The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.4
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pp.537-548
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1993
The OSI fault management is composed of specific management functions such as the Alarm Reporting Function, Event Report Management Function, and Log Control Function. The fault management is to notify and manage the events and the alarm data which are transfered as the information of the fault management may be managed effectively. And it is necessary to design the model of the fault management properly by using these functions for the study of network management activities. Therefore, in this paper, the integrated management model of the Event Report Management and Log Control Function based on Alarm Reporting Function is investigated. Also, the system component of alarm collector which is added in the manager system for the effective fault management is studied and proposed.
Currently, the domestic early warning system is issued differently for each disaster, and is operated independently by relevant organizations from central government to local governments. Representative domestic disaster warning systems include disaster broadcasting using CBS(Cell Broadcasting Service) and DMB(Digital Multimedia Broadcasting) Automatic Emergency Alert Service, DITS(Disaster Information Transform System) transmitted and displayed on TV screens, automatic response system, automated rainfall warning system, and disaster message board. However, due to the difference in the method of issuing each emergency alert at the site of an emergency disaster, the alerts are issued at different times for each media, and the delivered content is also not integrated. If these systems are integrated, it is expected that damage to people's property and lives will be minimized by sharing and integrated management of disaster information such as voice, video, and data to comprehensively judge and make decisions about disaster situations. Therefore, in this study, we present a plan for the integration of the disaster warning system along with the analysis of the operation status of the domestic early warning system.
This paper presents the requirements analysis for the Terrestrial DMB Automatic Emergency Alert Service (AEAS) Standard. First, the basic concepts in disaster management and the AEAS system structure are presented as a background. Next, other emergency alert systems and the related standards are analyzed. We propose taxonomy to categorize the emergency alert systems and analyze the characteristics of each system. Next, we analyze advantages of T-DMB for the delivery medium of emergency alert message and problems to resolve for the enhanced performance. Finally, we propose service requirements which will achieve general/special-purpose, non-interrupting, location-adaptive, automatic, message delivery service. The paper will contribute as a guideline to the development for emergency alert service standards for other broadcasting media.
Purpose: This study aims to design and verify an onsite EEWS that extracts the P-wave from a single seismic station and deduce the PGV. Method: The P-wave properties of Pd, Pv, and Pa were calculated by using 12 seismic waveform data extracted from historic seismic records in Korea, and the PGVs were computed using empirical equation on the P properties - PGV relationship and compared with the observed values. Results: Comparison of the observed and estimated PGVs within the alarm level shows the error rate of 86.7% as minimum. By reducing the PTW to 2 seconds, the alarm time can be shortened by 1 second and the seismic blind zone near the epicenter can be shortened by 6 Km. Conclusion: Through this study, we confirmed the availability of the on-site EEWS in Korea. For practical use, it is necessary to develop regression formula and algorithm reflect local effect in Korea by increasing the number of seismic waveform data through continuous observation, and to eliminate the noise from the site.
본 연구에서는 K-water에서 무궁화 5호 위성을 이용하여 홍수예경보망의 원격 데이터 취득하는데 있어서, 위성통신단말장치의 효율적인 운영을 위하여 위성통신단말장치에 대한 모니터링 및 유지관리를 할 수 있는 상태진단 프로그램을 개발 적용하여 홍수예경보시스템의 운영 효율화를 도모하고자 한다.
Kim, Ho-sung;Kim, Jong-rip;Kim, Jae-jong;Yoon, Young-min;Kim, Dae-kyung
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.317-321
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2022
In response to Incheon tap water accident in 2019, the Ministry of Environment has created the "Comprehensive Measures for Water Safety Management" to improve water operation management, provide systematic technical support, and respond to accidents. Accordingly, K-water is making a smart water supply management system for the entire process of tap water. In order to advance the response to water accidents, it is essential to secure the reliability of real-time water operation data such as flow rate, pressure, and water level, and to develop and apply a warning algorithm in advance using big data analysis techniques. In this paper, various statistical techniques are applied using water supply operation data (flow, pressure, water level, etc) to prepare the foundation for the selection of the optimal operating range and advancement of the monitoring and alarm system. In addition, the arrival time is analyzed through cross-correlation analysis of changes in raw water turbidity between the water intake and water treatment plants. The purpose of this paper is to study the model that predicts the raw water turbidity of a water treatment plant by applying raw water turbidity data considering the time delay according to the flow rate change.
In this paper, we propose the construction of an IOT that monitors foresters' physical abnormalities in real time, performs emergency measures, and provides alarms for natural disasters or heatstroke such as a nearby forest fire or landslide. Nodes provided to foresters include 6-axis sensors, temperature sensors, GPS, and LoRa, and transmit the measured data to the network server through the gateway using LoRa communication. The network server uses 6-axis sensor data to determine whether or not a forester has any signs of abnormal body, and performs emergency measures by tracking GPS location. After analyzing the temperature data, it provides an alarm when there is a possibility of heat stroke or when a forest fire or landslide occurs in the vicinity. In this paper, it was confirmed that the real-time detection of physical abnormalities of foresters and the establishment of disaster early warning IOT is possible by analyzing the data obtained by constructing a node and a gateway and constructing a network server.
Kim, Dowon;Kim, Minkyu;Kim, Yoon;Han, Seon-Sook;Heo, Jungwon;Choi, Hyun-Soo
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.12
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pp.69-76
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2022
This paper proposes a method of refining and processing time-series data using Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC-IV) v2.0 data. In addition, the significance of the processing method was validated through a machine learning-based pressure ulcer early warning system using a dataset processed based on the proposed method. The implemented system alerts medical staff in advance 12 and 24 hours before a lesion occurs. In conjunction with the Electronic Medical Record (EMR) system, it informs the medical staff of the risk of a patient's pressure ulcer development in real-time to support a clinical decision, and further, it enables the efficient allocation of medical resources. Among several machine learning models, the GRU model showed the best performance with AUROC of 0.831 for 12 hours and 0.822 for 24 hours.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.6
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pp.1153-1166
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2011
Detecting misbehavior in vehicular ad-hoc networks is very important problem with wide range of implications including safety related and congestion avoidance applications. Most misbehavior detection schemes are concerned with detection of malicious nodes. In most situations, vehicles would send wrong information because of selfish reasons of their owners. Because of rational behavior, it is more important to detect false information than to identify misbehaving nodes. In this paper, we propose the variable precision rough sets based misbehavior detection scheme which detects false alert message and misbehaving nodes by observing their action after sending out the alert messages. In the proposed scheme, the alert information system, alert profile is constructed from valid actions of moving nodes in vehicular ad-hoc networks. Once a moving vehicle receives an alert message from another vehicle, it finds out the alert type from the alert message. When the vehicle later receives a beacon from alert raised vehicle after an elapse of time, then it computes the relative classification error by using variable precision rough sets from the alert information system. If the relative classification error is lager than the maximum allowable relative classification error of the alert type, the vehicle decides the message as false alert message. Th performance of the proposed scheme is evaluated as two metrics: correct ratio and incorrect ratio through a simulation.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.14
no.3
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pp.474-481
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2011
The Electronic Warfare Computer for the Aircraft Survivability Equipment will improve the ability for countermeasures by analysis about threat information. This paper suggests method that threat data integration of multiple sensors(Radar Warning Receiver, Laser Warning Receiver, Missile Warning Receiver). The algorithm of threat data integration is based on detected threat sequence and azimuth information. The threat sequence information is analyzed in advance and the azimuth data is received from sensors. The suggested method is evaluated through simulation under the environment like real helicopter.
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