• 한국방재안전학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.19-27
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• 2013

자연재해로 인한 재산 및 인명피해는 재해 유형별 사전 정보와 예방활동을 수행함으로 그 피해를 최소화 할 수 있다는 점에서 재해 예 경보시스템의 중요성이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 태풍, 홍수, 폭설 등 자연재해 관련 예 경보의 유형과 정보 전달 매체 및 재해 예 경보 전달 체계 현황과 실태 등을 분석하고 첨단정보 통신기술과 방송 통신의 융합에 대한 기술대안 분석으로서 국가적 통합 경보전달 체계 구축의 시급성을 제시하였다. 또한 재해 예 경보 시스템간의 유기적인 연계를 통하여 각각의 시설 간에 중복 설치를 사전에 방지하는 한편 방재정보의 표준화를 바탕으로 예 경보의 종합적이고 체계적인 관리와 운영을 위한 전문성을 갖춘 전담조직의 상설화 등을 통해 재해 예 경보 시스템의 효율성 제고방안을 연구한 논문이다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.221-227
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• 2021

An early warning system was developed to help identify stock status as early as possible. For performance to improve, there needs to be a feature to predict the amount of stock that must be provided and a feature to estimate when to buy goods. This research was conducted to improve the inventory early warning system and optimize the Reminder Block's performance in minimum stock settings. The models used in this study are the single exponential smoothing (SES) method for prediction and the economic order quantity (EOQ) model for determining the quantity. The research was conducted by analyzing the Reminder Block in the early warning system, identifying data needs, and implementing the SES and EOQ mathematical models into the Reminder Block. This research proposes a new Reminder Block that has been added to the SES and EOQ models. It is hoped that this study will help in obtaining accurate information about the time and quantity of repurchases for efficient inventory management.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.21-22
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• 2021

Early academic warning is considered as an inherent problem in education data mining. Early and timely concern and guidance can save a student's university career. It is widely assumed as a multi-class classification system in view of machine learning. Therefore, An accurate and precise methodical solution is a complicated task to accomplish. For this issue, we present a hybrid model employing rough set theory with a back-propagation neural network to ameliorate the predictive capability of the system with an illustrative example. The experimental results show that it is an effective early academic warning model with an escalating improvement in predictive accuracy.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권3호
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• pp.151-171
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• 2023

본 연구에서는 조기경보서비스의 전국적 사업 확대를 앞두고 처음으로 문자수신 농가 전체를 대상으로 설문조사를 실시했다. 설문조사 결과와 설문조사 내용을 교차분석하여 조기경보서비스에 대한 농가의 만족도뿐만 아니라 조기경보서비스의 농업기상재해 예방 효과에 대해 분석했으며 농가 사례조사를 병행하여 농가에서 실제로 조기경보서비스가 어떻게 활용되고 있는지 조사했다. 336명이 설문에 참여했으며 설문 응답자 중 60% 이상이 조기경보서비스를 활용하여 작물재해를 예방하거나 경감한 사례가 있다고 응답했다. 교차분석 결과, 조기경보서비스의 필지 맞춤형 기상정보와 일기예보의 차이를 인지한 농가가 그렇지 않은 농가에 비해 통계적으로 유의미하게 작물재해를 더 많이 예방한 것으로 나타났다. 특히 노지 과수 작목을 재배하는 농가가 기상정보를 정확하게 인지했으며, 기후변화의 영향으로 최근 빈번하게 발생하는 저온해 등을 대비하는데 방재시설과 더불어 조기경보서비스가 효과가 있음을 확인했다. 또 사례조사를 통해 농작물재해 예방뿐만 아니라 영농작업에서도 기상정보의 활용성이 높다는 사실을 파악했다. 본 연구는 조기경보서비스에 대한 광범위한 설문조사와 사례조사 결과를 바탕으로 처음으로 농장맞춤형 기상재해 조기경보서비스의 효과를 체계적으로 분석했다는데 의의가 있으며, 조기경보서비스의 발전 방안으로서, 기상 및 재해 정보전달의 효과를 증대하고 조기경보서비스의 농가 활용을 증진하기 위해 농가를 대상으로 서비스를 보다 적극적으로 홍보하고 모바일 앱 이용에 대한 교육을 강화해야 할 필요가 있음을 제안했다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.74-85
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• 2014

This study is a part of "Early Warning Service for Weather Risk Management in Climate-smart Agriculture", describes the delivery techniques from 840 catchment scale weather warning information using 150 counties unit special weather report(alarm, warning) released from KMA(Korea Meteorological Administration) and chronic weather warning information based on daily weather data from 76 synoptic stations. Catchment weather hazard warning service express a sequential risk index map generated by countries report occurs and report grade(alarm, warning) convert to catchment scale using zonal summarizing method. Additional services were chronic weather warning service at crop growth and accumulated more than 4 weeks, based on an unsuitable weather conditions, representing a relative risk compared to its catchment climatological normal conditions (normal distribution ) in addition to special weather report. Service provided by a real-time catchment scale map overlaid with VWORLD open platform operated by Ministry of Land, Infrastructure and Transport. Also provide a foundation for weather risk information to inform individual farmers to farm located within the catchment zone warning occur.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.263-272
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• 2024

A model based on genetic algorithm optimization, GA-SVM, is proposed to warn university students of their status. This model improves the predictive effect of support vector machines. The genetic optimization algorithm is used to train the hyperparameters and adjust the kernel parameters, kernel penalty factor C, and gamma to optimize the support vector machine model, which can rapidly achieve convergence to obtain the optimal solution. The experimental model was trained on open-source datasets and validated through comparisons with random forest, backpropagation neural network, and GA-SVM models. The test results show that the genetic algorithm-optimized radial basis kernel support vector machine model GA-SVM can obtain higher accuracy rates when used for early warning in university learning.

• 융합보안논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-11
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• 2006

최근 사이버테러의 급증은 정보사회의 근간을 위협하고 있고, 특히 악성 트래픽에 의한 네트워크마비는 단 시간 내에 국가적인 손실을 초래할 수 있어 이에 대한 대비책이 시급히 요구되고 있다. 이와 관련, 국가사이버안전 위협에 대한 신속한 대처능력확보를 위해 국가사이버위협 조기 예 경보시스템에 대해 많은 연구가 이루어지고 있으나 기술적인 문제와 함께 시스템의 효용성에 대한 한계 때문에 실용적인 연구가 가시화되지 못하고 있는 실정이다. 현재까지는 ESM, TMS 등을 이용한 제한적 자료수집분석을 통하여 보안관리자가 개개인의 경험을 바탕으로 예 경보 판단을 내려왔다. 이러한 판단은 상황에 따라 극히 위험한 결과를 초래 할 수도 있다. 이러한 문제점을 방지하기 위해 본 논문에서는 "지식기반을 이용한 실시간 사이버위협 조기 예 경보시스템"을 제안하였다. 제안된 시스템은 향후 사이버공격에 대해 체계적이고 보다 정확한 예 경보 판단을 내리는데 사용할 수 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.25-41
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• 2024

노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.

• 전자공학회논문지A
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• 제29A권11호
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• pp.25-39
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• 1992

Due to the data processing development by the computer, the early warning system recently has made a remarkable evolution in its functions and performance as a component of the communication and control system which is also supported by the computer communication and intelligence system. In this paper it is presented that a integrated data processing system is designed to integrate the information sent from the various radar systems which constitute an early warning system. The suggested system model of this paper is devided into two types of structures, the centralized model and the distributed model, according to the data processing algorithm. We apply the queueing theory to analyse the performance of the designed models and the OPNET system kernel to make the analysing program with C language. From the analysis of the queueing components by applying the analysis programs to the designed systems, we got the tendancies and characteristics of both models, that is, a fast data processing performance of the distributed model and a stable data processing capability of the centralized model.

• 산업공학
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• 제25권3호
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• pp.319-326
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• 2012

To effectively predict financial crisis, this paper presents an early warning system based on artificial intelligence technologies. Both Genetic Algorithms and Neural Networks are utilized for the proposed system. First, a genetic algorithm has been developed for the effective selection of economic indices, which are used for monitoring financial crisis. Then, an optimum weight of the selected indices has been determined by a neural network method. To validate the effectiveness of the proposed system, a series of experiments has been conducted by using the Korean economic indices from 2005 to 2008.