대부분의 실용적인 도난 경보 시스템은 어떤 종류의 시간 지역 특성을 필요로 한다. 시간 지연 특성이 없는 도난 경보 시스템은 보호 구역에 접근하는 사람이 심지어 자기 자신 일지라도 경보음을 울리게 될 것이다. 하지만 만약에 우리가 외출을 하려고 할 때 만약 경보가 해제되어 있다면 외출하면서 우리자신이 경보 장치를 설정하고 나가는 수 밖에 없는데 이 경우 경보를 설정할 수 있는 방법이 없다.
침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 패턴 분석에 이용할 수 있다. 본 논문에서는 경보데이터 패턴 분석을 위해 시퀀스패턴기법을 적용한 경보데이터 마이닝 엔진을 구축한다. 구현된 경보데이터 마이닝 시스템은 기존의 시퀀스 패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘을 확장 구현하여 경보데이터의 빈발 경보시퀀스 분석과 빈발 공격시퀀스 분석에 활용할 수 있다.
최근 다양한 종류의 재난 발생이 증가와 그 피해로 인해 재난에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 재난이 발생 징후가 포착되었을 때나 재난이 발생하였을 때 그 정보를 신속하고 정확하게 전달하고자 국내에서는 각 재난의 특성에 맞는 다양한 종류의 경보시스템을 개발하여 운영하고 있다. 하지만 다양한 경보시스템들은 그 관리책임기관이 다르기 때문에 개별적으로 등장하였다. 그래서 하나의 경보를 전달하기 위해 여러 시스템을 각각 동작시켜야 하는 등의 비효율성의 문제가 발생하였다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 미국, 유럽등지에서는 재난관리 시스템을 통합하려는 연구를 진행하고 있으며, 국내에서도 통합경보시스템을 위한 연구가 진행되어 이 연구 결과로 "이기종 경보 시스템 서버와 통합 재난 경보 게이트웨이 연계 프로토콜" 표준이 제정되었다. 이에 본 논문은 통합재난경보네트워크(IDAN: Integrated Disater Alert Network)를 계층적으로 분석하고, 경보전달을 위한 국제 표준인 CAP(Common Alerting Protocol)과 비교 연구하여 IDAN의 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다.
본 논문에서는 2014년도 몽골에 구축된 지진조기경보시스템(EDWS : Earthquake Disaster Warning System)을 효율적으로 운영하기 위한 방안에 대하여 연구하였으며 우리나라 기업에서 구축 운영 중인 몽골 지진조기경보시스템은 VHF망과 위성망을 이용하여 재난 상황 발생 시 즉각적으로 옥외 경보방송과 TV, 라디오를 이용하여 상황을 전파 할 수 있도록 구성되어 있다. 그러나 울란바토르 시내 중심부에는 많은 관공서와 사무실, 극장, 쇼핑몰, 아파트 등이 밀집되어 있어 실내에서 재난경보 방송을 청취하기가 쉽지 않아 재난경보 사각 지대 및 음영지역이 존재하는 상태이다. 본 연구를 통해 정부 유관기관 및 인구밀집지역 건물 내부에 효과적인 옥내경보방송 방법을 제시하여 각종 재난 재해시 경보방송의 활용성을 높이고 몽골 정부기관과 대형 공공 건물에 의무적으로 옥내경보방송 장치 설치를 유도하여 보다 효율적인 경보방송 시스템을 제시하고자 한다.
본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.
최근 서울, 부산, 울산 등에서 도시 돌발홍수가 빈번히 발생하고 있고 이에 따른 인명 손실 및 재산 피해가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 집중 호우의 대부분은 저고도 대기에서 생성 및 발달되며, 소멸까지의 시간은 2-3 시간에 불과하여 기존의 우리나라 수문기상 관측시스템은 이러한 유형의 강우량 예측에 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 기상, 재난 관련 정부 기관들이 저고도 수문기상 관측을 위한 도시형 X-밴드 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 본 연구의 목적은 그보다 선행하여 돌발성 수문기상 재해연구를 위해 한국건설기술연구원에서 도입한 X-band 이중 편파 레이더 시스템을 이용하여 보다 간단하고 정확한 재난 감시 및 예경보 시스템을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 X-밴드 레이더 데이터로부터 추정된 정량적 강수량을 모니터링 하여 도시 지역의 돌발홍수를 자동으로 경고하는 방법을 제안한다. 또한 Google 어스 플랫폼을 사용하여 정확한 3D QPE-GIS 매칭 기법을 개발함으로써, 심각한 수문기상 현상이 발생하는 정확한 위치를 추적하고 직관적인 경보서비스를 가능케 한다. 본 연구에서 제안하는 경보시스템은 레이더 데이터 분석도구, 위험결정 도구 및 위험경고 표시 도구의 세 가지 기술로 구성된다. 제안된 돌발홍수 경보시스템은, 시뮬레이션을 통해 X-밴드 레이더 데이터로부터 정량적 강수량이 계산되며, GIS 상에서 레이더 반사도 및 강우강도가 3차원 이미지 형태로 표시된다. 그런 다음 Google 어스에서 3D 큐브 블록으로 대표되는 강수량이 동시에 누적표출 되도록 설계되었다. 또한 분석된 X-밴드 레이더 데이터로부터 지역별 누적 강수량을 업데이트 및 모니터링하고 기 설정된 돌발홍수 발생 한계치(trigger)에 도달하면 홍수경보 메시지를 표시한다. 향후, 제안된 경보시스템에 대한 기술적 도구를 개선하면서 대규모 수문기상 레이더 네트워크로 광범위한 강우를 모니터링하면 전국적인 돌발홍수 경보시스템으로 확대가 가능하다.
최근 세계적으로 이상기후나 지진 등의 자연재난이 증가하고 그 피해도 대형화되고 있는 추세로, 선진 여러 나라는 국민의 생명과 재산 보호를 위해 다양한 매체를 활용한 신속한 재난 예보와 지능적이고 맞춤식 경보 전달을 위해 노력하고 있다. 본고에서는 지능 맞춤형 경보발령 관련 해외 동향을 소개하고, 통합경보시스템의 구조와 통합경보시스템에서의 지능형 경보발령과 맞춤형 경보발령에 대한 정의, 통합경보시스템에서 지능 맞춤형 경보발령을 적용하는 방법에 대해 제시하였다.
최근 세계적으로 지구온난화로 인한 이상기후로 수해나 지진 등의 자연재난이 증가하고 그 피해도 대형화되며 종류도 다양화 되는 추세로, 선진 각국은 국민의 생명과 재산을 보호하기 위해 다양한 매체를 활용하여 신속한 재난예보와 경보 전달을 위해 노력하고 있다. 본고에서는 국내외 재난경보 방송동향과 국외 통합경보시스템에 대해 소개하고, 지능 맞춤형 통합경보시스템의 필요성과 연구개발 사례와 연구개발 중인 지능 맞춤형 통합경보시스템을 살펴보고자 한다.
영광원자력 제1발전소는 주제어실 경보시스템을 순수한 국내기술로 처음 개발하여 영광 1호기에 설치, 성공적인 시운전을 마치고 본격적인 운영에 들어갔다. 아울러 2호기에도 최근 설치, 시운전중에 있다. 이번에 개발$\cdot$성공한 경보시스템은 디지털방식에 의한 분산제어시스템으로 기존의 외국 것보다 그 성능을 획기적으로 향상시킨, 계측제어설비 국산화개발의 쾌거로서, 원전에서 신뢰성을 확보한 후 그 영역을 수화력으로 확대하고, 나아가 일반 산업체에도 적용이 가능하여 그 응용이 무한할 것으로 보인다. 그 개발경위와 활용전망 등을 들어본다.
수질오염 사고를 판단하기위한 경보모형은 다중퍼셉트론과 다층신경망, 뉴로-퍼지 모형들로 구성되었으며, 개발된 기준축에 따른 안정, 주의, 경고 상태를 학습하였다. 수질예측 모형에 유출예측 모형을 연계하고 경보모형을 결합하여 인공지능 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템을 GUI로 구현하였다. GUI 화면은 초기화면, 자료 전처리 과정, 유량예측 과정, 수질예측 과정, 경보시스템의 순으로 진행된다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 시스템의 적용성을 검토하였으며, 인공지능 경보시스템은 이상수질에 대하여 위험 및 안정 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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