Flooding in urban areas is caused by heavy rains for a short period of time and drains within 1 to 2 hours. It is also characterized by a small flooding area. In addition, flooding is often caused by various and complex causes such as land use, basin slope, pipe, street inlet, drainage pumping station, making it difficult to predict flooding. Therefore, this study analyzes the effect of each basin characteristic on the occurrence of flooding in urban areas by correlating various basin characteristics, whether or not flooding occurred, and rainfall(Limit Rainfall), and intends to use the data for urban flood prediction. As a result of analyzing the relationship between the imperviousness and the urban slope, pipe, threshold rainfall and limit rainfall, the pipe showed a correlation coefficient of 0.32, and the remaining factors showed low correlation. However, the multiple correlation analysis showed the correlation coefficient about 0.81 - 0.96 depending on the combination, indicating that the correlation was relatively high. In the future, I will further analyze various urban characteristics data, such as area by land use, average watershed elevation, river and coastal proximity, and further analyze the relationship between flooding occurrence and urban characteristics. The relationship between the urban characteristics, the occurrence of flooding and the limiting rainfall amount suggested in this study is expected to be used as basic data for the study to predict urban flooding in the future.
다중홉 무선센서네트워크에서 플러딩(또는 브로드캐스팅) 전송은 경로 탐색, 주소설정, 메시지 전송과 같은 기본 작업이다. 그러나 플러딩 기법은 'Broadcasting Storm' 현상을 발생시키며, 메시지 충돌, 혼잡, 불필요한 네트워크 자원을 소모하게 된다. 따라서 이러한 단순 플러딩 기법의 단점을 보완하기 위한 다양한 Flooding 기법이 제안되었다. 이러한 플러딩 기법은 확률기반, 카운터 기반, 거리기반, 이웃 기반 기법으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대표적인 플러딩 기법의 장단점을 소개하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 단순 플러딩 기법을 포함한 각 기법의 성능과 효율성을 비교 분석하였다.
본 연구는 서울시를 대상으로 인공신경망을 활용하여 침수발생가능성과 침수위험지역을 도출하고, 위험지역 내 도시기반시설 현황을 살펴보았다. 분석결과, 강남구, 송파구, 서초구, 서대문구 등에서 침수발생가능성이 높은 위험지역을 많이 포함하고 있었다. 교통시설의 $4.17km^2$이상이 위험지역에 분포하여 우선 관리시설로 나타났고, 강남구 지역은 침수위험이 높은 기반시설을 $0.85km^2$이상 포함하고 있었다. 본 연구는 인공신경망 모델을 침수발생가능성 분석에 활용하여 그 적용가능성을 확인하였으며, 평가결과는 다양한 계획과정에 반영될 수 있을 것이다.
Oxygen flooding을 이용한 Secondary ion Mass Spectrometry(SIMS) 분석에 있어서 표면에 산화막이 있을 때 발생하는 SIMS depth profile의 왜곡현상에 대한 원인을 분석하고 이를 보정하였다. 이러한 왜곡현상은 표면 산화막에서와 Si 매질에서의 sputter rate이 다른 데서 발생하는 깊이 보정 오류와 상대감도인자(relative sensitivity factor, RSF)가 다른 데서 발생하는 농도보정 오류로부터 발생됨이 밝혀졌다. 깊이보정 오류를 바로잡기 위하여 $N^a+$ 이온을 산화막과 Si 매질의 계면에 대한 marker로 사용하였으며 산화막 두께는 SEM 및 XPS로 측정하였다. 산화막과 Si 매질에서의 sputter rate 및 RSF의 차이는 주로 oxygen flooding이 유발한 산화막 형성시의 부피팽창에 의한 것으로 해석되었으며 이를 보정한 depth profile은 oxygen flooding없이 분석한 경우와 거의 동일한 결과를 보여주었다.
기존 AODV의 플러딩 오버헤드를 줄이기 위하여 목적지에서 개시하는 지역적인 플러딩 방식을 제안한다. 제안 라우팅 프로토콜은 엿듣기 동작을 통하여 소스-목적지 최단 경로 주변의 1-홉 이웃 노드를 결정하고 토폴로지 변화에 대처하기 위하여 주기적으로 목적지에서 플러딩을 발생시킨다. 이 플러딩 과정은 최단 경로 주변의 1-홉 이웃 노드들만 참여시켜 플러딩 오버헤드를 줄이면서 최단 경로 주변에 다수의 대체 경로를 형성시킨다. 이를 통하여 사용 중인 전송 경로의 단절시 주변의 새로운 최단 경로로의 끊김 없는 라우팅이 가능하게 해준다.
많은 수의 노드들로 구성되어 있는 센서 네트워크에서 가장 우선적으로 고려되어야 할 사항은 에너지 효율성(energy-efficiency)이다. 현재 센서 네트워크의 수명을 연장시키고, 트래픽을 줄이기 위해서 데이터 중심의 라우팅 프로토콜들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 무선 애드 혹(ad hoc) 네트워크에서 연구되어진 많은 라우팅 알고리즘들이 센서 네트워크에 적용되었을 때 발생하는 문제점에 대해 살펴보고, 네트워크에서 전달되어지는 메시지의 수를 줄임과 동시에 노드가 소모하는 에너지 량을 최소화하는데 역점을 둔다. 본 논문은 네트워크 내에 플러딩 수행 시, 많은 오버헤드가 발생하는 것을 해결하기 위해 다중경로 플러딩(Restricted Multi-path flooding) 기법을 제안한다. 다중경로 플러딩 기법은 기존의 라우팅 기법과 달리 노드의 제한된 에너지를 효율적으로 활용하며, 여러 경로를 통해 수신된 정보를 이용하여 최적의 경로를 선택한 후 원격지 노드와 정보를 교환할 수 있다.
Proton exchange membrane (PEM) should be sufficiently hydrated with a careful consideration of heat and water management. Water management has been a critical operation issue for better understanding the operation and optimizing the performance of a PEM fuel cell. The flooding on cathode side resulting from excess water can limit the fuel cell performance. In this study, the visual cell was designed and fabricated fur the visualization of liquid water droplet dynamics related to cathode flooding in flow channels. The experiment was carried out to observe the formation, growth and removal of water droplets using CCD imaging system. Effects of operating conditions such as cell temperature, air flow rate and air relative humidity on cathode flooding characteristics were mainly investigated. Based on this study, we can get the basic insight into flooding phenomena and its two-phase flow nature. It is expected that data obtained can be effectively used fur the setup and validation of two-phase PEM fuel cell models considering cathode flooding.
This paper proposes a two-stage Water Shield Automation System (WSAS) to predict the possibility of river overflow and vehicle flooding due to sudden rainfall. The WSAS uses a two-stage Deep Neural Network (DNN) model. First, a river overflow prediction module is designed with LSTM to decide whether the river is flooded by predicting the river's water level rise. Second, a vehicle flooding prediction module predicts flooding of underground parking lots by detecting flooded tires with YOLOv5 from CCTV images. Finally, the WSAS automatically installs the water barrier whenever the river overflow and vehicle flooding events happen in the underground parking lots. The only constraint to implementing is that collecting training data for flooded vehicle tires is challenging. This paper exploits the Image C&S data augmentation technique to synthesize flooded tire images. Experimental results validate the superiority of WSAS by showing that the river overflow prediction module can reduce RMSE by three times compared with the previous method, and the vehicle flooding detection module can increase mAP by 20% compared with the naive detection method, respectively.
본 논문에서는 인터넷 보급으로 우리 생활 속에 급성장하여 널리 이용되고 있는 대형 포털 및 소셜 네트워크서비스를 공격하여 개인 고객의 데이터베이스를 가로채고 웹사이트의 정상적인 서비스를 방해하는 DDoS(Distribute Denial of Service Attack) 분산 서비스 공격에 대해 알아보고자 한다. 공격 유형중에 TCP SYN Flooding 공격은 많은 트래픽을 유발시키지 않으면서도 공격 형태가 정상적인 트랜잭션의 형태를 가지고 있으므로 공격에 대한 탐지가 쉽지 않다. 이에 대해 본 논문에서는 기존의 탐지방법은 False Alarm을 유발할 가능성을 많이 가지고 있으므로 이를 보다 정확하게 탐지하기 위한 방안을 모색하고 제안하고자 하며, Backscatter 현상을 탐지하여 TCP SYN Flooding 공격을 감지하는 알고리즘을 제안하고자 한다.
사이버 위협은 기술의 발전에 따라 진화되고 정교해지고 있으며, DDoS 공격으로 인한 서비스 장애를 발생 이슈들이 증가하고 있다. 최근 DDoS 공격은 특정 서비스나 서버의 도메인 주소에 대량의 트래픽을 유입시켜 서비스 장애를 발생시키는 유형이 많아지고 있다. 본 논문에서는 대역폭 소진 공격의 대표적인 공격 유형인 Syn Flooding 공격의 데이터를 생성 후, 효과적인 공격 탐지를 위해 Random Forest, Decision Tree, Multi-Layer Perceptron, KNN 알고리즘을 사용하여 비교 분석하였고 최적의 알고리즘을 도출하였다. 이 결과를 토대로 Syn Flooding 공격 탐지 정책을 위한 기법으로 효과적인 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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