• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.337-340
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• 2006

태풍의 경우, 주요 자연재해 중의 하나로 태풍의 상황을 정확하게 파악하는 것은 기상예측의 정도를 높이고, 재해를 방지하는데 중요한 역할을 할 수 있다. 일반적으로 태풍의 동향을 감시하는데 있어, 히마와리 등의 기상위성이 주로 활용되고 있다. 근년 인공위성의 원격탐사를 이용하여 광범위의 해양에 대한 해상풍과 파랑의 관측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는, QuickSCAT위성에 의한 해상풍 관측의 현상을 조사하고, 위성으로부터 얻어진 2000년의 데이터를 사용해서 한반도 주변해역에 대한 해상풍의 월변동 특성을 조사하고, 2000년 7월에 한반도에 영향을 준 태풍 카이탁내의 해상풍을 검토하였다. 추가로 RSMC 동경 태풍 센터에서 발행하는 태풍자료를 이용하여, 태풍 비교를 수행하였다. 풍속은 제주도 주변해역, 특히 제주도 동쪽해역에서의 풍속이 연중 강하며, 9월에서 2월 기간에는 북풍 계열의 바람이 우세하고, 6월-8월에는 남풍계열의 바람이 지배적이다. 봄의 기간인 3월-5월에는 북풍에서 남풍으로 바뀌는 과정으로 다양한 방향의 바람이 혼재한다. 태풍 카이탁의 해상풍 조사를 통하여, 위험반원의 형상이 보다 복잡하며 그 범위가 크다는 점이 확인되었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.19 no.1
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• pp.67-75
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• 2001

A liquefaction is one of the phenomena bring about the damage of many human lives and properties in a short time, when an earthquakes is occurred. Because the foundation becomes such condition as suspension, the structures slant or collapse in a moment. This study is to provide and classify the geological map, soil map, drainage network map and underground water level data, and to evaluate the possibility area of liquefaction with the experienced method and the earthquake-proof regulations of Korea by applying Geo-spatial Information System(GSIS).

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2011.04a
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• pp.177-183
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• 2011

Korea has performed strategies for the third industrial accident prevention in order to minimize industrial accident. However, the occupational fatality rate and industrial accident rate appears to be stagnated for 11 years. Therefore, this paper forecasts the occupational fatality rate and industrial accident rate for 10 years. Also, this paper applies regression method (RA), exponential smoothing method (ESM), double exponential smoothing method (DESM), autoregressive integrated moving average (ARIMA) model and proposed analytical function method (PAFM) for trend of industrial accident. Finally, this paper suggests fundamental strategies for industrial accident prevention by forecasting of industrial accident rate in the long term.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.7 no.2
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• pp.5-13
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• 1992

If zero-accident movement is to be successful, the objective goal period should be surely obtainable, and much more in our country where frequency rate of injury are remarkably fluc-tuating. However In our country, as far as we know, no method to establish a reasonable zero-accident goal period is guaranteed. In thls paper, a new establishing-method of reasonable goal period for individual industry with considering recent accident trend is presented. A mathematical model for industrial accidents generation was analyzed, and a stochastic process model for the accident generation inteual was formulated. This model could tell the accident generation rate in future by understanding the accident tendency through the time-series analysis and search for the distribution of numbers of accidents and accident interval. On the basis of this, the forecasting method of goal achievement probability by the size and the establishment method of reasonable goal period were developed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.59-62
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• 2012

지진해일은 한 번 발생하면 매우 큰 피해를 주는 자연재해 중 하나이다. 특히 최근에 일어나고 있는 지진해일에서 주목할 점은 해저지진의 규모가 커짐에 따라 그로인해 생긴 지진해일이 발생 인접지역에만 피해를 주는 것이 아니라 2010년 칠레지진과 2011년 동일본 대지진으로 생긴 지진해일과 같이 태평양을 가로질러 먼 거리에까지도 영향을 준다는 것이다. 하지만 이러한 지진해일에 대하여 피해 경감 및 재해대책을 수립할 때는 지진해일의 발생시간에 대한 정확한 예측이 불가능하기 때문에 연구하는데 여러 가지 어려움이 있으므로 역사 및 가상지진해일의 수치모의실험 결과를 이용한다. 그래서 이렇게 활용성이 높은 지진해일 수치모의실험 결과의 정확도 검증을 위하여 본 연구를 시작하게 되었다. 본 연구에서 사용한 수치기법으로는 분산항을 제외한 선형 천수방정식을 이용하였고, 이를 차분하는 과정에 나타나는 수치분산을 조정하여 선형 Boussinesq 방정식의 분산항을 대체할 수 있도록 하였다. 그리고 실제 동일본 대지진으로 발생한 지진해일을 전파모의하여 분산항을 고려한 수치모의실험 결과와 이 당시 태평양에서 수면변화양상을 기록한 DART buoy 관측값과의 비교를 통해 정확도를 확인해보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.570-571
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• 2019

우리나라의 건설연장에서 발생하는 재해율은 OECD 국가 중 최고 수준이며, 건설현장에서 발생하는 다양한 재해에 대한 예비연구가 필요하며, 건설현장의 다양한 사고유형 중 무너짐(붕괴/도괴)이 38.5%로 가장 높게 나타나고 있으므로 사고원인에 대한 분석과 무너짐에 대한 사전 조짐을 판단할 수 있는 데이터 분석을 통한 예비연구가 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 건설현장은 현장의 특성상 사고가 발생하면 큰 사고로 이어지고, 2차사고까지 동반할 수 있기 때문에 건설현장의 상태정보를 체계적으로 관리할 수 있는 안전사고 예방/관리 플랫폼 및 상태계측모듈을 연구개발하며, 건설현장 상태정보로부터 안전사고가 발생할 수 있는 조건을 예측할 수 있는 분석 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.158-159
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• 2022

최근 건설현장에서는 안전사고 예방을 위한 다양한 노력을 하고 있지만 전 산업에서 건설업 재해율은약 50%로 여전히 높은 비율을 차지하고 있다. 중대재해처벌법 시행(22년 1월 27일)과 4차산업 발달에 따른 IOT기반 안전관리 등 안전규제와 안전관리기술이 현장에 적용되고 있지만 건설현장 안전관리의 접점에 있는 실무자 및 근로자가 실효성 있게 안전관리활동을 하고 실질적으로 안전행동을 강화시키는 안전사고 예방적 안전관리가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 건설현장에서 시행되고 있는 안전보건활동, 안전교육, 안전행동강화, 안전성과와의 구조방정식모형(SEM)을 제시하고 관계 분석하였다. 건설현장 실무자 및 근로자의 설문조사 데이터를 구조방정식에 적용하여 관계를 분석한 예측결과, 분석결과에 의해 검증된 가설이 시사하는 부분을 해석하고, 가설검증을 기반으로 외생변수로부터 안전행동강화에 도달하는 경로를 탐색하고 주요 논점을 논의한다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.24 no.3
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• pp.299-309
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• 2006

In recent years, a large natural disasters have occurred due to worldwide abnormal weather and the amount of damage has been increased more resulting from high density population and a large-sized buildings of the urbanized area. In this study. we estimate the flooded area according to rainfall probability intensify and sea level in Woreong dong, Masan occurred flood damages by typhoon Maemi using SWMM, a dynamic rainfall-runoff simulation model in urban area, and then analyze the damage of flood expected area through connecting with GIS database. In result, we can predict accurately expected area of inundation according to the rainfall intensity and sea level rise through dividing the study area into sub-area and estimating a flooded area and height using SWMM. We provide also the shelter information available for urban planning and flood risk estimation by landuse in expected flood area. Further research for hazard management system construction linked with web or wireless communication technology expects to increase its application.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.7 no.6
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• pp.201-207
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• 2017

Failure of the power apparatus causes many inconveniences and problems due to power outage in all places using power such as industry and home. The main causes of faults in the Power Apparatus are aging, natural disasters such as typhoons and earthquakes, and animals. At present, the long high temperature status is monitored only by the assumption that a fault occurs when the temperature of the power apparatus becomes higher. Therefore, it is difficult to cope with the failure of the power apparatus at the right time. In this paper, we propose a power apparatus monitoring system as an efficient countermeasure against general faults except for faults caused by sudden natural disasters. The proposed monitoring system monitors the power apparatus in real time by attaching a thermal sensor, collects the monitored data, and predicts the failure using the accumulated information through learning using the artificial neural network. Through the learning and experimentation of artificial neural network, it is shown that the proposed method is efficient.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.1
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• pp.133-138
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• 2023

As a side effect of recent rapid climate change and global warming, the frequency and scale of flood disasters are increasing worldwide. In Korea, the water level of the Han River is a major management target for preventing flood disasters in Seoul, the capital of Korea. In this paper, to improve the water level prediction of the Han River based on machine learning, we perform a comprehensive assessment of the quality of related dataset and propose data preprocessing methods to improve it. Specifically, we improve the dataset in terms of completeness, validity, and accuracy through missing value processing and cross-correlation analysis. In addition, we conduct a performance evaluation using random forest and LightGBM to analyze the effect of the proposed data improvement method on the water level prediction performance of the Han River.