• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.4 no.4
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• pp.83-91
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• 2000

합리적인 기기의 활률론적 지진위험도 평가를 위해서는 모델의 동특성에 대한 보다 현실적인 정보가 제공되어야 한다. 이 연구에서는 심한 비선형 동적 거동을 보일 것으로 예상되는 철제 전기 캐비넷의 동특성 시험결과 및 분석 절차를 제시하였다. 특히, 이 연구에서는 가진 강도의 크기에 따른 동특성의 비선형 집중분석하고, 그 비선형성의 원인을 고찰하였다. 시험 결과 및 이 논문에 제시된 분석 절차를 이용하여 시험체의 동특성이 효과적으로 도출될 수 있으며, 대상 시험체는 가진 강도에 따라 심한 비선형 거동을 함을 입증하였다. 비선형성의 원인은 일반적인 재료 비선형이라기 보다는 각 부품들의 마찰력과 기하학적인 비선형성에 기인함을 발견하였다. 또한, 캐비넷 형식의 기긱에 대한 합리적인 내진안전성 평가를 위해서는 각 방향별로 서로 다른 감쇠값을 적용할 것을 추천하였다. 또한, 캐비넷 형식의 기기에 대한 합리적인 내진안전성 평가를 위해서는 각 방향별로 서로 다른 감쇠값을 적용할 것을 추천하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.112-112
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• 2015

우리나라는 산지가 국토의 64%이상으로 토석류 등 지반재해의 위험성에 노출되어 있다. 2011년 7월 우면산 토석류, 춘천시 펜션 토석류 등 규모가 큰 토석류 재해가 일어나며 문제가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 토석류 피해지역을 연구지역으로 선정하고 지상 LiDAR스캔을 통한 현장조사로 연구지역과 유사한 매개변수 값을 산정하고 정밀도가 높은 지형자료를 생성하여 토석류 해석에 대한 정확도를 높혔다. 토석류 해석프로그램은 국내에서 토석류 해석에 많이 사용되는 FLO-2D와 아직 국내에서는 사용 빈도가 높지는 않지만 국외 연구사례에서 사용 빈도가 높은 모델 중 RAMMS 모형을 선정하여 토석류 피해가 발생한 동일 지역에 두 모형을 적용하고 그 적용성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.947-948
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• 2023

본 논문은 보이스피싱 취약 계층을 위해 통화 내용을 신속하게 처리하여 실시간으로 범죄 여부를 판별하는 VoIP 에 특화된 시스템을 제안하였다. 실제 보이스 피싱 통화 유형을 학습한 탐지 모델을 개발하여 API 로 배포하였다. 또한 보이스피싱 위험도가 일정 수준에 도달할 경우 사용자에게 보이스피싱 가능성을 경고하는 장치를 제작하였다. 본 연구는 보이스피싱을 사전에 탐지함으로써 개인정보의 유출 및 금융 피해를 예방하고 정보 보안을 실천하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.224-228
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• 2008

2007년 세계경제포럼(WEF)은 우리가 직면한 최우선 해결과제로 기후변화를 언급하였다. 최저 기온 상승과 가뭄 영향 지역 확대, 폭염일수와 지역적 홍수 위험 증가 등 각종 이상기상이 야기하는 피해 확대에 대한 예상과 우려 때문이다(IPCC, 2007). 세계적으로 고온극한과 호우빈도 증가, 태풍 세기가 강화될 것으로 전망되고 있으며(IPCC, 2007), 국내의 경우 겨울철 한파 감소와 대설 피해 증가, 여름철 집중호우의 강도 심화, 가을철 초대형 태풍 발생으로 인한 피해 가능성이 예측 되고 있다(기상연구소, 2007). 현재, 이러한 현상들을 가시화하고 대처방안을 마련하기 위한 일환으로 기후변화 시나리오(GCM)가 작성되어 연구에 이용되고 있다. 그러나 GCM의 경우, 공간적 해상도가 낮아 지형학적 특성 등을 충분히 반영하지 못하는 단점이 있어 최근에는 공간 해상도가 GCM보다 높은 RCM(Regional Climate Model, 지역기후모델)자료를 적용한 연구도 진행되고 있다. 본 논문에서는 SRES A2 온난화가스시나리오 기반의 기상청 RegCM3 RCM($27km{\times}27km$)로 부터 일(daily)단위 자료를 각각 모의하여 비교하고, BLRPM을 이용하여 일(daily)단위 자료를 시(hourly)단위로 분해(disaggregation)하였다. 그리고 이들을 이용하여 지속기간별 확률강우량을 산정하여 미래 기후변화가 극한 강우에 미치는 영향을 평가하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.17 no.3
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• pp.227-233
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• 2011

Korea coastal area is highly potential dangerous zone of marine accident due to frequent ship's encounters. VTS center can't identify ship's information because of beyond VHF range. It is also difficult of us to efficiently manage vessel traffic beyond VTS control area, so that it can't prevent marine accident. Presently, korean government is conducting maritime traffic safety assessment according to enlargement of harbor & development of new port but do not have the system which provide danger of information depending on maritime traffic environment with real time. So it is necessary to develop evaluation index which can assess sea risk through the evaluation of maritime traffic environment. In this paper, on the basis of vessel navigator's risk consciousness, we carried out survey & statistical analysis vessel navigator's subjective risk depending on the LOA, crossing situation($045^{\circ}$, $090^{\circ}$, $135^{\circ}$), overtaking, head-on situation, encountering vessel's side, within or outside harbor, speed with other vessel(ex. same, fast or slow), speed difference with other vessel and distance with other vessel & propose basic expression to develop maritime traffic safety evaluation model. And by using this model, we can confirm that this proposing expression is suitable for domestic maritime traffic environment.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.27 no.1
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• pp.147-162
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• 2017

With the advent of various services and devices in the change of IT environment, increasing the complexity of the data, and increasing scale of IT, Many organizations are experiencing the difficulty of analyzing and processing with a large amounts of data for security situations awareness. Therefore, propose the enhancement of security situational awareness through visualization in order to solve the problems of slow response and security situational awareness in organizational risk management. In this paper, we selected the evaluation factors and alternatives for effective visualization by considering user type, situational awareness step, and information visualization attributes through various studies on visualization. And established AHP layer model. Based on this, by using the AHP method for solving the problem of multi-criteria decision making, by calculating the factors for effectively visualizing and the importance of alternative by factor, try to propose a visualization method that can improve the effectiveness of the security situational awareness according to the purpose of visualization and the type of user.

• Convergence Security Journal
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• v.21 no.1
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• pp.45-53
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• 2021

When the security monitoring system is performed in a separation network, there is little normal anomaly detection in internal networks or high-risk sections. Therefore, after the establishment of the security network, a model is needed to evaluate state-of-the-art cyber threat anomalies for internal network in separation network to complete the optimized security structure. In this study, We evaluate it by generating datasets of cyber vulnerabilities and malicious code arising from general and separation networks, It prepare for the latest cyber vulnerabilities in internal network cyber attacks to analyze threats, and established a cyber security test evaluation system that fits the characteristics. The study designed an evaluation model that can be applied to actual separation network institutions, and constructed a test data set for each situation and applied a real-time security assessment model.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.146-151
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• 2021

Currently, the demand for vehicles from one family is increasing in many countries at home and abroad, reducing the number of people on the vehicle and increasing the number of vehicles on the road. The multi-passenger lane system, which is available to solve the problem of traffic congestion, is being implemented. The system allows police to monitor fast-moving vehicles with their own eyes to crack down on illegal vehicles, which is less accurate and accompanied by the risk of accidents. To address these problems, applying deep learning object recognition techniques using images from road sites will solve the aforementioned problems. Therefore, in this paper, we compare and analyze the performance of existing deep learning models, select a deep learning model that can identify real-time vehicle occupants through video, and propose a vehicle occupancy detection algorithm that complements the object-ident model's problems.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.3
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• pp.107-124
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• 2021

This study is a study on the innovation resistance that may arise in connection with the introduction and use of smart factory-related technologies by SMEs. It is to study the effect of the leading factors of innovation resistance on innovation resistance and the effect of innovation resistance on use intention by using the extended innovation resistance model. A total of 176 survey data were used for the study, and the study was conducted using SPSS 25 and Smart PLS 2.0. Relative advantage, suitability, perceived risk, social impact, and organizational characteristics have a significant effect on innovation resistance, and innovation resistance was tested to have a significant effect on the intention to use. As an implication according to the research, a plan to improve the level of introduction and use of smart factories using the expanded innovative storage model was presented by dividing positive and negative factors, and factors that should be improved and factors that should be reduced are presented. It was specifically presented.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.278-281
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• 2023

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.