Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.5
no.2
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pp.1-10
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2012
Natural disasters are occurring frequently due to typhoon and flood. Especially, damage scales are increasing these days because of climate change. When natural disasters occur, civil engineering officers investigate them for the recovery. If public facilities are damaged, the disaster damage investigation must be finished within 7days. Currently, natural disaster damage investigation is done on two levels, field investigation and data input into NDMS. However, having those two overlapped most of the time, and we must do subsidiary works things to register field investigation data into system. Work efficiency is decreased due to repetition of additional work. So, many civil engineering officers indicated problems such as lack of manpower and time. In this study, We developed work process on natural disaster damage investigation that involves using smart phone to solve problems such as shortage of time and manpower.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.1
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pp.26-36
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2021
The topic of this study is the field of humanitarian logistics for disaster response. Many existing studies have revealed that compliance with the golden time in response to a disaster determines the success or failure of relief activities, and logistics costs account for 80% of the disaster response cost. Besides, the agility, responsiveness, and effectiveness of the humanitarian logistics system are emphasized in consideration of the disaster situation's characteristics, such as the urgency of life-saving and rapid environmental changes. In other words, they emphasize the importance of logistics activities in disaster response, which includes the effective and efficient distribution of relief supplies. This study proposes a mathematical model for establishing a transport plan to distribute relief supplies in a disaster situation. To determine vehicles' route and the amount of relief for cities suffering a disaster, it mainly considers the urgency, effectiveness (restoration rate), and uncertainty in the logistics system. The model is initially developed as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model containing some nonlinear functions and transform into a Mixed-integer linear programming (MILP) model using a logarithmic transformation and piecewise linear approximation method. Furthermore, a minimax problem is suggested to search for breakpoints and slopes to define a piecewise linear function that minimizes the linear approximation error. A numerical experiment is performed to verify the MILP model, and linear approximation error is also analyzed in the experiment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.8
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pp.1908-1916
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2015
In reacting to disasters, rationality only relies on human experience leads to huge lose. Accordingly, in order to prepare for national emergency due to diverse and complicated disaster, the government needs to transfer into cooperation-based disaster management system using smart UT. Hence, this paper analyzes current disaster management systems' problems and considers resolution in fulfilling the requirement in safety. Then, it suggests service structure for technically effective UT utilization and considers u-Gov's role in preparing unpredictable disasters.
Timber structures are susceptible to structural damages caused by variations in moisture content (MC), inducing severe durability deterioration and safety issues. Therefore, it is of great significance to detect MC levels in timber structures. Compared to current methods for timber MC detection, which are time-consuming and require bulky equipment deployment, Lead Zirconate Titanate (PZT)-enabled stress wave sensing combined with statistic machine learning classification proposed in this paper show the advantage of the portable device and ease of operation. First, stress wave signals from different MC cases are excited and received by PZT sensors through active sensing. Subsequently, two non-baseline features are extracted from these stress wave signals. Finally, these features are fed to a statistic machine learning classifier (i.e., naïve Bayesian classification) to achieve MC detection of timber structures. Numerical simulations validate the feasibility of PZT-enabled sensing to perceive MC variations. Tests referring to five MC cases are conducted to verify the effectiveness of the proposed method. Results present high accuracy for timber MC detection, showing a great potential to conduct rapid and long-term monitoring of the MC level of timber structures in future field applications.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.6
no.2
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pp.17-19
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2014
Now is the applications are using WSN for environmental monitoring and surveillance applications, intelligent transportation systems, monitoring, disaster recovery, and the structure used in the field. Also, the low cost of the communication and control functions can be provided, in particular management of smart grid demand may be used in many applications. In this paper, WSN in smart grid is based on the building blocks of smart grid management system proposed for the fuzzy demand.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.67
no.12
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pp.1577-1586
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2018
The emergence of the Smart Grid is an integrated solution for the next generation power system that combines IT technology in the power system to create optimal energy utilization and various services. However, these convergence technologies (power systems and information communications) are not only improving the related technologies but also producing various problems especially exposure to cyber risk. In particular, the intelligent power grid has security vulnerabilities through real-time information sharing among various organically linked systems, and it is more complicated than the cyber risk problem in the existing IT field and is directly connected to national disaster accidents. Therefore, in order to construct and operate a more stable smart grid, this paper analyzes the system of power system control system in Korea, and proposes a cyber security element definition and a countermeasure establishment method of power monitoring & control systems based on security standards of smart grid (No. SPS-SGSF-121-1-1).
The domestic smart factory is being built and spread rapidly, mainly by mid-sized companies and large enterprises according to the government's active introduction and support policy. But these factories only promote production system and efficiency, so harmfulness and risk factors are not considered. Therefore, to derive harmful risk factors in terms of industrial safety for 12,983 government-supported smart factory workplaces from 2014 to 2019, industrial accident status analysis compared workplaces with automation facilities and government-supported workplaces with automation facilities. Also, to reduce risks associated with domestic smart factory processes, twenty government-supported workplaces with automation facilities underwent analysis, evaluating risks through a status survey using the process evaluation table. In addition, the status survey considered region, size, industry, construction level, and accident rate; the difference in risk according to the structure of the process was confirmed. Based on the smart factory process evaluation results, statistical analysis confirmed that serial, parallel, and hybrid structures pose different risk levels and that the risks of mixed structures are greater. Finally, safety control system application was presented for risk assessment and reduction in the smart factory process, reflecting the results of disaster analysis and actual condition investigation.
This paper analyzed changes in population mobility characteristics based on emergency disaster messages related to wildfires that occurred in 2022, using mobile data. The primary wildfires under analysis are the ones that occurred in Donghae City and Miryang City. Donghae City sent a total of six evacuation messages in response to the wildfire incidents, and all of the message contents specified particular evacuation locations. As a result, it was analyzed that there was a significant impact on changes in population mobility characteristics. On the other hand, in the case of Miryang City, a total of five evacuation messages were sent during the wildfire period, but not all messages specified a clear evacuation location,such as "A safe place". As a result, it was observed that there was minimal change in population mobility due to the lack of clear evacuation locations specified in the messages. These analysis results suggest the need for institutional improvements such as the standardization and specification of emergency alert message content when wildfires or similar disasters occur in different regions.
An efficient methodology using static test data and changes in natural frequencies is proposed to identify the damages in structural systems. The methodology consists of two main stages. In the first stage, the Damage Signal Match (DSM) technique is employed to quickly identify the most potentially damaged elements so as to reduce the number of the solution space (solution parameters). In the second stage, a particle swarm optimization (PSO) approach is presented to accurately determine the actual damage extents using the first stage results. One numerical case study by using a planar truss and one experimental case study by using a full-scale steel truss structure are used to verify the proposed hybrid method. The identification results show that the proposed methodology can identify the location and severity of damage with a reasonable level of accuracy, even when practical considerations limit the number of measurements to only a few for a complex structure.
Recently the use of smart phones and mobile devices is increasing rapidly, data search and retrieval in the mobile environments are generalized. There are only few mobile applications available in the area of agriculture while huge amount of new applications are developed and uploaded. The purpose of this study was to develop the android based mobile application for providing agricultural infrastructure and disaster information. The mobile application was designed through the database establishment and management system, server management system, and mobile application development. The database is composed of weather data, agricultural infrastructure data, and agricultural disaster data. By developing the mobile application which provides agricultural infrastructure information, it is expected to improve the accessibility to agricultural information and mitigate the agricultural disaster damages.
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