• 한국지반신소재학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.11-19
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• 2018

국내 외에서 사면 붕괴 조기 경보를 위한 모니터링 및 자동측정기에 대한 많은 연구가 있지만 대부분 사면 붕괴 측정기가 사면의 표층에 설치되어 있어 사면의 붕괴 등 재난이 발생되기 전에 감지 및 경보가 가능한 시스템에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 록볼트에 센서를 부착하여 사면 붕괴 모의 실험을 수행하였고, 사면 붕괴 초기에 발생하는 사면 거동 특성을 분석하였다. 또한, 숏크리트를 타설한 사면과 자연사면, GFRP와 나선형 철근 록볼트를 사용하여 사면 조건 및 재료 조건에 따른 실험을 수행하고 결과를 비교 검토하였다. 본 연구는 급경사지 및 산사태 위험 지역 등 사면 붕괴 발생 전 조기 감지 및 경보를 통하여 사전에 대피할 수 있는 예 경보시스템 개발 시 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2002년도 하계학술대회 및 세미나
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• pp.168-171
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• 2002

통신 전기설비에서 발생하는 전기화재의 주된 원인은 아크 및 스파크에 있으며, 조기경보의 원리는 스파크 및 아크의 검출에 있다. 이러한 원리에 의한 상용화 제품인 ASD(아크스파크검출기)의 원리를 소개하고, 무인분기 국사에 대한 적용방안을 제시하였으며, 하나의 무인국사에서 단독 설치후 시험한 결과를 소개하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권2호
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• pp.345-356
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• 2007

This study deals with an early detection problem of structural change in won/dollar exchange market. A CUSUM algorithm is developed to monitor relevant economic variables indicating structural change in won/dollar exchange market. We applied the CUSUM algorithm to examine whether or not it was possible to alarm the 1997 economic crisis of Korea in advance.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제12권2호
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• pp.81-100
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• 1983

이 글은 본인이 1982년 9월부터 11월까지 약 2개월간 일본 자치성 소방연구소에서 연수중에 지도 받은 내용으로서 고층건물 등 대형건물에서 화재의 조기 감지 및 오동작억제에 많은 문제점이 대두되고 있어 동 연구소의 죽원소부씨와 도변창부씨가 공동 연구한 결과이다. 연기감지기의 작동에 영향을 미치는 연소 생성물에 대한 근본적인 연구 결과는 우리나라도 '86 Asian Game 및 '88 Olympic 등을 대비한 대형 Hotel등의 조기 화재 경보 체제를 위해 많은 도움이 될 것으로 사료되어 소개한다.

• 국방과기술
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• 6호통권160호
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• pp.58-65
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• 1992

전력화 정보 통신체계란 통신의 전력화 요소를 적극적으로 발전시켜 다른 체계를 지원하는 것은 물론, 각종 정보를 실시간 전송하며, 통신기법을 이용하여 통신자간의 거리 측정 및 위치 파악 기능 등을 제공함으로써 직접적으로 군 전략향상에 기여한다. 즉 전술통신망 및 전략통신망을 상호 연동운용하며, $C^3I$ 체계 및 조기경보/전장감시 체계를 적극 지원할수 있는 한국군 독자적인 정보 통신체계이다. 이 글에서는 이러한 전략화 정보 통신체계를 구현키 위한 군 종합정보통신망(MISDN)을 기술하고, 21세기를 위한 군 정보 및 통신기술 발전 전망을 제안한다

• 국방과기술
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• 12호통권298호
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• pp.34-45
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• 2003

우주는 앞에서 말한 바와 같이 인간의 새로운 활동영역으로 무한한 잠재력을 갖고 있따. 첫 인공위성이 발사된 지 반세기도 안 되었지만 오늘날 우주이용은 국가안보는 물론이고 우리의 일상생활에 있어서도 지대한 영향을 미치고 있따. 현대전의 특징은 엘빈 토플러의 저서 "전쟁과 반전쟁"에서 기술한 것처럼 전격전과 초정밀 타격전이라 할 수 있다. 우주기술은 조기경보와 전장감시, 사각 없는 통신 및 초정밀 측위(GPS)와 유도를 가능케 함으로써 현대적 군사력 건설의 핵심이 되고 있다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제18권4호
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• pp.107-114
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• 2019

본 논문에서는 진원지 주변에서 빠르고 정확한 지진 조기 경보를 수행하기 위한 선착 P파 다중 탐지 시스템과 이를 구동하기 위한 지진파 초동 탐지 및 경보 알고리즘을 개발하였다. 공용 중인 5개소(포항지역 4개소)의 건축물을 선정하여 개발한 계측 시스템을 설치하였고, 지반 진동을 실시간 모니터링하며 실증시험을 진행하였다. 실증 모니터링 중 2019년 9월 26일 포항 지역에서 규모 2.3의 지진이 발생하였다. 포항지역에 설치된 총 4개소의 시스템 중 3개소에서 P파 초동 탐지 알고리즘이 작동되어 지진동 이벤트로 기록되었다. 진원지로부터 5.5 km로 가장 가까운 계측소는 지진 발생 후 1.2초 후 P파 초동이 감지되었으며, P파 도달 후 약 1.02초 후 S파가 도달하여 다소의 경보시간을 제공해주었다. P파가 탐지된 3곳의 최대 가속도는 각각 6.28gal, 6.1gal, 5.3gal로 기록되었으며, 이벤트 경보 발령을 위한 최대 지반 가속도의 임계값(25.1gal)을 초과하지 않아 경보 알고리즘이 작동하지 않았다. 향후 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 추가 검증이 이루어진다면 국내 실정에 맞는 실효성 높은 지진 경보 시스템으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.667-669
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• 2022

최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.440-449
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• 2018

연구목적: 본 연구는 단일 지진관측기로부터 P파를 추출하여 PGV를 산출하는 현장지진경보(Onsite EEW)를 설계와 검증을 목적으로 한다. 연구방법: 국내에서 발생한 12개의 지진파형데이터를 이용하여 적합한 P파 감지 시간(PTW)의 크기를 정하여, P파 물성치인 Pd, Pv 및 Pa를 산출하고, 경험식을 통한 PGV 추정값을 관측치와 비교하였다. 연구결과: PGV 관측치와 추정치의 비교결과를 경보 발령 기준인 진도 등급 내에서 비교하였을 때 오보 비율은 최소 86.7%의 적중률을 보였으며, PTW를 2초로 줄이는 효과로 경보시간은 1초, 공백역은 6Km를 단축할 수 있다. 결론: 본 연구를 통해 국내에서 지진현장경보의 가용성을 확인하였으며, 실제 활용을 위해서는 지속적인 관측을 통해 지진파형 데이터수를 늘이고, 현장 노이즈를 제거하는 기술을 통해 한국형의 회귀식과 알고리즘 개발이 필요하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.