국립농업과학원에 구축하여 2014년도 10월부터 2015년 3월까지의 시범 서비스 운영기간 동안 현장 적용을 위한 개선, 서비스 안정화 단계를 거쳤다. 현업 서비스 시스템은 섬진강 하류 유역(행정구역상 광양시 일부, 하동군 일부, 구례군 일부)의 약 470 자원농가와 950 여필지를 서비스 대상으로 하였다. 자원농가에게 필지 단위 사전경보를 개별 문자로 통보하는 시스템과 해당 지자체가 관내 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 분포형 사전 경보시스템(웹 GIS 기반) 형식의 투 트랙(Two track) 시스템으로 구성되었다. 1차 연구대상지역인 섬진강 하류에 대하여 현업 서비스는 2015년 3월 2일부터 개별 문자통보를 개시하였으며 온라인 홈페이지는 2015년 4월부터 인터넷 주소(http://www.agmet.kr)로 운영을 시작하였다. 현재는 농장 날씨정보, 농장 재해정보, 전국기상위험, 전국기상특보, 문자서비스를 제공하고 있으며 연구가 진행되는 2017년까지 서비스 대상지역 확대, 서비스 컨텐츠 확대, 서비스 품질 개선 등의 연구활동과 함께 지속적으로 유지될 것이다.
본 논문에서는 PHEMT의 소 신호 산란계수를 이용하여 일본에서 사용하는 X-band 대역의 차량 속도 사전 제한 경보기용(Radar Detector) 전압제어 발진기를 설계 제작하였다. 전압 제어 발진기를 구현하기 위해서 넓은 동조 범위와 직렬저항이 0옴인 바렉터 다이오드를 사용하였고, 트랜지스터의 작동전압과 공진 주파수를 결정하는 마이크로 스트립 선로와 바렉터 소자와의 반사계수를 조정하여 위상잡음은 10kHz 오프셋에서 -85 dBc/Hz, 기본 주파수 신호 출력 크기는 +4.5 dBm, 제2고조파 억제는 -25.6 dEc를 얻었다. 본 논문에서 제작한 샘플이 감도에서 기존 제품들보다 우수한 특성이 나오는 것을 확인할 수 있었다.
대부분의 자동차 사고는 졸음운전과 같은 운전자의 부주의로 인해 발생한다. 전방 추돌 경보 시스템 (FCWS)은 전방 차량으로부터 추돌 위험을 감지하여 운전자에게 사전에 경고함으로써 사고의 위험을 현저하게 줄여준다. 본 논문은 주행 안전을 위한 저전력 임베디드 기반 FCWS를 소개한다. 단일 카메라로부터 전방 차량에 대해 검출, 추적, 거리를 계산하고 현재 차량의 속도 정보를 통해 충돌시간 (TTC)을 계산한다. 또한 저성능 임베디드 시스템에서 실시간으로 동작하기 위해 높고 낮은 수준의 프로그램 최적화 기법을 소개한다. 이 시스템은 임베디드 시스템에서 사전에 취득해둔 주행 영상을 통해서 테스트 하였다. 최적화 기법을 사용한 결과는 이전에 최적화를 하지 않은 프로세스 보다 실행 시간이 약 170배 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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