본 논문에서는 트위터를 활용하여 이벤트를 실시간으로 탐지하는 시스템에서의 재난 키워드 필터링과 지명 검출 기법을 제안한다. 스마트폰의 보급이 SNS의 빠른 확산을 이끌었고, 최근 SNS를 활용하여 다양한 연구들이 진행되고 있다. SNS 중에서 트위터는 140자의 단문으로 작성되어 빠르게 확산되는 특성을 가지고 있다. 따라서 트윗 사용자들이 작성하는 트윗은 하나의 센서 역할을 수행할 수 있다. 이러한 특성들을 이용하여 발생한 이벤트를 탐지하는 연구가 진행되었다. 그러나 최근 개인 정보 유출 사례가 증가해 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려함에 따라 재난이 발생한 지역을 파악하는데 어려움이 있다. 또한 맞춤법을 따르지 않은 게시글의 내용을 분석하는 과정에서 정확성과 관련된 문제가 발생한다. 따라서 이벤트 발생 탐지 과정에 재난 관련 키워드 필터링과 지명 검출 기법이 추가적으로 적용되어야 한다. 본 논문에서는 재난 관련 키워드 필터링의 적용과 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명을 검출하는 두 가지 기법은 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 재난 관련 키워드와 두 지명 검출 기법을 적용한 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명노이즈 제거기법은 78%, 지명확정기법은 89%로 향상되었다.
본 논문에서는 하천 인근의 재난 방지를 위한 효율적인 재난감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상처리를 기반으로 임계값을 자동으로 변경시켜 물과 물이 아닌 영역을 분리한다. 수위감지 알고리즘을 단순 물의 색상 정보만을 이용해 분석한다면, 야간 저조도, 폭우와 같은 상황 등에서 알고리즘 성능이 저하될 우려가 있다, 이를 해결하기 위해서 물의 색상 정보뿐 아니라 물의 흔들림 정도도 함께 고려하여 물의 영역을 찾아낸다. 또한 보다 안정적인 수위 분포를 분석하기 위해서 시간과 공간에 대한 필터링을 추가하여 빗물, 물결, 카메라의 화이트 노이즈 등 다양한 노이즈에 보다 안정적으로 수위 분포를 분석한다. 본 논문에서 제안하는 수위감지 알고리즘을 적용한다면, 센서, 목자판 인식 등 이전의 수위계측 방식보다 성능, 비용 면에서 모두 우수할 것으로 예측된다.
연구목적: 본 연구에서는 복구된 공동의 효율적인 유지관리를 위해 지중 내 탐지물질을 매설하고, GPR 탐사를 이용한 유지관리 방법의 효용성을 검증하는데 목적이 있다. 연구방법: 탐지물질은 EMI 시트, EMI 페인트, 페로니켈 슬래그를 사용하였고 매설된 탐지물질의 크기, 깊이를 달리하여 실험을 진행하였다. 연구결과: 탐사 결과 모든 재료에서 매설된 탐지물질의 크기, 깊이에 따라 지표에서 GPR 탐사로 탐지할 수 있는 영향범위가 나타났으며, 탐지물질로 사용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
Uncertainty and insecurity is a serious issue in all aspects of our society today as the change in environmental and societal conditions became more apparent than ever before through various disasters. Thus, it is now an important point in time for the government and responsible firms to implement an innovative scientific disaster management method that can lead to establishing a more secure and stable future. Therefore, authors have developed ubiquitous- based disaster prevention automation system(DPAS). The system would follow up after sensors detecting fires, thefts, torrents, floods, and infrastructural leaks. It prevents disasters in advance by utilizing a wireless communications net or ethernet to conduct real-time monitoring from a remote place. The system also has an advantage as it is designed in a compact size that applies a precision-focused programmable logic controller(PLC) of one-chip type.
Quality control (QC) to process observed time series has become more critical as the types and amount of observed data have increased along with the development of ocean observing sensors and communication technology. International ocean observing institutions have developed and operated automatic QC procedures for these observed time series. In this study, the performance of automated QC procedures proposed by U.S. IOOS (Integrated Ocean Observing System), NDBC (National Data Buy Center), and OOI (Ocean Observatory Initiative) were evaluated for observed time-series particularly from the Yellow and East China Seas by taking advantage of a confusion matrix. We focused on detecting additive outliers (AO) and temporary change outliers (TCO) based on ocean temperature observation from the Ieodo Ocean Research Station (I-ORS) in 2013. Our results present that the IOOS variability check procedure tends to classify normal data as AO or TCO. The NDBC variability check tracks outliers well but also tends to classify a lot of normal data as abnormal, particularly in the case of rapidly fluctuating time-series. The OOI procedure seems to detect the AO and TCO most effectively and the rate of classifying normal data as abnormal is also the lowest among the international checks. However, all three checks need additional scrutiny because they often fail to classify outliers when intermittent observations are performed or as a result of systematic errors, as well as tending to classify normal data as outliers in the case where there is abrupt change in the observed data due to a sensor being located within a sharp boundary between two water masses, which is a common feature in shallow water observations. Therefore, this study underlines the necessity of developing a new QC algorithm for time-series occurring in a shallow sea.
In a fire disaster in a tunnel, people should be rescued immediately using the information obtained from cameras or sensors. However, in heavy smoke from a fire, people cannot be clearly identified by a mounted CCTV, which is only effective in a clear environment. A thermal camera can be an alternative to this in smoky situations and is capable of detecting people from their emitted thermal energy. On the other hand, the thermal image camera has a smaller field of view than an ordinary camera due to its lens characteristics and temperature error, etc. In order to cover a relatively wide area, panoramic image construction needs to be implemented. In this work, a template-based similarity matching algorithm for constructing the panorama image is proposed and its performance is verified through experiments. This scheme provides guidelines for coping with difficulty in image construction, which requires an exact correspondence search for two images in cases of heavy smoke.
인간의 화석연료 사용, 도시화, 경작 등으로 인해 온실가스의 농도는 계속 증가하여 기후변화가 나타나고 있는 추세이다. 이로 인해 20세기는 재난의 발생이 돌발적이고 대형화되고 있으며, 피해 규모 역시 점차 증가하는 실정이다. 따라서 과거와 다른 양상의 신종 재난에 대해 국토를 보존하고 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해서는 재난탐지위성(탑재체) 개발이 시급히 요구된다. 본 논문에서는 불규칙한 미래재난에 대해 광역적이고, 한국지형에 최적화된 재난 관측과 재난발생 시 신속한 선제 대응을 위한 기술개발 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 재난 탐지 특화 탑재체 설계를 위해 10개의 재난 유형별 위성영상 활용 사례를 바탕으로 테크트리를 작성하고 국외의 유사 활용위성센서인 Landsat-8, Worldview-3, ALOS-2를 참고하여 재난탐지에 최적화된 위성 센서 기술요구조건을 분석하였다.
본 연구에서는 연소잔류물에 남아있는 미세한 인화성액체의 성분을 검출하기 위해 가스검지관, Gas Chromatograph/Mass Spectrometer (GC/MS), 열분해분석장비를 활용하였다. 일반적으로 연소했을 경우와 인화성액체를 첨가하여 연소된 경우의 성분분석결과를 비교하였다. 결과적으로 인화성액체를 첨가하지 않고 연소 후 생성된 화재잔해물에서도 가스검지관이 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 일반적인 연소와 열분해를 통해 생성된 화학성분의 차이가 있었으며, 이는 연소 환경의 차이로 인한 것으로 판단된다. 대표적인 석유화학제품인 우드데코타일(PVC) 시료는 인화성액체를 첨가하지 않고 일반적으로 연소시켰을 경우에도 감정인의 정확한 판단을 방해할 수 있는 방해물질인 Toluene, Ethylbenzene, Undecane, Dodecane 등이 검출되는 것을 확인하였다.
목조문화재의 화재특성을 보면 화재전파가 빠르고 화재가 발생하면 전소로 이어질 가능성이 큰 특징을 가지고 있다. 그러므로 화재의 예방과 초기 진압을 위해서는 상황을 정확히 인지할 수 있는 기술적인 대응과 더불어 인지된 문제를 조기에 대처할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 기술을 첨단 유비쿼터스 기술에 의한 상황 감지, 그리고 상황에 따른 빠른 대처 즉, 진압에 활용하기 위해 본 연구에서는 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술, 불꽃감지기, 이미지 센서, USN 기반 문화재 방재 응용사례, 오작동 확인시스템 구현 등에 대해서 살펴보고 유비쿼터스형 문화재 방재시스템에 대해 불꽃감지기 오작동 확인시스템에 대해 실험하여 연구결과를 제시하였다.
The remote sensing technique using SAR data have many advantages when applied to the disaster site due to its wide coverage and all-weather acquisition availability. Although a single-pol (polarimetric) SAR image cannot represent the land surface better than a quad-pol SAR image can, single-pol SAR data are worth using for disaster-induced change detection. In this paper, an automatic change detection method based on a mixture of GGDs (generalized Gaussian distribution) is proposed, and usability of the textural features and intensity is evaluated by using the proposed method. Three ALOS/PALSAR images were used in the experiments, and the study site was Norita City, which was affected by the 2011 Tohoku earthquake. The experiment results showed that the proposed automatic change detection method is practical for disaster sites where the large areas change. The intensity information is useful for detecting disaster-induced changes with a 68.3% g-mean, but the texture information is not. The autocorrelation and correlation show the interesting implication that they tend not to extract agricultural areas in the change detection map. Therefore, the final tsunami-induced change map is produced by the combination of three maps: one is derived from the intensity information and used as an initial map, and the others are derived from the textural information and used as auxiliary data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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