• Journal of Wetlands Research
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• v.26 no.3
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• pp.279-284
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• 2024

Recently, the frequency and intensity of torential rains caused by climate change are increasing, and the damage to reservoir collapse in local governments continues to occur. Most local government reservoirs are aged reservoirs that have been built for more than 50 years, and there is a high risk of collapse due to recent heavy rainfall. In order to prevent reservoir collapse or overflow caused by heavy rainfall, a decision-making support system that can judge risks due to changes in storage capacity is needed. In this study, a reservoir discharge simulation model was constructed using a system dynamics technique that can dynamically represent causal relationships between various variables. Through discharge simulation, the change in storage capacity due to rainfall was analyzed, and the operation time and termination time of the discharge facility to prevent overflow of the reservoir were analyzed. Using the results of this study, it is possible to determine the timing of the overflow of the reservoir due to torrential rain, and also the capacity and operation timing of the discharge facility to prevent overflow can be known. hrough this, it is expected that local governments will be able to judge the risk of damage to reservoirs and establish a preliminary response plan to prevent damage.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.20 no.3
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• pp.484-499
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• 2024

Purpose: Recently, due to the aging of safety facilities in national industrial complexes, there has been an increase in the frequency and scale of safety accidents, highlighting the need for a shift toward a prevention-centered disaster management paradigm and the establishment of a digital safety network. In response, this study aims to provide an information system that supports more rapid and precise decision-making during disasters by utilizing digital twin-based integrated control technology to predict the spread of hazardous substances, trace the origin of accidents, and offer safe evacuation routes. Method: We considered various simulation results, such as surface diffusion, upper-level diffusion, and combined diffusion, based on the actual characteristics of hazardous substances and weather conditions, addressing the limitations of previous studies. Additionally, we designed an integrated management system to minimize the limitations of spatiotemporal monitoring by utilizing an IoT sensor-based backtracking model to predict leakage points of hazardous substances in spatiotemporal blind spots. Results: We selected two pilot companies in the Gumi Industrial Complex and installed IoT sensors. Then, we operated a living lab by establishing an integrated management system that provides services such as prediction of hazardous substance dispersion, traceback, AI-based leakage prediction, and evacuation information guidance, all based on digital twin technology within the industrial complex. Conclusion: Taking into account the limitations of previous research, we used digital twin-based AI analysis to predict hazardous chemical leaks, detect leakage accidents, and forecast three-dimensional compound dispersion and traceback diffusion.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.11
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• pp.12-21
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• 2019

In the era of the Fourth Industrial Revolution, drones have become a flexible device that can be integrated with new technologies. The drones were originally developed as military unmanned aircraft and are now being used in various fields. In the environment and weather observation area, the atmospheric boundary layer is near the surface where the atmosphere is the most active in the meteorological phenomenon and has a close influence on human activities. In order to carry out the study of these atmospheric boundary layers, it is necessary to observe precisely the lower atmosphere and secure the observation technology. The drones in the meteorological field can be used for meteorological observations at a relatively low maintenance cost compared to existing equipment. When used in conjunction with various sensors, the drones can be widely used in atmospheric boundary layer and local meteorological studies. In this study, the possibility of meteorological observations using drones was confirmed by conducting vertical meteorological (temperature and humidity) observation experiments equipped with a combined meteorological sensor and a radio sonde on drones owned by NIMS.

• Informatization Policy
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• v.25 no.2
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• pp.3-19
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• 2018

With the introduction of video cameras into law enforcement, a great deal of police organizations have adopted the technology in their routine crime prevention activities. The up-to-date systems of ambient surveillance energized by CCTV, police wearable cameras, drones, and thermal imaging devices enable the police to thoroughly monitor public spaces as well as to rigorously arrest on-scene criminals. These efforts to improve the level of surveillance are often met with public resistance raising concerns over citizens' rights to privacy. Recent studies on the use of police video equipment have constantly raised the issues related to the lack of applicable legal provisions, risk of personal information and privacy infringement as well as security vulnerabilities. In this regard, the present study attempted to review the public surveillance methods currently used by law enforcement agencies worldwide within the context of public safety and individual rights to privacy. Furthermore, the present study also discussed the legal boundaries of police use of video equipment to address public concerns over privacy issues.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.294-300
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• 2008

The human information is considered as the national information infrastructure that could be used in the field of medical, sports, safety, military, game etc. The KISTI(Korea Institute of Science and Technology Information) start to produce the Korean human information since 2000 and continue to produce these data at present. These data involve visible Korean crosssectional images, digital Korean crosssectional bone images, human bone properties, 3-dimensional human bone models etc. The KISTI spread these data to professors, researchers and companies in domestic and abroad for promoting the usage of these data. On this study, we introduce the foreign case study of the human information usage at first, and we also show the investigation result of Korean human information usage that contains the detailed contents of usage, characteristics, and suggestions.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.74-74
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• 2019

수문조사를 통한 유량자료는 물의 이수, 치수, 환경 등 홍수피해 방지, 수자원의 관리 및 계획을 위한 기초자료로 이용되고 있다. 하지만 예산, 인력, 안전 및 하천공사 등의 문제로 매년 모든 지점에서 유량 측정을 실시하지 못하는 어려움이 있다. 특히 홍수기의 태풍 등 큰 호우사상 발생 시 수위-유량관계 변화 검토가 필요하지만 홍수기 계획지점 이외 지점에서 측정은 위와 같은 문제로 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 이런 문제점을 개선하기 위해 최소 인력이 단시간 간편하게 드론을 활용하여 유량을 측정할 수 있는 방법을 도입하였다. 드론을 활용한 유량측정방법은 드론 사진측량 개념에서 접근하였으며 드론 사진측량의 정확도는 다양한 분야에서 많은 연구를 통해 입증된 바가 있다. 본 연구의 대상지점은 중랑천 상류에 위치한 의정부시(신곡교) 지점에서 보급형 회전익 드론 (DJI, 팬텀4 pro)을 활용하여 검증 목적을 위해 측정하였다. 유량측정은 드론으로 촬영된 항공사진 상에서 지상에 위치확인 가능한 지상기준점(GCP, Ground Control Point) 4개점을 선점하고 RTK-VRS 장비를 이용하여 측량을 수행하였다. 항공사진 촬영은 드론을 일정높이의 공중에 정지되어 있는 호버링(Hovering) 상태에서 카메라 타임랩스 기능으로 3초 간격 하도 내 수표면을 촬영하였다. 항공사진 수표면에 유하하는 부유물의 3초 간격 이동위치와 GCP 자료를 활용하여 X, Y 좌표 분석을 통해 3초간 이동거리를 표면유속으로 산정하고 통수단면적을 적용하여 유량을 산정하였다. 이와 같이 드론 사진측량으로 산정된 유량과 일반적인 유량측정 방법을 통해 개발된 수위-유량관계곡선식과의 비교를 통해 드론을 활용한 유량측정 방법의 적용성을 확인하였다. 다만, 드론이라는 기계적인 장비의 한계로 야간, 바람 및 강우 등 환경적인 요인에 의해 측정의 제한이 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.471-471
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• 2017

최근 기상 이변으로 인해 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해가 빈번히 발생되고 있다. 이에 수재해예방 등의 안전 기술과 관련된 관심이 증가되고 있다. 수재해 예방을 위해서는 먼저 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시가 필요하며, 이를 위해 위성, 레이더 등으로 관측된 자료를 활용한 수문인자 정보는 매우 중요하다. 미국 NASA의 LIS(Land Information System)는 위성 및 지상관측 자료를 활용하여 홍수, 가뭄, 기상, 산사태, 농업 등의 정보를 생산할 수 있는 프레임워크이다. LIS는 크게 지표면 모델 및 자료동화를 위한 변수들의 전처리 과정(LDT), 지표면 모델을 활용한 분석 및 자료동화 과정(LDAS) 및 분석된 자료의 검보정(LVT) 과정으로 구성되어 있다. LIS에서 산출 가능한 인자는 Energy Balance, Water Balance, Surface/Subsurface State, Evaporation, Hydrologic, Cold Season Processes, Compared Data, Carbon 등 9개로 분류되며 약 78개의 인자를 산출한다. 홍수, 가뭄 등과 같은 수재해 감시를 위한 수문인자는 강수량, 증발산량, 토양수분, 지표면 온도 등을 비롯한 여러 가지 인자들이 필요하다. LIS는 주로 미국, 캐나다 등 평활한 지역에 활용되어 공간해상도는 약 10km(0.1deg) 이하로 자료를 산출한다. 산악 지형이 대부분인 한국 지형에 적용하기에는 자료의 정확성이 낮아 10km 이상의 공간해상도 자료가 필요하며, 한국형 수재해정보 플랫폼에서 홍수, 가뭄 등의 기초자료로 사용하기 위한 수문인자의 선정이 필요하다. 이에 본 연구에서 NASA LIS를 통해 산출 가능한 인자를 정리하고 한국형 수재해 정보플랫폼에 활용 가능한 수문인자의 항목을 조사하였다. 홍수, 가뭄 등 수재해 분석에 필요한 기초자료는 강우량, 유출량, 잠재적 증발산량, 식생의 증산량, 토양수분, 표면온도, 알베도 등의 수문인자이며, NASA LIS에서 이와 같은 수문인자 산출이 가능하다. NASA와 국제공동 연구중인 한국형 물순환분석 프레임워크(K-LIS(안)) 개발을 통해 한국 지형에 적합한 홍수 및 가뭄 등의 수재해 감시 평가 예측이 가능할 것이며, K-LIS에서 산출되는 고해상도의 수문인자들을 수재해 정보 웹 포털의 정보 제공 서비스를 통하여 손쉽게 접근 가능할 것으로 사료된다.

• Convergence Security Journal
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• v.18 no.3
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• pp.133-140
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• 2018

As the core technology of the 4th Industrial Revolution is applied to drone, the potential for growth in the field of unmanned aerial vehicles is very large, and the utilization of civilian & military fields in the domestic & foreign is increasing rapidly. Because application areas of drone in the civilian field is various, it is excellent in terms of cost effectiveness and high value in utilization when it is used for military operation support mission. Especially, in the case of the Air Force, it is expected that military usage effectiveness will be high if drone replaces various air operations support missions such as aircraft inspection, supply of military supplies, base security. We find out the missions that can utilize drones for military operations support and propose the recommendation and data management plan accordingly. We recommend the most suitable drones and equipment that perform similar missions in the private sector and propose the data modeling of relational database.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.18 no.3
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• pp.433-443
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• 2022

Purpose: In this paper, we propose a study of deep learning algorithms that estimate and predict sarcopenia by exploiting the high penetration rate of smart devices. Method: To utilize deep learning techniques, experimental data were collected by using the inertial sensor embedded in the smart device. We implemented a smart device application for data collection. The data are collected by labeling normal and abnormal gait and five states of running, falling and squat posture. Result: The accuracy was analyzed by comparative analysis of LSTM, CNN, and RNN models, and binary classification accuracy of 99.87% and multiple classification accuracy of 92.30% were obtained using the CNN-LSTM fusion algorithm. Conclusion: A study was conducted using a smart sensoring device, focusing on the fact that gait abnormalities occur for people with sarcopenia. It is expected that this study can contribute to strengthening the safety issues caused by sarcopenia.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.331-331
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• 2023

일반적으로 가뭄을 해석하기 위하여 가뭄심도, 빈도, 피해면적 및 기간의 영향 등을 고려한 가뭄지수를 이용하며, 이러한 가뭄지수는 주로 지점자료 기반 지상관측자료를 활용하여 산정한다. 하지만 지점자료 특성상 미계측 지역에 대한 정확한 데이터 취득이 어렵기 때문에 미계측 지역에 대한 가뭄 분석의 한계가 발생한다. 다양한 계측기반의 지상센서들이 확충되면서 통계학적 기법기반 공간분포 개선방안을 제시하고 있지만, 정확한 가뭄평가 자료가 추가 및 개선되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 원격탐사기술을 활용하여 지점자료의 한계를 극복한 격자기반의 공간정보를 표출함으로써 새로운 가뭄모니터링 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 지상관측자료로 가뭄을 판단하기 어려운 미계측 지역에 대한 가뭄 판단 및 예측 정확도 향상을 위하여 원격탐사기술을 활용한 공간정보 빅데이터를 구축하고자 한다. 미국 국립가뭄경감센터에서 제시한 식생가뭄반응지수 (VegDRI, Vegetation Drought Response Index)는 식생지수, 기상학적 가뭄지수, 지역적 특성을 반영한 생물물리학적 정보를 통합한 하이브리드 가뭄지수로 가뭄과 관련된 공간정보를 활용하여 가뭄을 판단하는 지표이다. VegDRI 산정을 위하여 ERA5의 격자기반 강수자료, MODIS 센서 기반 식생지수 등 격자기반의 공간정보를 수집하였으며, 전처리 모듈을 구축하였다. 또한, 기존 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수 (SPI, Standardized Precipitation Index)와 비교를 통해 VegDRI의 국내 적용성을 평가하였으며, 국내 가뭄사례에 적용하여 적절한 가뭄 판단지표로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.