• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.80-90
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• 2022

현재 국내 재난 예경보 시스템은 재난별로 발령 방식에 차이가 있고 중앙에서 자자체까지 독립적으로 운영되고 있다. 대표적인 국내 재난 예경보 시스템은 재난문자방송, DMB(Digital Multimedia Broadcasting) 재난경보서비스, 재난방송온라인시스템, 자동우량경보시설, 자동음성통보시설, 재해문자전광판 등이 활용되고 있다. 하지만 이러한 재난 예경보 시스템이 간급한 재난경보 현장에서 각각의 매체별로 재난경보 발령 방식의 차이를 두고 경보가 발령되고 있으며, 전달되는 내용 또한 통합되지 않는다. 따라서 경보를 받는 국민들의 입장에서는 매체별 경보의 내용이 상이하여 혼란을 받는 상황이다. 이러한 시스템이 통합된다면 음성·영상·데이터 등 재난정보의 공유와 통합관리를 통해 종합적으로 재난 상황의 판단 및 의사결정이 가능함으로써 상황 파악과 현장 대응에 소요되는 업무를 줄일 수 있을 것이다. 또한 신속한 정보전달과 정확한 상황 파악을 통해 재산 및 인명의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대한다. 그렇기때문에 본 연구에서는 국내 재난 예경보 시스템 운영 현황에 대한 분석과 함께 재난 예경보 시스템의 통합을 위한 방안을 제시한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권3호
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• pp.191-193
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• 2002

Insulation aging diagnosis system provides early warning in regard to electrical equipment defects. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. For solving this problem, many researchers proposed a method that diagnose power plant by using partial discharge. In this paper, we design the intelligent sensor to diagnose insulation degradation state that uses a Microprocessor and Al. Proposed sensor has MCU that is used to diagnose insulation degradation and communicate with main IDD system. And we use a fuzzy model to diagnose insulation degradation.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.439-448
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• 2018

지진 조기경보 시스템(EEWS)은 상대적으로 빠른 속도로 전파되는 P파를 관측하여 잇따라 도달하는 S파에 의한 피해 위험을 미리 경보하고, 시민의 즉각적인 대피를 유도하는 것을 목표로 한다. 현재 대한민국의 지진 조기경보 시스템은 최초 P파 관측 후 50초 이내에 지진 경보 발령이 가능한 상태이며 2020년까지 지진 경보 발령 시간을 P파 관측 후 10초 이내로 단축하겠다고 공표한 상태이다. 이를 위해서는 지진 발생 시 P파의 관측이 5초 내에 이루어져야 한다. 2016년 리히터 규모 5.8의 경주 지진 이후 국내 지진 재난 대응체계에 대한 개선의 요구에 힘입어 재난 및 안전관리 기본법 내 재난관리책임기관의 기능 연속성 계획 수립에 관한 항이 신설되었다. 국립공원 관리공단 역시 재난으로부터의 탐방객 안전확보의 의무를 지닌 바, 보다 능동적인 대응체계를 위해 유관기관과의 협력체계 구축을 추진하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 통합지진관측망의 분포 및 국립공원의 공간적 분포를 정량화하여 국립공원의 지진 조기경보 서비스 제공의 잠재적인 취약성을 분석하였다. 분석 결과, 중부지방에 위치하는 속리산, 계룡산, 가야산, 덕유산 및 동남부 지방의 경주 국립공원은 자체적으로 지진파를 감지하여 분석하는 현장시스템의 보강이 필요할 것으로 나타났으며 북한산 국립공원은 통합지진관측망 중심의 전방탐지시스템의 개선이 필요할 것으로 나타났다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권2호
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• pp.156-165
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• 2000

This paper describes modeling and simulation of automotive forward collision warning and avoidance system using CASE(Computer-Aided Systems Engineering) tool. The system is composed or many sensors, a controller, warning devices, brakes and etc. The system was modeled by one activity chart, fourteen state charts and one module chart. Rear-end collision scenarios was generated by Simulink and used to support Stalemate model. The resulting model was used to evaluate the correctness of function and behavior of the system. A simulator for the system has been designed and used to validate the model under realistic operating conditions in the laboratory. To model and simulate the system's functionality and behavior brings clarity to system design early in the system development.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2019

As one of the most important parameters in structural health monitoring, structural frequency has many advantages, such as convenient to be measured, high precision, and insensitive to noise. In addition, frequency-change-ratio based method had been validated to have the ability to identify the damage occurrence and location. However, building a precise enough finite elemental model (FEM) for the test structure is still a huge challenge for this frequency-change-ratio based damage detection technique. In order to overcome this disadvantage and extend the application for frequencies in structural health monitoring area, a novel method was developed in this paper by combining the cross-model cross-mode (CMCM) model updating algorithm with the frequency-change-ratio based method. At first, assuming the physical parameters, including the element mass and stiffness, of the test structure had been known with a certain value, then an initial to-be-updated model with these assumed parameters was constructed according to the typical mass and stiffness distribution characteristic of shear buildings. After that, this to-be-updated model was updated using CMCM algorithm by combining with the measured frequencies of the actual structure when no damage was introduced. Thus, this updated model was regarded as a representation of the FEM model of actual structure, because their modal information were almost the same. Finally, based on this updated model, the frequency-change-ratio based method can be further proceed to realize the damage detection and localization. In order to verify the effectiveness of the developed method, a four-level shear building was numerically simulated and two actual shear structures, including a three-level shear model and an eight-story frame, were experimentally test in laboratory, and all the test results demonstrate that the developed method can identify the structural damage occurrence and location effectively, even only very limited modal frequencies of the test structure were provided.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.632-644
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• 2019

The remote monitoring and warning system for dangerous chemicals is designed with the concept of the Cyber-Physical System (CPS) in this paper. The real-time perception, dynamic control, and information service of major hazards chemicals are realized in this CPS system. The CPS system architecture, the physical layer and the applacation layer, are designed in this paper. The terminal node is mainly composed of the field collectors which complete the data acquisition of sensors and video in the physical layers, and the use of application layer makes CPS system safer and more reliable to monitor the hazardous chemicals. The cloud application layer completes the risk identification and the prediction of the major hazard sources. The early intelligent warning of the major dangerous chemicals is realized and the security risk images are given in the cloud application layer. With the CPS technology, the remote network of hazardous chemicals has been completed, and a major hazard monitoring and accident warning online system is formed. Through the experiment of the terminal node, it can be proved that the terminal node can complete the mass data collection and classify. With this experiment it can be obtained the CPS system is safe and effective. In order to verify feasible, the multi-risk warning based on CPS is simulated, and results show that the system solves the problem of hazardous chemicals enterprises safety management.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.11-19
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• 2018

국내 외에서 사면 붕괴 조기 경보를 위한 모니터링 및 자동측정기에 대한 많은 연구가 있지만 대부분 사면 붕괴 측정기가 사면의 표층에 설치되어 있어 사면의 붕괴 등 재난이 발생되기 전에 감지 및 경보가 가능한 시스템에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 연구에서는 록볼트에 센서를 부착하여 사면 붕괴 모의 실험을 수행하였고, 사면 붕괴 초기에 발생하는 사면 거동 특성을 분석하였다. 또한, 숏크리트를 타설한 사면과 자연사면, GFRP와 나선형 철근 록볼트를 사용하여 사면 조건 및 재료 조건에 따른 실험을 수행하고 결과를 비교 검토하였다. 본 연구는 급경사지 및 산사태 위험 지역 등 사면 붕괴 발생 전 조기 감지 및 경보를 통하여 사전에 대피할 수 있는 예 경보시스템 개발 시 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.71-81
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• 2021

This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권4호
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• pp.25-39
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• 2016

Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.403-417
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• 2014

기상이변의 증가추세는 인류가 직면한 기후변화의 또 다른 속성이며 농업부문에서는 이미 심각한 재해로 이어지고 있다. 기상이변은 다양한 공간규모에 걸쳐 일어나지만 그 영향을 완화시킬 처방은 국지적인 규모에서만 가능하다. 따라서 기후변화 대응을 위한 조기경보체계는 반드시 '위치와 장소'를 기반으로 그곳의 영농정보를 바탕으로 할 때만 효율적이다. 기존 조기경보체계는 다양한 영농현장에 대한 구체적 위험을 알려주지 못하며, 농가의 개별적 상황이 대응조치에 반영되지 못하고, 악기상의 장기 누적효과에 의해 발생하는 '지발재해'나 둘 이상의 기상요소가 동시에 작용하는 '복합재해'에 대한 고려가 없다. 본 강좌에서는 선행연구들에 의해 확보된 '농가맞춤형 기상위험 관리기술'을 토대로, 필지단위 국지기상조건을 재배중인 작물의 종류와 발육단계에 맞춘 '재해위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 판단하며, 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달하는 '맞춤형 농업기상서비스' 구축에 관하여 논의한다. 이 서비스를 현업화하기 위한 1단계 4년의 조기경보체계 실증연구가 2014년에 시작되었고, 2017년까지는 남한 21개 대권역 가운데 하나인 유역면적 $4,914km^2$에 60,202호의 농가로 이루어진 섬진강권역을 대상으로 현업서비스를 구축하게 된다. 연구수행과정에서 얻어지는 경험은 2단계 전국 대상 사업으로 확대되어 기후변화와 기상이변 증가에 따른 농업부문 재해위험을 개별농가 차원에서 실질적으로 경감시키는 데 기여할 것이다. 금세기 농업분야 최대의 도전인 기후변화를 슬기롭게 극복하기 위해 '기후스마트농업'이 학계의 대안으로 자리 잡았지만, 국내 성공의 전제조건으로서 농업기상 조기경보체계의 지속적인 개발과 이를 토대로 한 맞춤형 농업기상서비스의 전국 확대가 필요하다.