Infectious disease emergency hospitals are usually temporarily built during the pneumonia epidemic with higher requirements regarding diagnosis and treatment efficiency, hygiene and safety, and infection control.This study aims to identify how the Building Information Modeling (BIM) + Industrialized Building System (IBS) approach could rapidly deliver an infectious disease hospital and develop site epidemic spreading algorithms. Coronavirus-19 pneumonia construction site spreading algorithm model mind map and block diagram of the construction site epidemic spreading algorithm model were developed. BIM+IBS approach could maximize the repetition of reinforced components and reduce the number of particular components. Huoshenshan Hospital adopted IBS and BIM in the construction, which reduced the workload of on-site operations and avoided later rectification. BIM+IBS integrated information on building materials, building planning, building participants, and construction machinery, and realized construction visualization control and parametric design. The delivery of Huoshenshan Hospital was during the most critical period of the Coronavirus-19 pneumonia epidemic. The development of a construction site epidemic spreading algorithm provided theoretical and numerical support for prevention. The agent-based analysis on hospital evacuation observed "arched" congestion formed at the evacuation exit, indicating behavioral blindness caused by fear in emergencies.
본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.
Lim, Sang Jin;Namgung, Hun;Kim, Nam Hyung;Oh, Yeonsu;Park, Yung Chul
Journal of Ecology and Environment
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제46권1호
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pp.54-61
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2022
Background: In South Korea, African swine fever virus (ASFV) has spread among wild boars through Gangwon-do to Dangyang-gun, Chungcheongbuk-do on the southern border of Gangwon-do. To prevent the spread of ASFV to African swine fever (ASF)-free areas, it is necessary to identify areas with a high probability of finding ASFV-infected carcasses and to reduce the density of wild boars in those areas. In this study, we described the propagation trend of ASFV among wild boars, constructed the habitat suitability maps for ASFV-infected carcasses, and suggested areas with a high probability of finding ASFV-infected carcasses and an important route of ASFV transmission. Results: Despite the active quarantine policies in Korea to prevent the spread of ASFV through wild boars, there was no significant difference in the monthly average of number of ASFV-infected carcasses observed between 2020 and 2021. The ASFV-infected carcasses were found more in winter and spring (January to April). Since the first ASF outbreak in wild boars on October 2, 2019, the maximum width of ASFV-infected carcass distribution area was 222.7 km for about 26 months till November 20, 2021. The habitat suitability map, based on GPS coordinates of ASFV-infected wild boar carcasses, shows that highly detectable areas of ASFV-infected carcasses were sporadically dispersed in western and southwestern parts of Gangwon-do, and ranged from north to south of the province along the Baekdudaegan Mountains, whereas poorly detectable areas ranged along the north to the south in the middle parts of the province. Conclusions: Our suitability model, based on the GPS coordinates of ASFV-infected carcasses, identifies potential habitats where ASFV-infected carcasses are likely to be found and ponential routes where ASFV is likely to spread. Among ASF-free areas, the areas with high suitability predicted in this study should be given priority as survey areas to find ASFV-infected carcasses and hunting areas to reduce wild boar populations.
우리나라는 전 국토의 약 70%가 산지로 구성되어 있고, 장마 및 태풍 등에 의해 산사태가 매년 발생하여 큰 피해를 주고 있는 실정이다. 이것은 또한, 도시의 팽창과 더불어 산업화의 발전에 의해서도 해마다 그 발생횟수가 증가하고 있다. 2002년 8월 발생한 태풍 루사는 우리나라 곳곳에 심각한 영향을 끼쳤으며, 특히 강원도 강릉 지역에 가장 큰 피해를 야기했다. 이런 위험 지역의 삼림이나 산사태 관리를 위해 산사태 위험도가 반드시 필요하다고 여겨진다. 지리정보 시스템(GIS)은 산사태 위험도를 제작하기에 시간 뿐 아니라, 노동력과 비용을 경감시킬 수 있을 뿐만 아니라, 위험 지역에 대한 조사와 공간적 예측 모델을 구축하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 다양한 방법들로 산사태 위험도를 제작할 수 있다. 본 연구에서는, 뿌리보강 모델을 활용하였다. 이 모델은 경사도, 토심, 토양의 특성과 식생과 같은 인자들을 활용하여 산사태 위험도를 작성하였다.
본 연구에서는 지리정보시스템(GIS)과 빈도비 모델(frequency ratio model)을 이용하여 부산 남구 및 연제구 지역의 침수 지역 예측 기법을 적용하여 취약성도를 작성 및 검증하고자 한다. 침수 피해와 관련된 요인으로는 지질도, 지형도(경사도, 표고, 곡률 및 하천), 토양도(토양 배수, 유효토심 및 토성), 임상도(경급, 영급, 소밀도 및 수종) 및 토지이용(불투수층 및 그린인프라) 등의 자료를 선정하여 GIS 기반의 공간 데이터베이스로 구축하였다. 2009년 160개소의 침수지역 중 50%(80개소)는 침수 관련 항목들간의 상관관계를 분석하는데 활용되었고, 50%(80개소)는 작성된 검증을 위하여 사용하였다. 침수 관련 항목들간의 상관관계는 불투수층 지역에서는 교통지역이 가장 높았으며, 경사도 $11{\sim}15^{\circ}$및 표고 15m 등에서 높았다. 분석된 상관관계를 GIS 중첩분석을 수행하여 침수 취약성도를 작성하였다. 계산된 침수 취약성은 기존 침수 관련 항목들 간의 관계를 정량적으로 설명하고 표현하여 취약성 지수가 높을수록 향후 침수피해가 많은 것을 의미한다. 침수 취약성도는 관련된 재해를 줄이고, 토지이용 및 건설과 같은 도시계획 분야에서 사용될 수 있다.
본 연구는 비도시지역 디지털 지리정보구축 추진을 위한 중장기 기본계획안에 대한 연구를 수행하여 도출된 제도적 기반 확립을 통해, 비도시지역을 중심으로 한 디지털 지리정보구축을 토대로 전국토가 세계화 개방화 정보화 시대에 대응할 수 있도록 기초자치단체의 정보화를 강화하고자 하는데 그 목적이 있다. 중장기 계획안은 1/1,000 수치지도와 영상지도, 수치표고모형을 동시에 제작함으로써 1단계에서 디지털 지리정보 구축 및 유지관리 조직 구성, 비도시지역 공간정보인프라 구축, 관련법규 정비 및 지역협의회 구성의 기반정보를 구축하고, 2단계에서는 디지털 지리정보 구축확산, 지리정보유통 활성화, 공간데이터웨어하우스 구축, 도시계획종합관리시스템 구축 및 3차원공간정보시스템 구축의 정보화 확산 및 3단계에서는 지리정보 현행화 및 유지관리, 부가가치정보 생산, 행정업무의 고도화 및 대민서비스 극대화를 통한 정보 고도화를 실현함으로써 시군구/시도/중앙정부의 통합지리정보의 기반이 되는 지리정보를 구축 방안을 제시하고자 한다.
우리나라는 자연재해로 인한 피해를 복구하기 위해 풍수해보험을 시행하고 있다. 풍수해보험은 국민안전처가 주관하며 민간보험사가 운영하는 정책보험으로 보험계약자가 부담해야 하는 보험료의 일부를 국가 및 지방자치단체에서 보조함으로써 국민이 저렴한 보험료로 예기치 못한 풍수해에 대해 능동적으로 대처할 수 있도록 하는 선진국형 재난관리제도이다. 본 연구에서는 이러한 풍수해보험 관리지도상의 보험요율 산정 시 필요한 보험목적물 GIS DB 구축과 피해율 산정과 GIS를 분석하는 방법에 대하여 연구하였다. 이번 연구에서 구축한 풍수해 보험의 보험목적물은 단독주택, 공동주택, 온실을 대상으로 하였으며 우리나라 전역의 광범위한 데이터를 어떻게 구축하고, 이 데이터를 실제 시스템을 통해 어떻게 운영할 것인지에 대한 방안을 제시하였다.
초광대역(UWB) 시스템은 높은 시간분해능으로 인해 복잡한 다중경로 환경에서도 정밀한 위치추적을 가능하게 한다. 그러나 송수신 채널에 존재할 수 있는 장애물로 인해서 정밀한 위치추적 성능이 저하될 수 있다. 첫째로 장애물은 다중경로의 구조를 복잡하게 만들어 직선경로 신호 성분의 도착시간 추정을 어렵게 만든다. 둘째로 전파시간에 초과시간지연을 초래하여 거리추정의 정확도를 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 광선추적법을 사용하여 두번째 원인에 의해 발생하는 거리추정 오차를 줄이는 기법을 소개한다. 이를 위하여 통계적인 접근방식과 지도를 이용한 위치인식기법을 사용하였다. 통계적인 접근방식에서는 매질에 의해서 발생하는 초과시간지연들의 분포를 광선추적법을 사용하여 구하고, 이에 근거하여 오차의 하계를 구하였다. 또한 건물의 도면을 이용한 위치인식 방법에도 광선추적 법을 사용하였으며, 그 성능을 사무실 환경에서 측정된 데이터를 사용하여 검증하였다.
본 논문에서는 실감 원격 영상회의를 위한 시선 맞춤 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 적외선 구조광을 사용하는 Kinect 깊이 카메라를 이용해서 색상 영상과 깊이 영상을 획득하고, 깊이 영상을 이용해서 사용자를 배경으로부터 분리한다. 깊이 카메라로부터 획득한 가공되지 않은 깊이 영상은 다양한 형태의 잡음을 가지고 있기 때문에, 첫번째 전처리 과정으로 결합형 양방향 필터를 사용해서 잡음을 제거한다. 그 다음, 깊이값의 불연속성에 적응적인 저역 필터를 적용한다. 색상 영상과 전처리 과정을 거친 깊이 영상을 이용해서 우리는 가상시점에서의 화자를 3차원 모델로 복원한다. 전체 시스템은 GPU 기반의 병렬 프로그래밍을 통해 실시간 처리가 가능하도록 했다. 최종적으로, 우리는 시선이 조정된 원격의 화자 영상을 얻을 수 있게 된다. 실험 결과를 통해 제안하는 시스템이 자연스러운 화자간 시선 맞춤을 실시간으로 가능하게 하는 것을 확인했다.
IT 기술 발달 및 정보화 시대로 인해 우리 사회 전반에 걸쳐 많은 부분이 네트워크에 대한 의존도가 상당히 커지고 있다. 이는 다양한 정보 및 서비스 획득의 용이성을 제공해 주는 이점이 있는 반면에, 네트워크 침입자들로 하여금 더 많은 취약성의 루트를 제공할 수 있는 부정적 효과도 따르고 있다. 이는 네트워크 이용과 함께 증가한 패킷의 다양한 루트를 악용하여 네트워크의 연결된 시스템에 서비스 장애나 마비를 일으키는 악의적인 위협 및 공격 또한 함께 증가하고 있음을 의미하며 이러한 문제에 대한 해결책이 시급히 필요하다. 이에 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 시스템 로그 등을 수집하여 이를 분석하고 이러한 위협에 대응할 수 있는 다양한 보안 솔루션을 개발하고 있으나, 기존의 분석 방식들로는 점차 방대해져가고 있는 보안 데이터들을 처리하는데 데이터 저장 공간 부족 및 이에 따른 성능 저하와 같은 여러 문제점들이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 영역 분야에서도 최근 이슈가 되고 있는 빅 데이터 기술을 적용하여 이러한 문제점들을 개선하는 모델을 제안한다. 즉, 대용량 데이터 저장 기술인 NoSQL을 통해 점차 방대해져 가는 패킷데이터를 수집하고, 분산 프로그래밍모델인 맵리듀스 기반의 K-means 클러스터링을 설계하여 네트워크 침입에 대한 특징 및 패턴을 추출 할 수 있는 분석모델을 제안하고 실험을 통하여 이에 대한 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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