• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1431-1438
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• 2018

In this paper, we proposed a river water level detection and tracking of the river or dams based on image processing system. In past, most of the water level detection system used various water sensors. Those water sensors works perfectly but have many drawbacks such as high cost and harsh weather. Water level monitoring system helps in forecasting early river disasters and maintenance of the water body area. However, the early river disaster warning system introduces many conflicting requirements. Surveillance camera based water level detection system depends on either the area of interest from the water body or on optical flow algorithm. This proposed system is focused on water scaling area of a river or dam to detect water level. After the detection of scale area from water body, the proposed algorithm will immediately focus on the digits available on that area. Using the numbers on the scale, water level of the river is predicted. This proposed system is successfully tested on different water bodies to detect the water level area and predicted the water level.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권10호
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• pp.679-690
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• 2023

누수는 용수공급시스템 내에서 발생할 수 있는 대표적인 비정상상황 중 하나이다. 누수는 관로가 매설된 이후부터 잠재적으로 발생할 수 있으며 발생 직후부터 즉시 경제적 및 수리학적 피해를 입을 수 있기 때문에 이를 적시에 감지하고 탐지하는 것이 중요하다. 하지만 시스템이 지하에 매설되어 있어 이를 빠르게 인지하는 것은 쉽지 않으며 인지한다 하여도 복구하기 위해서는 상대적으로 많은 가용자산이 요구된다. 따라서 다중 누수가 발생할 시 누수규모 및 위치에 따라 복구 우선순위에 대한 우선순위를 선정해야 할 필요성이 있으며 최적의 복구전략이 도출되어 이를 수행할 시 시스템의 탄력성 측면에 있어 유리함을 가질 수 있다. 본 연구에서는 프로그램 기반 모의 누수를 발생시켜 비정상상황 시나리오를 구축하였으며 이에 따라 딥러닝 기반 모델로 누수탐사를 수행하였다. 탐사 결과로 얻어지는 누수위치와 누수량은 이 후 누수복구 우선순위를 위한 요소로써 활용되며 타 요소와 함께 최적의 누수복구 시나리오를 도출하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.616-624
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• 2003

상수도 누수로 인한 우리나라 수자원의 고갈 때문에 효율적으로 누수를 탐지할 수 있는 방법이 시급하다. 본 논문에서는 지하탐사 레이더(GPR) 기법을 이용하여 누수지점을 탐사하였다. 메탄올이 채워진 아크릴 상자로 누수가 일어난 영역을 구현한 후, 본 실험실에 구축된 GPR 시스템을 사용하여 scale-down 실험을 수행하였다. 본 GPR실험의 타당성은 측정결과가 동일한 상황에서의 FDTD 계산 결과와 거의 일치함을 보임으로써 확인하였다. 누수 분포에 따른 B-scan 영상들을 제시함으로써 GPR 시스템의 누수탐지 가능성을 살펴보았다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1113-1119
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• 2000

To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권10호
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• pp.3256-3263
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• 2021

The main steam line break accident is an essential initiating event of the pressurized water reactor. In present work, the fuzzy set theory and the signal-based fault detection method has been used to detect the occurrence and diagnosis of the location and break area for the small scale MSLB. The models are validated by the AP1000 accident simulator based on MAAP5. From the test results it can be seen that the proposed approach has a rapid and proper response on accident detection and location diagnosis. The method proposed to evaluate the break area shows good performances for small scale MSLB with the relative deviation within ±3%.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제8권2호
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• pp.13-21
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• 1993

Vibrio septicemia,, resulting in high mortality, has been caused by Vibrio vulnificus. Ingestion of marine products or contact with sea water contaminated with Vibrio vulnificus can cause septicemia. Vibrio vulnificus has been detected world wide and west sea area of Korea, Kum river estuary in particular, showed high detection rate. Higher detection rate of Vibrio vulnificus were reported in the bottom deposit with low depth of water, low salinity, and high COD. Man with the liver disease can easily come down with Vibrio septicemia and the main source is the sliced raw fish dish. The preventive measure for this disease is to wash raw fish material thoroughly with tap water and handle in sanitary conditions. Washing with sea water is strictly prohibited . It may be necessary to forbid the small-scale businessmen from selling the sliced ray fish dish in the vicinity of seashore. Man with the liver disease of diabetes should not swim or consume the raw fish dish in the contaminated area during summer.

• 비파괴검사학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-6
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• 2003

배관 내의 스케일은 통수비를 감소시키므로 배관을 적절히 관리하기 위해서는 스케일량에 대한 정량적인 평가가 필수적이다. 상수도 급수관내의 스케일량을 평가하기 위해서 유도초음파를 사용하였다. 가변각 ??지를 사용하여 유도 초음파의 여러 모드를 발생시키고, 노후 배관을 따라서 전파하는 특성을 분석하였다. 실험적으로 관내의 스케일이 증가함에 따라서 $f{\times}d=1.5MHz\;mm$인 경우에 F(M,2) 모드들의 진폭이 크게 감소하는 것을 알 수 있었다. 본 연구의 결과로 상수도 급수관의 스케일량 평가에 적합한 유도 초음파는 F(M,2) 모드들임을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1777-1788
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• 2022

저수지는 국내 영농환경에서 주요한 용수 공급처이며, 저수지의 저수량 파악은 농업용수의 활용 및 관리차원에서 중요하다. 위성영상을 활용한 원격탐사는 저수지와 같이 광역적으로 분포하는 객체에 대하여 정기적인 모니터링을 할 수 있는 효과적인 수단으로, 본 연구에서는 Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 통해 영상분류 및 영상분할 알고리즘을 적용하여 국내 저수지 53개소의 수표면적 탐지를 수행하였다. 사용한 알고리즘은 Neural Network (NN), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), Otsu, Watershed (WS), Chan-Vese (CV)로 총 6가지이며, 드론으로 촬영한 실측 정사영상으로 수표면적 탐지 결과를 평가하였다. 각 알고리즘으로부터 산출된 수표면적과 실측 수표면적간의 상관성은 NN 0.9941, SVM 0.9942, RF 0.9940, Otsu 0.9922, WS 0.9709, CV 0.9736로 나타났으며, 저수지 유효저수량의 규모가 클수록 더 높은 선형 상관관계를 보였다. 혼동 행렬로부터 산출한 정확도, 정밀도, 재현율을 통해 알고리즘간 수표면적 탐지 정확도와 탐지 경향을 분석하였다. 정확도의 경우 각 10만 m³ 미만 저수지에서 WS가 0.8752, 10만~30만 m³에서 Otsu가 0.8845, 30만~50만 m³에서 RF가 0.9100, 50만 m³ 이상에서 Otsu와 CV가 0.9400으로 가장 높은 수치를 보였다. WS의 경우 수표면적을 미탐지하는 경향으로 인해 낮은 재현율을 보였고, NN, SVM, RF의 경우 과대 탐지로 인한 낮은 정밀도를 보였다. SAR 영상을 통한 수표면적 탐지 시 저수지 수표면의 수생식물 및 인공건축물이 미탐지를 발생시키는 오차 요소로 작용함을 분석결과 및 실측영상을 통해 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권5_6호
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• pp.545-559
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• 2010

This paper presents the results of a pilot study and verification of a concept of a novel methodology for damage detection and assessment of water distribution system. The unique feature of the proposed noninvasive methodology is the use of accelerometers installed on the pipe surface, instead of pressure sensors that are traditionally installed invasively. Experimental observations show that a sharp change in pressure is always accompanied by a sharp change of pipe surface acceleration at the corresponding locations along the pipe length. Therefore, water pressure-monitoring can be transformed into acceleration-monitoring of the pipe surface. The latter is a significantly more economical alternative due to the use of less expensive sensors such as MEMS (Micro-Electro-Mechanical Systems) or other acceleration sensors. In this scenario, monitoring is made for Maximum Pipe Acceleration Gradient (MPAG) rather than Maximum Water Head Gradient (MWHG). This paper presents the results of a small-scale laboratory experiment that serves as the proof of concept of the proposed technology. The ultimate goal of this study is to improve upon the existing SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) by integrating the proposed non-invasive monitoring techniques to ultimately develop the next generation SCADA system for water distribution systems.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권8호
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• pp.703-711
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• 2018

상수도관의 파열은 과도한 압력, 노후화, 온도변화 나 지진 등에 의한 지반이동에 의해 발생한다. 상수도관 파열이 대규모 단수, 싱크홀 등과 같은 더 심각한 피해 이어지지 않도록 신속하게 탐지 및 대응하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 상수도관 파열 탐지를 위해 개선 Western Electric Company (WECO) 방법을 개발하였다. 개선 WECO 방법은 통계적공정관리기법 중 하나인 기존 WECO 방법에 임계치 조정자(w)를 추가하여 대상 네트워크에 적합한 이상탐지 의사결정을 할 수 있도록 했다. 개발된 개선 WECO 방법을 미국 텍사스 오스틴 관망에 적용 및 검증하였다. 상수도관 파열 발생 시 측정한 비정상데이터와 수요량 변동만 고려한 정상데이터를 이용하여 기존 및 개선 WECO 방법을 비교하였다. 최적 임계치 조정자 w값을 결정하기 위해 민감도 분석을 수행하였으며, 다양한 계측시간 간격 데이터(dt = 5, 10, 15분 등)의 영향도 분석하였다. 각 경우 별 탐지성능은 탐지확률, 오경보확률, 평균탐지시간을 계산하여 비교하였다. 본 연구에서는 도출된 결과를 바탕으로 WECO 방법을 실제 상수도관 파열 탐지에 적용하기 위한 가이드라인을 제공한다.