Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.288-288
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2022
행정안전부는 뉴딜사업 일환으로 인명피해 우려가 높은 산악지역 및 마을 상류부에 위치한 재해위험지구, 급경사지 및 노후저수지 등에 대해 위기상황에 신속·정확하게 작동하는 조기경보시스템 구축 사업을 진행 중이다. 특히 재난발생 시, 인명피해에 가장 민감한 조기경보발령에 대해서는 지역적 수리·수문특성을 고려한 단계별 위험요소(강우량, 수위, 조위 등)를 정량화하여 위험지역 내 주민들이 적절한 대응을 할 수 있도록 조기경보 기준을 정립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 충청남도 보령시를 관통하는 대천천 유역에서 집중호우가 발생할 경우 침수피해 발생 가능성이 높은 대천천 하상주차장 구간을 중심으로 상류의 청천저수지에서 방류하는 홍수량과 하류의 서해 조위가 대천천 본류의 하상주차장에 미치는 영향을 수리학적 모형을 이용하여 분석하고자 하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.309-309
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2018
기후변화에 따른 강우의 규모와 발생빈도 증가로 농촌유역의 홍수 피해는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 우리나라의 홍수 피해 저감 대책은 도시지역의 대하천 주변으로 집중되어있으며, 소하천 및 농촌유역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 투자 노력은 부족한 실정이다. 특히, 최근 들어 갑작스런 집중호우 등으로 인한 농촌유역 돌발홍수 피해 사례가 증가하고 있으며, 이에 대응하기 위해서는 홍수 발생 등을 신속하게 파악하기 위한 돌발홍수 예경보 시스템 개발이 필요하다. 한편, 최근 산업의 혁신과 생산성 향상을 위한 새로운 패러다임으로 4차 산업혁명이 대두되고 있으며, 빅데이터와 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)을 비롯하여 사물인터넷 (Internet of Things, IoT), 드론, 슈퍼컴퓨팅 등의 이른바 4차 산업혁명 기술을 활용한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 농촌유역 홍수 피해를 저감하고 또한 사전에 대비하기 위해 빅데이터와 인공지능 등 4차 산업혁명 기술을 적용한 농촌유역 돌발홍수 예경보 시스템을 개발하고 그 적용성을 평가하고자 한다. 우선, 농촌유역의 홍수와 관련된 빅데이터 (기상 자료, 수문 자료, 기후변화 자료, 농업용 수리구조물 자료 등)를 토대로 정형 빅데이터와 비정형 빅데이터를 구분 추출하고 이를 연계 해석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 추출한 정형 및 비정형 빅데이터를 활용하여 딥러닝을 기반으로 농촌유역의 홍수를 예측하고 홍수 예경보 기준에 따른 평가를 수행할 수 있는 시스템을 개발하였다. 과거 강우사상을 홍수 예경보 시스템에 적용하여 홍수 모의 결과를 도출하였으며, 재해연보 등과 비교 분석하여 시스템의 적용성을 분석하였다.
The syndromic surveillance system is designed to identify illness clusters before diagnoses are confirmed and reported to public health agencies, to provide rapid public health response, and thereby to reduce morbidity and mortality. Korea Centers for Disease Control and Prevention (KCDC) has implemented the emergency department-based syndromic surveillance system. To design upgraded and enhanced functions of the current syndromic surveillance system in KCDC for the early warning of adverse disease events, we surveyed many papers. This paper describes the operation status of syndromic surveillance system in other countries and the improvement of the syndromic surveillance system in KCDC.
Ahn, Soyoung;Kim, Jihee;Jeon, Inchan;Choi, Seong Jong
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.06a
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pp.87-89
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2014
세월호 사고를 계기로 재난 관리 체계에 대한 우려가 커지고 있다. 자연재난, 사회적 재난이 발생했을 때, 대응 과정에서 선행되어야 하는 것이 신속하고 정확한 재난 경보 전달이다. 경보발령권자가 경보를 발령하여, 이 메시지가 유관기관과 대상 지역의 경보시스템에 동시에 전달될 수 있는 표준화된 방법이 필요하다. 이 방법을 위해 Common Alerting Protocol 이라는 메시지 형식을 도입하여 재난 경보 시스템을 표준화할 수 있다. 본 논문에서는 CAP 이 무엇인지 설명하고, 이 메시지 형식을 사용하여 경보를 발령하기 위한 화면 구성을 제안한다.
기업 활동에서 인터넷과 정보통신 시스템에 대한 의존도가 점차 심화됨에 따라 보안사고의 발생시 기업이 감당해야 할 사업적 위험도 함께 증대하고 있다. 따라서 최근 다양한 사이버 공격의 징후를 조기에 감지하고 대응함으로써 피해범위를 최소화할 수 있는 조기경보 체계의 구축에 많은 기업들이 관심을 갖기 시작했다. 하지만 조기경보 체계의 구축과 운용을 위해서는 비용과 기술적인 장애를 극복해야 한다. 본 논문은 대부분의 기업들이 네트워크에서 실시간 위협탐지를 위해 사용하는 네트워크 침입탐지 시스템(N-IDS)과 정기적인 보안감사용으로 주로 운영하는 취약점분석 시스템(VAS)을 이용하여 경제적이고, 효과적으로 사이버 공격의 징후를 신속하게 파악할 수 있는 조기경보 시스템의 설계방법을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.05a
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pp.311-313
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2018
해양안전심판원의 해양사고 통계자료에 따르면 기관손상 등을 제외한 해양사고 중 충돌사고의 비중은 가장 높고, 대부분의 충돌사고는 경계소흘 등 운항과실이 약 90%를 차지한다. 본 연구에서는 운항자의 항행 안전을 지원하고자 육상 무선 통신기술을 이용하여 중소형 선박의 충돌예방 시스템을 최종적으로 개발하기 위해 먼저 소형어선(30톤미만) 운항자의 요구분석을 수행하였다. 분석을 통해 충돌회피거리, 당직자 배치, 긴급피항시 필요시간, 충돌 및 경보시스템 개발에 필요한 사항 등을 도출하였다. 향후 이를 바탕으로 해상에서의 선박충돌 예방을 위한 신뢰성 높은 충돌경보 알고리즘을 개발 적용하는 등 사용자 편의적인 충돌경보 시스템을 개발하고자 한다.
침입탐지시스템은 공격이라고 판단되면 경보를 발생하여 보안 관리자에게 알려주거나 자체적으로 대응을 하게 된다. 그러나 이러한 경보들 중에 오경보가 많이 포함되어 있어 침입탐지시스템의 성능을 저하시킬 뿐 아니라 대량의 경보자체가 보안메커니즘에 방해가 되고 있다. 특히 오경보중 False Positive가 전체 오경보의 대부분을 차지하고 있다. 즉, False Positive는 정상 행위를 침입행위로 오인하여 판단하는 것을 의미한다. 경보들 중 이러한 오경보들은 네트워크 전반에 걸친 보안 서비스의 질을 하락시키는 원인이 된다. 따라서 침입탐지시스템의 성능향상을 위해서는 이러한 오경보 문제가 반드시 해결되어야 한다. 본 논문에서는 침입탐지시스템의 오경보를 감소시키는 결정트리 기반 오경보 분류모델을 제안하였다. 결정트리 기반 오경보 분류 모델은 침입탐지시스템의 오경보율을 감소시키고 침입탐지율을 향상시키는 역할을 수행한다는 것을 확인할 수 있었다.
특정 또는 불특정 네트워크를 공격 대상으로 하는 인터넷 웜, 분산서비스거부 공격 등의 출현과 가공할 파괴력으로 인해 네트워크에 대한 보안 요구가 점차 증가하고 있다. 침입탐지시스템 등의 네트워크 보안 솔루션은 네트워크 공격에 대한 감시 및 차단 등의 기능을 제공하며 기술적인 진화를 거듭하고 있지만, 근본적인 한계로써 국부 감시로 인한 불명확성과 오탐에 의한 보안경보$^{1)}$ 플러딩 등이 지적되고 있다. 특히 보안경보의 플러딩 현상은 네트워크 보안 상태를 정확하게 판단하는 것을 방해함으로써 조기경보체제의 구축을 어렵게 하는 요인이 되고 있다. 최근 이러한 부분을 극복하기 위해 보안경보 간의 상호 연관성 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 보안경보에 대한 연관성 분석 동향에 대해서 논의한다. 또한 보안경보의 집단화(aggregation)를 이용한 네트워크 공격 상황 분석방안에 대해서도 논의한다. 보안경보의 집단화를 이용한 공격 상황 분석은 엄청나게 발생하는 보안경보로부터 조기경보를 위한 공격 정보의 판별과 광역 네트워크상에서 이상 현상의 탐지를 가능하게 한다. 이와 더불어 현재 ETRI에서 개발 중에 있는 네트워크 공격 상황 분석기인 NASA(Network Attack Situation Analyzer)에 대해서도 간략히 소개한다.
논문에서는 비전센서로 전방도로영상을 획득하여 차선인식과 정을 거쳐 자율주행에 필요한 도로정보를 추출하고 사고를 방지할 수 있게 경보음을 발생하는 기법을 제시한다. 비전을 통해 입력되는 정보중 직선도로나 곡선도로의 외곽에 해당하는 백색 선만을 인식하는 알고리즘이 필요하다. 이러한 알고리즘을 수행하기 위해서는 많은 계산량이 필요로 하기 때문에 실시간의 자율주행 시스템에의 적용은 제약이 수반된다. 본 논문은 이와 같은 문제를 해결하기 위해 세선화 영역 및 차선이탈경보시스템(LDWS) 알고리즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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