• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.16 no.5
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• pp.43-53
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• 2015

In this study, detection methods of outlier in various monitoring data that fit into big data category were developed and outlier detections were conducted for both artificial data and real field monitoring data. Rule-based methods applied rate of change and probability of error for monitoring data are effective to detect a large-scale short faults and constant faults having no change within a certain period. There are however, problems with misjudgement that consider the normal data with a large scale variation as outlier caused by using independent single dataset. Rule-based methods for noise faults detection have a limit to application of real monitoring data due to the problem with a choice of proper window size of data and finding of threshold for outlier judgment. A correlation analysis among different two datasets were very effective to detect localized outlier and abnormal variation for short and long-term monitoring dataset if reasonable range of training data could be selected.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.18 no.6
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• pp.105-113
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• 2014

Most operating civil structures measure response data continuously by various types of sensors and evaluate their health conditions. Measurement control criteria for such civil structures are usually defined in the first operating stage by experts working at a construction or engineering company. However, a few studies have been carried to examine the adequacy of these measurement control criteria based on the actual measured data. The paper introduces a systematic way of resetting the measurement control criteria for the measured monitoring data based on the statistical aspects of the measured data. The proposed statistical approach has been examined with actually measured time-history data from a bridge structure.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.16 no.6
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• pp.34-44
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• 2012

Many kind of sensors in the dam produce a lot of data associated with the maintenance and safety of the dam. So it is important to measure the reliability of the sensor (or measured data). In this paper, the new method using modified coherence function is proposed to measure the reliability of the sensor remotely. To verify feasibility of proposed method in the field, proposed method was applied to data of piezometer and earth pressure cell. Through field applications, the potential of the proposed method was verified.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.55-56
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• 2017

본 논문에서는 작물재배에 대한 전문지식이 없는 초심자를 위하여 IOT를 이용하여 작물 재배에 필요한 데이터를 취득하는 시스템을 제안한다. 베이비 붐 세대의 은퇴가 진행되면서 도시농업의 증가와 정밀 고소득 장물에 대한 수요가 증가되고 있어 이에 필요한 작물의 재배자료에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이에 각각의 작물에 따른 최적의 재배데이터를 계측하여 데이터베이스로 구축에 관한 연구를 진행하고자 한다. 작물 재배 데이터의 취득은 작물 데이터를 취득하는 계측 및 제어부와 계측데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 기초로 작물재배 데이터를 처리하는 서버부분으로 구성되며, 계측 및 제어부에서 재배환경의 온도, 습도, 그리고 광량, 수분공급시기, 영양분 투입 데이터를 계측하여 일정 시간마다 서버로 저장한다. 따라서 본 논문에서 구축하고자 하는 IOT를 이용하여 작물 재배에 필요한 데이터는 최적의 작물 생장환경을 지속적으로 제공하여 비전문가의 농업활동에 새로운 방향을 제시하리라 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.19-19
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• 2023

최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.380-380
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• 2020

가뭄 피해 극복을 위한 인공 함양지 통합관리시스템의 일부로써 지표수-지하수 연계 특성 분석용 의사결정을 전달하는 인공지능 스마트 계측기의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔으나 실용성과 효율성을 동시에 갖춘 계측기는 시장에 출시되지 않았다. 기존의 계측기는 단순 측정이 목적이었으며 분석을 위해서는 일정 기간 직접 계측하여 분석하거나, 계측데이터를 원격 망을 통하여 서버로 전송하고 관리자가 데이터를 해석하는 방식을 취하였다. 또한, 수질 계측과 수질의 미소 변동성을 동시에 계측하여 수질 변화상태를 판단 할 수 있는 수질 계측기는 상품화되지 않아 다목적 수질 분석에 한계점을 갖고 있다. 이러한 한계점이 기존의 지하수 수질 계측기로는 불가능한 수중 라돈을 채수 없이 계측 가능하도록 하고, 순간 수질 변화 및 수질 변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 라돈, 전도도, 수위, 수온 및 필름형 pH 센서를 개발하여 적용한 다항목 계측기로 통합하는 연구가 필요한 이유이다. 개발한 계측기는 빅데이터 기반의 지능형 수질 변동성 분석 알고리즘을 내장하고 수직 깊이 방향의 다중심도 계측이 가능하도록 핵심적인 통신 연결성을 확보하였고 다양한 수질에서 견딜 수 있으며 특히 인공함양에서 발생하는 철, 망간에 부식되지 않는 재질을 이용하여 설계한 '지표수-지하수 연계 특성 분석용 다심도 및 인공지능 스마트 계측장치'이다. 본 장치는 기존 지하수 수질 계측기에서는 불가능하였던 순간 수위변화 및 수위변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 초당 측정 샘플링 주파수(10Hz)를 높인 계측회로를 개발하여 적용하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1779-1780
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• 2006

오늘날 대부분의 감시 시스템은 유선에 의한 계측 시스템을 사용하고 있다. 하지만, 유선 감시 시스템은 흩어져 있는 많은 지점의 데이터를 측정하기 어렵고, 초기 설치시나 변경 시에 많은 비용이 소요된다. 우리나라에는 다수의 통신 기지국이 설치되어 있어, 무선 통신망의 구축이 잘 되어 있기 때문에 무선 통신망을 계측 시스템에 적용할 경우 이용하기 용이하고 계측 된 데이터를 송수신시 소모되는 비용 또한 저렴하다. 때문에, 넓게 분포되어 있는 지점의 데이터 측정에는 무선 통신망을 이용하는 것이 유선 계측 시스템의 여러 단점들을 보완할 수 있어 시스템 구성 및 관리에 유리하다. 무선 감시 시스템은 넘게 분포된 불특정 지점의 데이터를 측정할 수 있으며, 무선 통신에 기본적으로 사용되는 시간 정보를 이용하여 여러 계측기의 데이터를 동시에 측정할 수 있다. 또한 센서에서 데이터를 메인 서버로 전송하는 동작 이외에 메인 서버의 명령으로 센서에서 데이터를 취득하여 메인 서버로 재전송할 수 있는 양방향 통신의 구축 또한 용이하다. 본 논문에서는 CDMA 모듈을 통한 무선 통신을 이용하여 여러 지점의 데이터를 동시에 계측할 수 있는 양방향 통신 시스템 구축에 관하여 연구한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.320-320
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• 2023

강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.23 no.4
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• pp.221-232
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• 2021

Most of measurement sensors used for maintenance are continuously exposed to various environmental factors such as transportation and rainfall, so the possibility of breakage increases gradually. The maintenance measurement sensor of domestic subway tunnel shows an average of 14.2% to 14.8% of loss rate after about 5 to 6 years from installation, and it shows a sensor loss rate of about 13.9% in case of foreign countries. As a result, it can be seen that an average of 15% of maintenance measurement sensors at home and abroad cannot send measuring values after 5~6 years. In order to continuously collect accurate data, measurement data must be recovered by performing repair or replacement of the sensor, but some lost measurement sensors are buried after installation. So, there are many difficulties in repairing sensors, including cost and time. Therefore, in this paper, we propose lost measurement sensor data estimation technology based on data trend analysis using adjacent sensors.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.42 no.5
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• pp.599-606
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• 2022

Strain gauges and the bridge weigh-in-motion (BWIM) method are the representative field measurement methods used for fatigue evaluationsof a steel bridge-in-service. For a fatigue reliability evaluation to assess fatigue damage accumulation, the effective stress range and the number of stress cycles applied as the fatigue details can be estimated based on the AASHTO Manual for Bridge Evaluations with the field measurement data of the target bridge. However, the procedure for estimating the effective stress range and the stress cycles from field measurement data has not been explicitly presented. Furthermore, studies that quantitatively compare differences in fatigue evaluation results according to the field measurement data type or processing method used are still insufficient. Here, a fatigue reliability evaluation is conducted using strain and BWIM data that are measured simultaneously. A frame model and a shell-solid model were generated to examine the effect of the accuracy of the structural analysis model when using BWIM data. Also, two methods of handling BWIM data when estimating the effective stress range and average daily cycles are defined. As a result, differences in evaluation results according to the type of field measurement data used, the accuracy of the structural analysis model, and the data handling method could be quantitatively confirmed.