The observations on climate change show a clear increase in the temperature of the Earth's surface and the oceans, a reduction in the land snow cover, and melting of the sea ice and glaciers. The effects of climate change are likely to include more variable weather, heat waves, increased mean temperature, rains, flooding and droughts. The threat of climate change and global warming on human and animal health is now recognized as a global issue. This presentation is described an overview of the latest scientific knowledge on the impact of climate change on zoonotic diseases. Climate strongly affects agriculture and livestock production and influences animal diseases, vectors and pathogens, and their habitat. Global warming are likely to change the temporal and geographical distribution of infectious diseases, including those that are vector-borne such as West Nile fever, Rift Valley fever, Japanese encephalitis, bluetongue, malaria and visceral leishmaniasis, and other diarrheal diseases. The distribution and prevalence of vector-borne diseases may be the most significant effect of climate change. The impact of climate change on the emergence and re-emergence of animal diseases has been confirmed by a majority of countries. Emerging zoonotic diseases are increasingly recognized as a global and regional issue with potential serious human health and economic impacts and their current upward trends are likely to continue. Coordinated international responses are therefore essential across veterinary and human health sectors, regions and countries to control and prevent emerging zoonoses. A new early warning and alert systems is developing and introducing for enhancing surveillance and response to zoonotic diseases. And international networks that include public health, research, medical and veterinary laboratories working with zoonotic pathogens should be established and strengthened. Facing this challenging future, the long-term strategies for zoonotic diseases that may be affected by climate change is need for better prevention and control measures in susceptible livestock, wildlife and vectors in Korea. In conclusion, strengthening global, regional and national early warning systems is extremely important, as are coordinated research programmes and subsequent prevention and control measures, and need for the global surveillance network essential for early detection of zoonotic diseases.
최근의 우주개발기술 선진국들은 우주의 평화적 이용이라는 보편적 가치를 넘어서 자국의 이익을 극대화하기 위한 발판으로 우주의 전략적 활용에 더욱 더 집중하고 있으며, 조기경보 위성과 같이 지상에서 발사된 화염 정보를 이용하여 우주로 발사된 발사체의 실시간 감시와 궤적 추적 기능 등을 담당하는 위성들을 지속적으로 개발해 오고 있다. 본 연구에서는 이러한 조기경보 위성에서 발사체의 궤적을 실시간으로 추정할 수 있는 알고리즘을 진화연산이라는 인공지능 기법을 적용하여 제안하고, 이러한 비행 궤적 추정 알고리즘을 비행 궤적 추정 시스템의 시뮬레이터를 통하여 임의의 발사체 비행 궤적에 적용함으로써 제안된 방법의 성능과 특징을 입체적으로 확인하고자 한다.
The dynamic performance of railway bridges under high-speed trains draws the attention of bridge engineers. The vibration issue for long-span bridges under high-speed trains is still not well understood due to lack of validations through structural health monitoring (SHM) data. This paper investigates the correlation between bridge acceleration and train speed based on structural dynamics theory and SHM system from three foci. Firstly, the calculated formula of acceleration response under a series of moving load is deduced for the situation that train length is near the length of the bridge span, the correlation between train speed and acceleration amplitude is analyzed. Secondly, the correlation scatterplots of the speed-acceleration is presented and discussed based on the transverse and vertical acceleration response data of Dashengguan Yangtze River Bridge SHM system. Thirdly, the warning indexes of the bridge performance for correlation scatterplots of speed-acceleration are established. The main conclusions are: (1) The resonance between trains and the bridge is unlikely to happen for long-span bridge, but a multimodal correlation curve between train speed and acceleration amplitude exists after the resonance speed; (2) Based on SHM data, multimodal correlation scatterplots of speed-acceleration exist and they have similar trends with the calculated formula; (3) An envelope line of polylines can be used as early warning indicators of the changes of bridge performance due to the changes of slope of envelope line and peak speed of amplitude. This work also gives several suggestions which lay a foundation for the better design, maintenance and long-term monitoring of a long-span high-speed bridge.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.827-830
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2006
The tsunami from the megathrust earthquake magnitude 9.3 on 26 December 2004 is the largest tsunami the world has known in over forty years. This tsunami destructively attacked 13 countries around Indian Ocean with at least 230,000 fatalities, displaced people 2,089,883 and 1.5 million people who lost their livelihoods. The ratio of women and children killed to men is 3 to 1. The total damage costs US$ 10.73 billion and rebuilding costs US$ 10.375 billion. The tsunami's death toll could have been drastically reduced, if the warning was disseminated quickly and effectively to the coastal dwellers along the Indian Ocean rim. With a warning system in Indian Ocean similar to that operating in the Pacific Ocean since 1965, it would have been possible to warn, evacuate and save countless lives. The best tribute we can pay to all who perished or suffered in this disaster is to heed its powerful lessons. UNESCO/IOC have put their tremendous effort on better disaster preparedness, functional early warning systems and realistic arrangements to cope with tsunami disaster. They organized ICG/IOTWS (Indian Ocean Tsunami Warning System) and the third of this meeting is held in Bali, Indonesia during $31^{st}$ July to $4^{th}$ August 2006. A US$ 53 million interim warning system using tidal gauges and undersea sensors is nearing completion in the Indian Ocean with the assistance from IOC. The tsunami warning depends strictly on an early detection of a tsunami (wave) perturbation in the ocean itself. It does not and cannot depend on seismological information alone. In the case of 26 December 2004 tsunami when the NOAA/PMEL DART (Deep-ocean Assessment and Reporting of Tsunami) system has not been deployed, the initialized input of sea surface perturbation for the MOST (Method Of Splitting Tsunami) model was from the tsunamigenic-earthquake source model. It is the first time that the satellite altimeters can detect the signal of tsunami wave in the Bay of Bengal and was used to validate the output from the MOST model in the deep ocean. In the case of Thailand, the inundation part of the MOST model was run from Sumatra 2004 for inundation mapping purposes. The medium and high resolution satellite data were used to assess the degree of the damage from Indian Ocean tsunami of 2004 with NDVI classification at 6 provinces on the Andaman seacoast of Thailand. With the tide-gauge station data, run-up surveys, bathymetry and coastal topography data and land-use classification from satellite imageries, we can use these information for coastal zone management on evacuation plan and construction code.
With the era of big data, the big data has been expected to have a large impact in the NPP safety areas. Although high interests of the big data for the NPP safety, only a limited researches concerning this issue are revealed. Especially, researches on the logical/physical structure and systematic design methods for the big data platform for the NPP safety were not dealt with. In this research, we design a new big data pilot platform for the NPP safety especially focusing on health monitoring and early warning services. For this, we propose a tailored design process based on SE approaches to manage inherent high complexities of the platform design. The proposed design process is consist of several steps from elicitate stakeholders to integration test via define operational concept and scenarios, and system requirements, design a conceptual functional architecture, select alternative physical modules for the derived functions and assess the applicability of the alternative modules, design a conceptual physical architecture, implement and integrate the physical modules. From the design process, this paper covers until the conceptual physical architecture design. In the following paper, the rest of the design process and results of the field test will be shown.
Great concerns on geotechnical risk & hazard assessment have increased due to human and economic damage by natural disasters with recent global climate changes. In this paper, geotechnical problems in particular, landslide which is interested in European countries and North America, were mainly discussed. For these, 18 key topics on geotechnical risk and hazards which had been discussed at the LARAM 2008 workshop in Italy were analyzed after grouping by subjects. Main topic contents consisted of applications such as field measurement, early warning systems, uncertainty analysis of parameters using radar, optical data and statistical theory and so on.
In-hospital cardiac arrest is a significant problem for medical systems. Although the traditional early warning systems have been widely applied, they still contain many drawbacks, such as the high false warning rate and low sensitivity. This paper proposed a strategy that involves a deep learning approach based on a novel interpretable deep tabular data learning architecture, named TabNet, for the Rapid Response System. This study has been processed and validated on a dataset collected from two hospitals of Chonnam National University, Korea, in over 10 years. The learning metrics used for the experiment are the area under the receiver operating characteristic curve score (AUROC) and the area under the precision-recall curve score (AUPRC). The experiment on a large real-time dataset shows that our method improves compared to other machine learning-based approaches.
최근 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)는 환경 모니터링을 비롯한 다양한 분야에 적용되어 왔다. 몇몇 연구는 재난 및 방재 분야, 특히 문화재관리 분야에 USN을 적용하기도 하였다. USN은 문화재의 훼손과 소실의 원인이 되는 화재를 조기탐지하기 위해 실시간 온라인으로 모니터링하는 유용한 기술이다. 특히, 인간이 접근하기 어렵거나, 외관이나 미관을 중시하는 문화재의 경우는 USN을 적용하여 이를 모니터링하는 것이 필수적이다. 그러나 인간이 화재 발생 현장을 컴퓨터 화면으로 직접 관찰하지 않고 USN으로부터 수집된 데이터만으로 화재 발생 여부를 자동으로 판별하는 데는 늘 오보의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 해결하기 위해 온톨로지를 적용하는 방안을 제시하였고, 실험실 환경에서 USN으로부터 수집된 데이터를 기초로 화재 발생 여부를 조기에 더욱 정확하게 탐지할 수 있는 온톨로지와 추론규칙을 설계하여 실험하였다.
본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.
차량 애드 혹 네트워크(VANETs)를 위한 응용들의 개발은 지능적 안전 운송시스템 제공이라는 매우 제한적인 명확한 목표를 가지고 있다. 공공의 안전을 위한 긴급경고 기술은 제한된 시간에 신속하고 효율적으로 경고 메세지를 전달하는 지능형 방송 기법을 필요로 하는 응용중의 하나이다. VANETs 방송 프로토콜 설계 시에 접근제어 계층에서 여러 노드들이 동시에 전송을 시도할 경우, 다수 패킷들의 충돌과 여분의 지연을 발생하는 방송폭풍 문제가 고려되어야 한다. 본 논문에서는, 효율적으로 방송폭풍 문제와 시간 한계를 해결할 수 있는 조기 지능형 경보 방송(EI-CAST) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 충돌시간(TTC)에 기초한 조기경보 기술과 퍼지논리에 기초한 지능형 방송 기술을 사용하며, 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘과 기존 경보방송 알고리즘의 성능을 비교 평가 하였다. 실험결과 제안 알고리즘의 경우 경보 전송거리 4 km 이내의 차량들은 사고발생 이전에 경보메시지를 수신할 수 있으며 패킷 충돌이 없음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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