• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.69-75
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• 2023

연구목적: 지속되는 기후변화에 의한 풍수해 등의 발생 빈도와 강도가 증가하고 있어 극한 기상현상이 지역 특성 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상 관련 긴급정보를 사용자 및 사용자 환경에 맞추어 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구에 특화된 맞춤형 기상긴급정보를 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템의 1단계 시스템이 개발되고 인공지능을 활용한 긴급성 식별 방안이 연구되었다. 시범연구로 극한 기상에 의한 재난 뉴스기사를 분석하고 심각성을 식별하여 관련된 기상 특보와 연계하는 방안을 제안하고자 하였다. 연구결과: 1단계 기상긴급정보 전달시스템이 개발되었고 보다 광범위한 자료 분석을 통해 유용한 정보를 추가할 수 있는 방안이 제시되었다. 결론: 기상긴급정보의 직접적이며 신속한 제공을 통해 극한기상에 의한 재난 피해를 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.57-58
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• 2022

지속되는 기후변화에 의한 풍수해의 발생 빈도와 강도가 증가함에 따라 풍수해 등 극한 기상현상이 지역 및 상황에 따라 재난으로 이어지는 위험성이 높아지고 있어 기상정보 사용자 및 환경에 따라 서로 다른 기상정보의 중요성과 필요성이 급증하고 있다. 이와 같은 수요를 맞추고자 기상 재난에 의한 피해 위험 지역 거주 주민과 재난 현장에서 재난에 대응하는 방재 관계기관 등 특정 사용자의 요구와 필요에 특화된 맞춤형 기상긴급정보를 다양한 매체의 특성에 맞게 즉각적으로 생성하여 전달하기 위한 기상긴급정보전달시스템이 개발되고 있으며 인공지능을 활용한 긴급성의 식별과 정보 생성 방안이 연구되고 있다.

• 센서학회지
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• 제32권3호
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• pp.164-168
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• 2023

Accurate and reliable weather forecasts for temperature, relative humidity, and precipitation using advanced transformer models and IoT are essential in various fields related to global climate change. We propose a novel weather prediction device that integrates state-of-the-art transformer models and IoT techniques to improve prediction accuracy and real-time processing. The proposed system demonstrated high reliability and performance, offering valuable insights for industries and sectors that rely on accurate weather information, including agriculture, transportation, and emergency response planning. The integration of transformer models with the IoT signifies a substantial advancement in weather and climate modeling.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제52권2호
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• pp.82-91
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• 2019

Objectives: Many studies have explored the relationship between short-term weather and its health effects (including pneumonia) based on mortality, although both morbidity and mortality pose a substantial burden. In this study, the authors aimed to describe the influence of meteorological factors on the number of emergency room (ER) visits due to pneumonia in Seoul, Korea. Methods: Daily records of ER visits for pneumonia over a 6-year period (2009-2014) were collected from the National Emergency Department Information System. Corresponding meteorological data were obtained from the National Climate Data Service System. A generalized additive model was used to analyze the effects. The percent change in the relative risk of certain meteorological variables, including pneumonia temperature (defined as the change in average temperature from one day to the next), were estimated for specific age groups. Results: A total of 217 776 ER visits for pneumonia were identified. The additional risk associated with a $1^{\circ}C$ increase in pneumonia temperature above the threshold of $6^{\circ}C$ was 1.89 (95% confidence interval [CI], 1.37 to 2.61). Average temperature and diurnal temperature range, representing within-day temperature variance, showed protective effects of 0.07 (95% CI, 0.92 to 0.93) and 0.04 (95% CI, 0.94 to 0.98), respectively. However, in the elderly (65+ years), the effect of pneumonia temperature was inconclusive, and the directionality of the effects of average temperature and diurnal temperature range differed. Conclusions: The term 'pneumonia temperature' is valid. Pneumonia temperature was associated with an increased risk of ER visits for pneumonia, while warm average temperatures and large diurnal temperature ranges showed protective effects.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2011년도 전기공동학술대회 논문집
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• pp.285-285
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• 2011

This project can know realtime localization, sea weather and so on. also send information and message for work efficiency. in the case of an emergency like fall into the water or absent without leave, let the other sailer positions will allow for a quick response. so this system can be great help to emergency responders will be able to play a major role.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.7329-7334
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• 2015

본 연구는 전복에서 사고의 특성과 운전자의 행동특성을 분석하기 위한 연구이다. 연구기간은 2011년 1월에서 2014년 5월까지이며 연구대상은 전복사고로 응급의료센터에 내원한 운전자 102명이었다. 연구도구는 교통안전공단 인체상해 데이터를 이용하였으며 여기에는 자동차의 손상정도와 환자의 데이터를 수집하여 정리된 내용으로 차량의 기본정보와 환자정보, 손상의 역학적 원인과 사진 상의 손상정보, 환자의 임상적 손상정보를 모두 포함하고 있다. 자료분석은 SPSS 18.0을 이용하여 기술통계, ANOVA, Chi-square test 분석을 시행하였다. 분석 결과 차량종류에 따른 손상정도계수(Injury Severity Score) 평균 점수는 작은 차량에서 6.00점, 높은 차량에서 11.78점, 그 외 차량에서 14.70점을 보였고 세 집단 간 유의한 차이는 보이지 않았다(P=.267). 안전벨트 착용 여부에서 남자가 여자에 비해 안전벨트를 유의하게 착용하지 않는 것을 볼 수 있었으며 (P=.007), 차량 종류나 날씨 등이 안전벨트 착용 여부와 상관관계를 보이지는 않았다(P=.755, P=.793). 하지만 차량의 크기가 작을수록 운전자들이 안전벨트를 차용하지 않는 경향을 보였고, 날씨가 맑은 날 오히려 안전벨트를 좀 더 착용하는 경향을 볼 수 있었다. 마지막으로 전복 사고에서도 다른 사고 유형에서와 마찬가지로 안전벨트 착용 여부가 손상에 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.136-136
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• 2021

In this study, a deep convolutional neural network (DCNN) model is proposed for short-term precipitation forecasting using weather radar-based images. The DCNN model is a combination of convolutional neural networks, autoencoder neural networks, and U-net architecture. The weather radar-based image data used here are retrieved from competition for rainfall forecasting in Korea (AI Contest for Rainfall Prediction of Hydroelectric Dam Using Public Data), organized by Dacon under the sponsorship of the Korean Water Resources Association in October 2020. This data is collected from rainy events during the rainy season (April - October) from 2010 to 2017. These images have undergone a preprocessing step to convert from weather radar data to grayscale image data before they are exploited for the competition. Accordingly, each of these gray images covers a spatial dimension of 120×120 pixels and has a corresponding temporal resolution of 10 minutes. Here, each pixel corresponds to a grid of size 4km×4km. The DCNN model is designed in this study to provide 10-minute predictive images in advance. Then, precipitation information can be obtained from these forecast images through empirical conversion formulas. Model performance is assessed by comparing the Score index, which is defined based on the ratio of MAE (mean absolute error) to CSI (critical success index) values. The competition results have demonstrated the impressive performance of the DCNN model, where the Score value is 0.530 compared to the best value from the competition of 0.500, ranking 16^th out of 463 participating teams. This study's findings exhibit the potential of applying the DCNN model to short-term rainfall prediction using weather radar-based images. As a result, this model can be applied to other areas with different spatiotemporal resolutions.

• 한국항공운항학회지
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• 제22권3호
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• pp.1-7
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• 2014

The base of leisure air activities are consistently expanding and its demand is expected to increase attributed to GDP growth and people's interest in its activity. Utilizing Visual Flight Rule, light sport aircrafts and ultra-light aircrafts are not under the effect of air traffic control center, which resulted in passenger injury due to emergency landing for adverse weather conditions and technical issues after pulling into mountain area, ocean and even urban area. Such events encouraged safety consciousness toward leisure aircraft activities and developing a measure to prevent a recurrence of the accident. This research focuses on suggesting compositive system for preventive safety management system by providing user based Flight information service and operating effective system, necessary for leisure aircraft activities.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.75-76
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• 2023

연구목적:기존의 예·경보 발령 체계와는 별도로 지역 특성 및 상황에 따라 기상 관련 긴급정보를 적시에 발령하여 사용자가 신속히 대응할 수 있는 정보를 신속하게 제공할 필요가 있다. 연구방법: 업무의 신속한 적용과 효율성을 위하여 기상청 기운용 중인 선진예보시스템과 종합통보시스템, 그리고 방재기상 포탈 시스템과 연동하여 발생하는 다양한 기상정보와 이로부터 발생된 기상특보문(10종), CBS발송문 등을 연동하고, 위험 기상현상에 관한 기상 긴급 판단 기준을 결정한다. 연구결과:긴급기상정보의 발령 주무부처인 기상청이 운용하는 선진예보시스템과 연동하여 기상긴급정보 전달시스템이 개발되었고 기상긴급정보 자동 생성을 위한 판단 모듈과 메시지 자동생성 기능이 구현됨. 결론:현재 기운용중인 시스템과 효율적으로 연동하여 기상긴급정보의 판단 기준을 제공하고 이를 효율적으로 자동 생성하여 기존의 중계망을 통하여 신속한 제공이 가능하게 되어 긴급한 기상 상황에 의한 재난 피해를 대폭 줄 일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.223-236
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• 2020

연구목적: 본 연구에서는 재난관리(예방-대비-대응-복구) 중 대비차원으로 활용하고자 강풍피해예측함수를 개발하였다. 연구방법: 본 연구에서 제안하는 강풍피해예측함수는 재해연보이력, 피해당시 기상자료 그리고 지역특성을 고려하였다. 기상자료는 기상청에서 관측한 풍속과 기온, 피해이력에 해당하는 통계자료는 재해연보, 그리고 지역특성을 반영하기 위한 요소로는 재해연보 상 수록된 복구비, 인구, 비닐하우스 면적, 농가수 등을 활용하였다. 연구결과: 본 연구에서 개발한 함수식은 과거에 발생한 강풍피해이력을 기반으로 예측되는 기상인자와 지역특성을 반영하였으며, 단시간에 피해규모를 예측할 수 있다. 결론: 본 연구에서 개발한 강풍피해예측함수는 정책결정자들의 의사결정, 비상인력 및 방재자원의 배치 등과 같은 효율적인 재난관리에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.