• Smart Structures and Systems
• /
• 제33권3호
• /
• pp.227-241
• /
• 2024

Safety and structural integrity of civil structures, like bridges and buildings, can be substantially enhanced by employing appropriate structural health monitoring (SHM) techniques for timely diagnosis of incipient damages. The information gathered from health monitoring of important infrastructure helps in making informed decisions on their maintenance. This ensures smooth, uninterrupted operation of the civil infrastructure and also cuts down the overall maintenance cost. With an early warning system, SHM can protect human life during major structural failures. A real-time online damage localization technique is proposed using only the vibration measurements in this paper. The concept of the 'Degree of Scatter' (DoS) of the vibration measurements is used to generate a spatial profile, and fractal dimension theory is used for damage detection and localization in the proposed two-phase algorithm. Further, it ensures robustness against environmental and operational variability (EoV). The proposed method works only with output-only responses and does not require correlated finite element models. Investigations are carried out to test the presented algorithm, using the synthetic data generated from a simply supported beam, a 25-storey shear building model, and also experimental data obtained from the lab-level experiments on a steel I-beam and a ten-storey framed structure. The investigations suggest that the proposed damage localization algorithm is capable of isolating the influence of the confounding factors associated with EoV while detecting and localizing damage even with noisy measurements.

• 한국작물학회지
• /
• 제50권4호
• /
• pp.268-275
• /
• 2005

Early predictions of crop yields call provide information to producers to take advantages of opportunities into market places, to assess national food security, and to provide early food shortage warning. The objectives of this study were to identify the most useful parameters for estimating yields and to compare two model selection methods for finding the 'best' model developed by multiple linear regression. This research was conducted in two 65ha corn/soybean rotation fields located in east central South Dakota. Data used to develop models were small temporal variability information (STVI: elevation, apparent electrical conductivity $(EC_a)$, slope), large temporal variability information (LTVI : inorganic N, Olsen P, soil moisture), and remote sensing information (green, red, and NIR bands and normalized difference vegetation index (NDVI), green normalized difference vegetation index (GDVI)). Second order Akaike's Information Criterion (AICc) and Stepwise multiple regression were used to develop the best-fitting equations in each system (information groups). The models with $\Delta_i\leq2$ were selected and 22 and 37 models were selected at Moody and Brookings, respectively. Based on the results, the most useful variables to estimate corn yield were different in each field. Elevation and $EC_a$ were consistently the most useful variables in both fields and most of the systems. Model selection was different in each field. Different number of variables were selected in different fields. These results might be contributed to different landscapes and management histories of the study fields. The most common variables selected by AICc and Stepwise were different. In validation, Stepwise was slightly better than AICc at Moody and at Brookings AICc was slightly better than Stepwise. Results suggest that the Alec approach can be used to identify the most useful information and select the 'best' yield models for production fields.

• 한국환경독성학회:학술대회논문집
• /
• 한국환경독성학회 1993년도 제12회 총회 및 학술 발표회 특별강연요지집
• /
• pp.4-5
• /
• 1993

Toxicity tests in our laboratory are conducted usually with mass-reared organisms. They are under the same environmentel conditions throughout seasons and are supplied at specific age. A total of 38 species of aquatic organisms are being reared. We have attempted to establish pruified strains or to select clones of various parthenogenic organisms. The merits or demerits of our culturing test organisms are discussed. The differences in the susceptibility among clones or strains of test organism are also discussed. For a single species test, algae, daphnia, fish are often used. However, we usually use early stages, but occasionally, adults fish are used for reproduction tests. As an another important aspect, the toxicity through food chains has been studied. In this study, we select a pair of species belonging different trophic levels. The differences between single species tests and multispecies tests will be discussed. Even a single species test intends to assess the effects of chemicals on ecosystem levels, however, this idea is not applicable to ecosystems. Single species tests with standard organisms and multispecies tests are contradictory in concept. One type of multispecles tests is indoor microcosms being composed of severel species artificially assembled, and another is composed of natural components (both indoor and outdoor). We have used three types of outdoor mesocosms using ponds and three types of artificial streams. The mesocosms is useful to not only to analyze the floral or faun61 changes but also to study the fate or behaviour of chemicals in naturd environments. Lastly, usefulness of the field observation or experiments or semi-field experiments will be discussed. This will enhance the exploitation of early warning systems utilizing indicator organisms or animal behaviour.aviour.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.687-690
• /
• 2015

전방 추돌 경보 시스템(FCWS) 및 차선 이탈 경보 시스템(LDWS)에서 차선 및 객체 검출을 위한 관심영역은 차도영역으로 설정되어야 한다. 분수계 분할(watershed segmentation)방법은 차도영역을 분리하기에 효과적인 알고리즘이다. 이 알고리즘은 초기 seed에 속해있는 watershed line과 국부 최소값에 따라서 분할 결과가 다르게 나타나는데 차도 seed에 그 이외의 영역이나 차량이 포함될 경우에 차도 이외의 부분이 차도영역으로 포함되어 분할된다. 이런 문제점을 보완하기 위해 도로 환경에 따라 차도 seed를 적응적으로 변경해야 한다. 그 방법으로 영상을 여러 개의 관심영역으로 분할하여 차선을 검출하고 자기차선을 잇는 직선을 초기 seed로 설정한다. 설정된 seed에 차량이 검출되면 seed 위치를 조정하고 조정된 위치에서 차선을 지나지 않는다면 차선을 지나도록 seed의 크기를 조정하여 최종적인 seed를 결정한다. 최종적으로 결정된 seed를 통해서 도로환경에 따라 적응적으로 차도영역을 검출을 가능하게 한다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.25-39
• /
• 2016

The drone is an unmanned aerial vehicle which has no human pilot. Drones can be classified into military drones, commercial drones, and personal drones by usage. Also, drones can be classified from large-sized to nano-sized drone by size and autonomous, remote controlled drone by control type. Especially, military drones can be classified into low-altitude drones, medium-altitude, and high-altitude drones by altitude. Recently, the drone industry is one of the fast growing industries in the world. As drone technologies have become more advanced and cost-effective, Korean government has set its goal to become a top-level country in drone business. However, the government's strict regulation for drone operations is one of the biggest hurdles for the development of the related technologies in Korea and other countries. For example, critical problems for drone delivery can be classified into technical issues and institutional issues. Technical issues include durability, conditional awareness, grasp and release mechanisms, collision avoidance systems, drone operating system. Institutional issues include pilot and operator licensing, privacy rules, noise guidelines, security rules, education for drone police. This study analyzes the trends of the drone industry from the viewpoint of technology and regulation. Also, we define the business areas of drone utilization. Especially, the drone business types or models for public sector are proposed. Drone services or functions promoting public interests need to be aligned with the business reference model of Korean government. To define ten types of drone uses for public sector, we combine the business types of government with the future uses of drones that are proposed by futurists and business analysts. Future uses of drones can be divided into three sectors or services. First, drone services for public or military sectors include early warning systems, emergency services, news reporting, police drones, library drones, healthcare drones, travel drones. Second, drone services for commercial or industrial services include parcel delivery drones, gaming drones, sporting drones, farming and agriculture drones, ranching drones, robotic arm drones. Third, drone services for household sector include smart home drones.

• 지질공학
• /
• 제33권3호
• /
• pp.489-502
• /
• 2023

도시 홍수는 도시화와 기후 변화의 상호작용에 의해 전 세계 도시들에게 중요한 도전으로 인식된다. 이 논문은 최근 도시 홍수 연구사례들을 조사하여 그 원인, 영향 및 잠재적인 완화 전략을 이해하려고 하였다. 도시화는 증가하는 불투수 표면과 변화된 배수 패턴으로 인해 자연적인 수류를 방해하며 강한 강우 이벤트 동안 표면 유출을 강화시킨다. 도시 홍수의 충격은 광범위하게 생명, 기반 시설, 경제 및 환경에 영향을 미치는데 생명과 재산 피해, 중요 서비스 중단 및 환경적 피해는 효과적인 도시 홍수 관리의 긴급성을 요구한다. 도시 홍수를 완화하기 위해서는 통합된 홍수 관리 전략이 필수적인데 지속 가능한 도시계획, 녹색 인프라, 그리고 개선된 배수 시스템은 홍수 취약성을 감소시키는 데 중요한 역할을 한다. 조기경보 시스템, 긴급 대응 방안, 그리고 지역 주민의 참여는 홍수 대비 및 회복탄력성의 필수 구성 요소이다. 미래 전망에 의하면 기후 변화에 따른 홍수 위험 증가를 보여주므로 회복탄력성과 적응 조치가 필요하다. 그러므로 관련 분야의 연구, 데이터 수집 및 모델링 기술의 발전은 더 정확한 홍수 예측을 가능하게 하며 의사 결정에 도움을 줄 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.38-48
• /
• 2010

이상기후는 도로교통 사고 위협요소로써 빈번하게 심각한 영향을 주고 있다. 특히, 도로교통에서 기상변화 또는 재해에 의한 영향은 장대교량, 터널, 사면 및 결빙 지역에서 영향이 크기 때문에 이들 지역에 대한 관심 있는 관리가 필요하며 발생할 수 있는 사고를 줄이기 위해서도 집중적인 도로 관리와 도로 기상 정보 제공 및 조기 경보, 도로 순찰, 교통통제와 같은 요소들이 필요하다. 도로의 눈과 결빙은 제설로 위험을 줄일 수는 있으나, 강풍은 피할 수 없는 요소이다. 본 연구에서는 도로 기상 정보와 기후, 재해 정보를 활용하여 국지 지역에서 안전운전을 위한 경보 정보를 설계를 하고자 한다. 극한 기상에 노출된 운전자를 위한 최상의 경보 정보 설계는 도로 상황 감시 개선, 도로 기상정보 감시, 정확한 사용자 정보전달들이 될 것이며, 또한 바람 및 재해 상황에 대한 통계, 표면 조건 통계, 차종 및 차종에 따른 바람에 의한 사고 통계와 조기 경보 정책과 교육들도 이를 위해서는 수반되어야 할 요소들이다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.149-155
• /
• 2021

농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.

• 한국지반신소재학회논문집
• /
• 제23권2호
• /
• pp.43-52
• /
• 2024

최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제16권5호
• /
• pp.471-485
• /
• 2014

미소파괴음과 미소진동을 이용한 지반구조물 계측은 구조물 내부의 미시적 변형이나 파괴거동을 음향과 진동으로 계측하는 방법으로, 계측대상의 대규모 파괴에 앞서 이들의 발생량과 발생빈도가 급격히 증가하는 특성을 활용하여 파괴의 사전징후를 파악할 수 있다. 이 방법의 실제 적용을 위해서는 고사양의 센서, 고속의 신호획득장치 그리고 운영프로그램으로 구성된 계측시스템이 요구된다. 근래 국내기술에 의한 현장계측용 미소파괴음과 미소진동 계측시스템이 개발되었다. 특히 계측된 신호를 분석하고 해석할 수 있는 다양한 기능의 운영프로그램을 개발하고 선진외국 제품과의 상호비교를 통해 효용성을 평가하였다. 본 보고에서는 개발된 미소파괴음 계측시스템의 구성과 특징 등에 대해 소개하고, 향후 해결과제와 나아갈 방향에 대하여 논의하였다.