Monitoring water surface has become one of the most prominent areas of research in addressing environmental challenges.Accurate and automated detection of watersurface in remote sensing imagesis crucial for disaster prevention, urban planning, and water resource management, particularly for a country where water plays a vital role in human life. However, achieving precise detection poses challenges. Previous studies have explored different approaches,such as analyzing water indexes, like normalized difference water index (NDWI) derived from satellite imagery's visible or infrared bands and using k-means clustering analysis to identify land cover patterns and segment regions based on similar attributes. Nonetheless, challenges persist, notably distinguishing between waterspectralsignatures and cloud shadow or terrain shadow. In thisstudy, our objective is to enhance the precision of water surface detection by constructing a comprehensive water database (DB) using existing digital and land cover maps. This database serves as an initial assumption for automated water index analysis. We utilized 1:5,000 and 1:25,000 digital maps of Korea to extract water surface, specifically rivers, lakes, and reservoirs. Additionally, the 1:50,000 and 1:5,000 land cover maps of Korea aided in the extraction process. Our research demonstrates the effectiveness of utilizing a water DB product as our first approach for efficient water surface extraction from satellite images, complemented by our second and third approachesinvolving NDWI analysis and k-means analysis. The image segmentation and binary mask methods were employed for image analysis during the water extraction process. To evaluate the accuracy of our approach, we conducted two assessments using reference and ground truth data that we made during this research. Visual interpretation involved comparing our results with the global surface water (GSW) mask 60 m resolution, revealing significant improvements in quality and resolution. Additionally, accuracy assessment measures, including an overall accuracy of 90% and kappa values exceeding 0.8, further support the efficacy of our methodology. In conclusion, thisstudy'sresults demonstrate enhanced extraction quality and resolution. Through comprehensive assessment, our approach proves effective in achieving high accuracy in delineating watersurfaces from satellite images.
Globally, under the leadership of advanced ICT countries, the private sector is promoting various policies to promote the digital transformation of public services. Looking at the research trend, design of public service indicators, development of evaluation system, and empirical research are being carried out steadily, but there are insufficient research cases on models in which the private sector participates in the planning, development, and operation of public services. In this study, Private-centric digital public service suitability evaluation indicators were discovered through interviews with experts in various fields, and weights for each indicator were analyzed through AHP evaluation. In addition, by applying the analysis results to 18 digital public services on a trial basis, the importance and priority of evaluation indicators for each service were derived, and at the same time, the evaluation framework was designed and applied to diagnose implications. As a result of the study, 'social utility', 'corporate acceptability', and 'public acceptability' were selected as the top three indicators of suitability evaluation. At this time, it was analyzed that the weight of the 'company acceptability' index, which includes sub-indices such as 'service profitability', 'service scalability', and 'private initiative possibility', was the highest among the three top indicators. As a result of the demonstration for public services, "IoT facility unmanned remote monitoring service", "blockchain real estate transaction service", and "digital twin disaster prediction service" were evaluated as the most suitable public services for the transition to the private sector.
Venkatesh Sivaprakasam;Vartika Kulshrestha;Godlin Atlas Lawrence Livingston;Senthilnathan Arumugam
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1873-1893
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2023
The development of lightweight, low energy and small-sized sensors incorporated with the wireless networks has brought about a phenomenal growth of Wireless Sensor Networks (WSNs) in its different fields of applications. Moreover, the routing of data is crucial in a wide number of critical applications that includes ecosystem monitoring, military and disaster management. However, the time-delay, energy imbalance and minimized network lifetime are considered as the key problems faced during the process of data transmission. Furthermore, only when the functionality of cluster head selection is available in WSNs, it is possible to improve energy and network lifetime. Besides that, the task of cluster head selection is regarded as an NP-hard optimization problem that can be effectively modelled using hybrid metaheuristic approaches. Due to this reason, an Improved Coyote Optimization Algorithm-based Clustering Technique (ICOACT) is proposed for extending the lifetime for making efficient choices for cluster heads while maintaining a consistent balance between exploitation and exploration. The issue of premature convergence and its tendency of being trapped into the local optima in the Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) through the selection of center solution is used for replacing the best solution in the search space during the clustering functionality. The simulation results of the proposed ICOACT confirmed its efficiency by increasing the number of alive nodes, the total number of clusters formed with the least amount of end-to-end delay and mean packet loss rate.
Structural stability of floating platforms has long since been a crucial issue in the field of marine engineering. Excessive motions would not only deteriorate the operating conditions but also seriously impact the safety, service life, and production efficiency. In recent decades, several control devices have been proposed to reduce unwanted motions, and an attractive one is the tuned heave plate (THP). However, the THP system may reduce or even lose its effectiveness when it is mistuned due to the shift of dominant wave frequency. In the present study, a novel adaptive tuned heave plate (ATHP) is proposed based on inerter by adjusting its inertance, which allows to overcome the limitation of the conventional THP and realize adaptations to the dominant wave frequencies in real time. Specifically, the analytical model of a representative semisubmersible platform (SSP) equipped with an ATHP is created, and the equations of motion are formulated accordingly. Two optimization strategies (i.e., J1 and J2 optimizations) are developed to determine the optimum design parameters of ATHP. The control effectiveness of the optimized ATHP is then examined in the frequency domain by comparing to those without control and controlled by the conventional THP. Moreover, parametric analyses are systematically performed to evaluate the influences of the pre-specified frequency ratio, damping ratio, heave plate sizes, peak periods and wave heights on the performance of ATHP. Furthermore, a Simulink model is also developed to examine the control performance of ATHP in the time domain. It is demonstrated that the proposed ATHP could adaptively adjust the optimum inertance-to-mass ratio by tracking the dominant wave frequencies in real time, and the proposed system shows better control performance than the conventional THP.
전 세계적으로 기후변화 및 산업화로 인해 대규모 홍수, 가뭄, 폭염, 산불 등의 재해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 재해 및 재난을 조기에 발견하고 최소화를 위한 대응 체계 및 관리방안의 필요성이 증대되고 있다. 이러한 자연재해들의 특징은 추가 재해를 유발할 수 있다는 것으로 재해의 강도가 증가할 뿐만 아니라 여러 가지 재난 및 재해를 동시에 유발하는 형태로 변화하기 때문에, 단일자연재해 평가 기술을 바탕으로 복합자연재해에 대한 분석 및 감지가 진행되어야 한다. 최근 기후변화로 인한 기상 패턴의 변화 및 가뭄 발생빈도의 증가가 뚜렷하며, 국외에서는 폭염과 가뭄을 고려한 복합자연재해로 'Flash Drought'로 정의된 돌발가뭄에 대한 연구가 이루어지고 있다. 폭염과 가뭄은 단순 강우 부족으로 인한 가뭄, 높은 기온으로 인한 폭염 등이 서로 독립적으로 발생하는 경우와 강우부족과 폭염의 지속으로 인한 상호연관성이 존재하는 복합자연재해 등으로 구분할 수 있다. 돌발가뭄은 강수 부족 또는 폭염이 지속되거나 강도가 높아질 경우, 지면온도가 상승하여 토양수분이 필요 이상으로 증발하여 단기간에 발생하는 초단기 가뭄으로 복합자연재해에 해당하며, 이러한 돌발가뭄은 농업분야에서 작물 생장 및 영농기 활동에 큰 영향을 미치기 때문에 모니터링 및 감지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 수문기상학적 요소를 활용하여 폭염 및 가뭄을 고려한 복합자연재해에 대한 상관분석을 수행하였다. 기상청에서 제공하는 기상자료(일최고기온/평균기온/최저기온, 강수량, 상대습도, 일조량 등)에 대한 전국 76개소 대상 기상자료를 구축하였으며, Sentinel, Landsat, MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 등과 같은 위성영상 자료를 구축하여 폭염과 가뭄에 대한 각각의 인자를 선정하고 상관 관계를 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 복합자연재해 감지 및 예측 기술 개발에 활용하여 재해 예방 및 대응에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Background: This study examined the detection limit of thyroid screening monitoring conducted at the time of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident in 2011 using a Monte Carlo simulation. Materials and Methods: We calculated the detection limit of a NaI(Tl) survey meter to measure 131I accumulation in the thyroid gland of children. Mathematical phantoms of 1- and 5-year-old children were developed in the simulation of the Particle and Heavy Ion Transport code System code. Contamination of the body surface with eight radionuclides found after the FDNPP accident was assumed to have been deposited on the neck and shoulder area. Results and Discussion: The detection limit was calculated as a function of ambient dose rate. In the case of 40 Bq/cm2 contamination on the body surface of the neck, the present simulations showed that residual thyroid radioactivity corresponding to thyroid dose of 100 mSv can be detected within 21 days after intake at the ambient dose rate of 0.2 µSv/hr and within 11 days in the case of 2.0 µSv/hr. When a time constant of 10 seconds was used at the dose rate of 0.2 µSv/hr, the estimated survey meter output error was 5%. Evaluation of the effect of individual differences in the location of the thyroid gland confirmed that the measured value would decrease by approximately 6% for a height difference of ±1 cm and increase by approximately 65% for a depth of 1 cm. Conclusion: In the event of a nuclear disaster, simple measurements carried out using a NaI(Tl) scintillation survey meter remain effective for assessing 131I intake. However, it should be noted that the presence of short-half-life radioactive materials on the body surface affects the detection limit.
Uncertainty of the model, system delay and drive dynamics can be considered as normal uncertainties, and the main source of uncertainty in the seismic control system is related to the nature of the simulated seismic error. In this case, optimizing the management strategy for one particular seismic record will not yield the best results for another. In this article, we propose a framework for online management of active structural management systems with seismic uncertainty. For this purpose, the concept of reinforcement learning is used for online optimization of active crowd management software. The controller consists of a differential controller, an unplanned gain ratio, the gain of which is enhanced using an online reinforcement learning algorithm. In addition, the proposed controller includes a dynamic status forecaster to solve the delay problem. To evaluate the performance of the proposed controllers, thousands of ground motion data sets were processed and grouped according to their spectrum using fuzzy clustering techniques with spatial hazard estimation. Finally, the controller is implemented in a laboratory scale configuration and its operation is simulated on a vibration table using cluster location and some actual seismic data. The test results show that the proposed controller effectively withstands strong seismic interference with delay. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
농업용 저수지는 전국적으로 중요한 수자원으로 기후변화에 따른 가뭄과 같은 이상기후의 영향에 취약한 특성을 가지며 적절한 운영을 위해 강화된 관리가 필요하다. 지속적인 모니터링을 통한 수위 추적(water level tracking)이 필요하지만 현실적인 문제로 현장 실측 및 관측이 어려운 실정이다. 본 연구는 저수지 수표면적을 측정하기 위해 광역 모니터링이 가능한 위성레이더 자료를 이용하여 4가지 AI 모델 간의 수체 탐지 성능에 대해 객관적인 비교를 제시한다. 위성 레이더자료는 Sentinel-1 SAR 이미지를 사용하였으며, 광학영상과 달리 기상환경에 영향을 적게 받기 때문에 장기 모니터링에 적합하다. 드론 이미지, Sentinel-1 SAR 그리고 DSM 데이터를 사용하여 Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), Automated Machine Learning (AutoML)의 4가지 AI 모델을 구축했다. 연구대상 저수지는 총 22개소로 유효저수량이 30만톤 미만의 중소형 저수지이다. 총 45개 이미지가 모델 훈련과 검증에 사용되었으며, 연구 결과 AutoML 모델이 Accuracy=0.92, mIoU=0.81로 다른 3가지 모델에 비해 수체 픽셀 분류에서 0.01-0.03 더 나은 것을 보여주었다. 해당 결과는 SAR 영상으로부터 AutoML을 이용한 중소형 저수지 대상의 수체 분류 기법이 기존의 머신러닝 기법만큼의 성능을 보이는 것을 보여주었고, 학습을 통한 수표면적 분류 기술의 저수지 모니터링에 대한 적용 가능성을 보여주었다.
지하수의 장기적인 수위 및 수질 관측 결과는 기후변화를 비롯한 다양한 재해의 영향 평가 및 대응 수립에 있어 중요한 자료로 활용될 수 있을 뿐 아니라 지진과 같은 지질학적 재난의 예측과 관리에도 기초적인 자료로 활용될 수 있다. 그러나 장기적인 모니터링을 통해 지진 예측과 지진으로 인한 지하수위와 수질 변동 사례를 평가한 국외와 달리 국내에서는 용존 이온의 변화와 같은 지진 전후 관측된 개별 수질 요소의 변화와 관련한 보고 사례가 적다. 이 연구에서는 지하수 수질 이상 변동의 기준을 설정하기 위해 포항시 신광면과 흥해읍에 존재하는 14개 농업용 관정에서 2018년 7월부터 5회에 걸쳐 지하수를 채취하여 분석하였다. 분석 결과, 신광면에서는 Ca2+가, 흥해읍에서는 Na+가 우세한 것으로 나타났다. 농업 활동의 영향으로 보이는 NO3-의 우세가 신광면 지하수에서 나타났으며, 흥해읍의 한 관정에서는 음용수 기준을 100배 가까이 초과하는 높은 농도의 Fe가 검출되었다. 기반암과 퇴적 특징 차이에서 수반된 유속 차이와 물-암석 반응의 결과로 신광면에 비해 흥해읍의 지하수에서 상대적으로 높은 용존 이온 농도가 관측되었다. 물-암석 상호 반응을 고려할 때, 신광면의 지하수는 대부분 화강암과 규산염 풍화작용의 영향을, 흥해읍은 주로 규산염과 탄산염 풍화작용의 영향을 받았을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 신광면과 흥해읍의 지하수 배경 농도를 파악하였으며, 계절적으로 변이가 큰 관정에 대해서는 지속적인 모니터링을 수행할 필요가 있을 것으로 보인다.
이 연구에서는 전기화학적 임피던스분광법(Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS)을 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 개시, 전파 및 이로 인한 콘크리트의 손상을 관찰하기 위한 실험을 수행하였다. 먼저, 직경 25mm, 높이 70mm 원주형 콘크리트 실험체 중심에 지름 5mm의 탄소강봉을 매입한 실험체를 제작하였다. 실험체에 사용된 콘크리트는 물-시멘트 비 0.4, 0.5, 0.6을 갖는 세 가지 배합을 제작하였다. 촉진부식시험을 수행하여 위하여 철근 콘크리트 실험체는 0.5M NaCl 수용액에 침지한 후 0C, 13C, 65C, 130C의 네 가지 수준의 전하량을 인가하였다. 이 연구에서는 부식촉진 및 이 과정에서 EIS의 주기적 모니터링을 자동화하여 실험의 효율을 향상시켰다. 이 연구의 실험 결과를 통하여 EIS 주요 특성인자를 활용하여 콘크리트 속 철근의 부식상태를 효과적으로 평가할 수 있음을 확인하였다. 전하이동저항(Rc)값은 전하인가량이 0C에서 13C로 증가함에 따라 급격히 감소하여 대략 10kΩcm2 값을 나타내었다. 하지만 부식개시 이후 전하인가량을 13C에서 130C로 증가하였을 때 Rc값의 민감도는 현저히 감소하는 것을 확인하였다. 한편 이중층용량값(Cdl)값은 전하인가량이 0C에서 130C로 증가함에 따라 대략 50×10-6μF/cm2 에서 250×10-6μF/cm2 수준으로 선형비례관계를 보였다. 이러한 결과는 Cdl 모니터링을 통하여 부식물질에 팽창에 따라 유발된 콘크리트 내부 손상의 진전을 효과적으로 평가할 수 있음을 보여준다. 이 연구의 결과는 EIS를 활용하여 콘크리트 속 철근 부식의 확산 및 이에 따른 콘크리트 손상의 실시간 모니터링을 위한 매입형 센서 및 EIS 신호 분석방법의 고도화를 위한 기본 데이터를 제공하는데 의미가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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