• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.17 no.6
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• pp.25-39
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• 2018

The purpose of this study is to develop an efficient incident detection algorithm by applying machine learning, which is being widely used in the transport sector. As a first step, network of the target site was constructed with micro-simulation model. Secondly, data has been collected under various incident scenarios produced with combination of variables that are expected to affect the incident situation. And, detection results from both McMaster algorithm, a well known incident detection algorithm, and the Naive Bayes algorithm, developed in this study, were compared. As a result of comparison, Naive Bayes algorithm showed less negative effect and better detect rate (DR) than the McMaster algorithm. However, as DR increases, so did false alarm rate (FAR). Also, while McMaster algorithm detected in four cycles, Naive Bayes algorithm determine the situation with just one cycle, which increases DR but also seems to have increased FAR. Consequently it has been identified that the Naive Bayes algorithm has a great potential in traffic incident detection.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.6
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• pp.175-196
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• 2004

This study focuses on improving the performance of freeway incident detection by introducing some new measures to reduce false alarms in developing a new incident detection model. The model consists of the 5 major components through which a series of decision makings in determining the given traffic flow condition are made. The decision making process was designed such that the causes of traffic congestions can be accurately classified into several types including incidents and bottlenecks according to their unique characteristics. The model performance was tested and found to be compatible with that of the existing well-recognized models in terms of the detection rate and detection time. It should noted that the model produced much less false alarms than most of the existing models. The study results prove that the initial objective of the study was satisfied as it was an experimental trial to improve the false alarm rate for the incident detection model to be more pactically usable for traffic management purposes.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.4
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• pp.97-113
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• 2023

Swift and appropriate responses in emergency situations like objects falling on the road can bring convenience to road users and effectively reduces secondary traffic accidents. In Korea, current intelligent transportation system (ITS)-based detection systems for emergency road situations mainly rely on loop detectors and CCTV cameras, which only capture road data within detection range of the equipment. Therefore, a new detection method is needed to identify emergency situations in spatially shaded areas that existing ITS detection systems cannot reach. In this study, we propose a ResNet-based algorithm that detects and classifies emergency situations from vehicle camera footage. We collected front-view driving videos recorded on Korean highways, labeling each video by defining the type of emergency, and training the proposed algorithm with the data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.337-341
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• 2010

최근들어 기상 이변에 따라 단시간에 집중되는 국지호우로 인하여 돌발홍수(Flash Flood)에 의한 피해가 빈번하게 발생하고 있다. 대하천의 경우에는 각 홍수 통제소에 의한 홍수 예경보 시스템(Flood Warning System)을 통하여 본류 구간에서의 인명 및 재산 피해가 과거에 비하여 상당히 감소하였으나 소하천에서는 반대로 피해가 증가하고 있는 실정이며, 따라서 돌발홍수에 대한 대비의 필요성이 증대되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 돌발홍수로 인한 인명 및 재산 피해를 최소화하기 위하여 산지유역의 돌발홍수 발생 위험도를 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 돌발홍수 위험도를 평가하기 위하여 고려되는 요소들로는 유역경사, 하천경사, 강우특성 등이며, 이러한 서로 다른 단위의 평가요소들을 종합적으로 고려하기 위하여 다기준의사결정방법 중 하나인 PROMETHEE 기법을 이용하였다. 주요 평가 인자들은 크게 지형특성, 지역특성 및 강우특성으로 구분되며, 각 평가 요소들간의 상대적인 가중치의 산정은 엔트로피 이론을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 위험도 평가 방법은 그 적용성을 검증하기위하여 17개의 소유역들을 포함하고 있는 봉화군 유역에 적용되었다. 적용 결과 봉화군 유역 내 17개의 소유역들은 돌발홍수에 대한 상대적인 위험도에 따라 고 중 저위험군으로 분류되었으며, 과거 돌발홍수로 인한 피해 이력이 있는 소유역이 고위험군에 속해있는 결과를 나타냄으로써 본 연구의 방법론에 대한 적용성이 검증되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1867-1872
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• 2010

본 연구에서는 1980년부터 2008년까지의 재해역학조사센터(http://www.emdat.be/)의 자료를 활용하여, 북한지역의 홍수로 인한 피해를 조사하였다. 북한의 홍수 발생 기간 중 약 70%가 주로 7월과 8월에 발생하였으며, 홍수로 인한 총 재산피해는 약 180억 달러에 달한다. 이중 1995년의 홍수는 약 150억 달러로 세계 50대 자연재해로 기록되었다. 또한, 2007년의 홍수는 북한의 자연재해 중 가장 많은 인명피해로 당시 사망자는 600명 이상이 기록되었다. 북한의 홍수 유형별 피해 규모를 분석하기 위하여 홍수 유형을 불특정 홍수, 돌발 홍수, 일반 홍수로 분류하여 분석하였다. 또한, 남북한의 차이를 분석하기 위하여 남한의 홍수 사례를 같은 유형으로 분류하여 함께 비교하였다. 유형별 빈도는 남한의 경우 3가지 유형이 비슷한 빈도로 발생된 반면, 북한의 경우 일반홍수의 빈도가 다른 홍수의 빈도 보다 조금 많이 발생하였다. 유형별 인명피해 부분에서는 남한은 전체 유형에서 돌발홍수가 52%로 가장 많은 부분을 차지했으며, 북한의 경우는 일반홍수가 42%로 가장 많이 차지하였다. 결론적으로 남한은 일반홍수와 돌발홍수의 빈도는 같았으나, 돌발홍수가 인명피해 면에서 2.3배 많이 발생하였으며, 북한의 경우 불특정 홍수와 돌발홍수의 발생 빈도는 같았으나, 돌발홍수로 인한 인명피해가 1.5배 많이 발생하였다. 경제적 피해 부분에서는 남한의 경우 돌발홍수가 약 19억 달러로 가장 많은 피해액을 발생시켰으며, 북한의 경우 일반홍수가 약 153억 달러로 가장 많은 피해액을 발생시켰다. 이는 남한의 약 7배에 해당하는 금액이다. 남북한이 경제적 피해 부분에서 큰 차이를 보이는 것은 1995년의 대홍수의 피해액이 약150억 달러로 기록되었기 때문으로 사료된다. 향후 기후변화로 인하여, 자연재해는 더욱 증가할 것으로 생각된다. 남한의 연구뿐만 아니라 한반도 전체에 대한 연구가 필요하다. 현재, 북한의 경우 기상 현상, 재해정보 등의 연구 자료는 남한 지역의 연구에 비해 상대적으로 많이 부족하며, 매우 제한적이고 단편적인 자료들만 존재하고 있다. 따라서 이에 관한 많은 연구들이 필요한 실정이다. 현재 작성되어 있는 북한의 재해 취약성 지도를 좀 더 연구하여, 한반도 전체의 재해 취약성 지도의 작성이 필요할 것으로 생각된다. 또한, 한반도 지역에서 발생하는 위험기상에 따른 사회경제적 피해를 줄이고 능동적으로 대처하기 위해 남북간 기상협력이 활성화 될 필요가 있을 것으로 생각된다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.6
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• pp.219-227
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• 2001

In this study, the simulation was constructed using CA(Cellular Automata) rule to analyze the effect of incidents, which was verified using real-time VDS data and data collected on the field. The study analyzed the effect of incidents on highways by the simulation. The result appears to be statistically available with 5% of significance level. In order to analyze the effect of incident, the study classified time period of incidents and types of incidents in relation with traffic volume. Also, the effect of each type of incidents was analyzed in terms of time difference in sectional travel and delay time. In conclusion, little effect of incidents on traffic flow is noticed with light traffic volume but it becomes serious as the traffic volume increases. In addition, the delay happens to appear without incidents as the traffic volume increases over 2000 veh/hour. Also, when incidents happened during 45 minutes, the delay was about 425-722 veh·hour.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 2002.11a
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• pp.43-44
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• 2002

A pulsed jet was measured with high-definition 3D-PTV technique. The measurement system consists of three CCD cameras, Ar-ion laser, an image grabber and a host computer. Two fitness functions were introduced in a genetic algorithm in order to enhance the correspondences of the particles. One was based on a concept of the continuum theory and the other one was based on a minimum distance error. The head vortex of the jet was visualized by LIF and was reconstructed by the constructed high-resolution 30-PTV system for comparisons.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.56 no.10
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• pp.631-639
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• 2023

Flash drought (FD), characterized by the rapid onset and intensification, can significantly impact ecosystems and induce immediate water stress. A more comprehensive understanding of the causes and characteristics of FD events is required to enhance drought monitoring. Therefore, we investigated the FD events took place over the Korean peninsula using Global Land Data Assimilation System (GLDAS) data from 2012 to 2022. We first detected FD events using the stress-based method (Standardized Evaporative Stress Ratio, SESR), and analyzed the frequency and duration of FDs. The FD events were classified into three cases based on the variations in Actual Evapotranspiration (AET) and potential Evapotranspiration (PET), and spatially analyzed. Results revealed that there are regional disparities in frequency and duration of FDs, with a mean frequency of 6.4 and duration of 31 days. When classified into Case 1 (normal condition), Case 2 (AET-driven), and Case 3 (PET-driven), we found that Case 2 FDs emerged approximately 1.5 times more frequently than those driven by PET (Case 3) across the Korean peninsula. Case 2 FDs were found to be induced under water-limited conditions, and led both AET and PET to be decreased. Conversely, Case 3 FDs occurred under energy-limited conditions, with increase in both. Case 2 FDs predominantly affected the northwestern and central-southern agricultural regions, while Case 3 occurred in the eastern region, characterized by forested land cover. These findings offers insights into our understanding of FDs over the Korean peninsula, considering climate factors, land cover, and water availability.

• Proceedings of the KOR-BRONCHOESO Conference
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• 1987.05a
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• pp.8.2-8
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• 1987

돌발성 난청은 환자에게 듣지 못하게 된다는 공포를 야기하는 질환이며 아직 확실한 병인이나 치료법이 확정되어 있지는 않다. 저자들은 인제의대 서울백병원 이비인후과에서 입원 및 동일한 치료를 받은 15례의 돌발성 난청 환자에 대하여 임상 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 청력회복은 Siegel의 분류로서 완전회복 1례, 부분회복 2례, 경도회복 5례, 무회복이 7례이었다. 2) 현훈이 있었던 10례중 4례에서만 회복이 있었으나 현훈이 없던 5례중 4례가 회복되었다. 3) 청력손실이 완전농인 8례중 6례에서 무회복이었다. 4) 발병 8일 이내인 경우 치료시작 시기와 청력 회복사이 에는 연관이 없었다. 5) 적혈구침강속도(ESR)과 청력회복 사이에는 연관이 없었다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.2
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• pp.23-29
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• 2014

The advanced traffic management system of intelligent transport systems automates the related traffic tasks such as vehicle speed, traffic volume and traffic incidents through the improved infrastructures like high definition cameras, high-performance radar sensors. For the safety of road users, especially, the automated incident detection and secondary accident prevention system is required. Normally, CCTV based image object detection and radar based object detection is used in this system. In this paper, we proposed the algorithm for real time highway incident detection system using multi surveillance cameras to mosaic video and track accurately the moving object that taken from different angles by background modeling. We confirmed through experiments that the video detection can supplement the short-range shaded area and the long-range detection limit of radar. In addition, the video detection has better classification features in daytime detection excluding the bad weather condition.