• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.354-354
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• 2017

홍수예경보는 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 정확하고 빠르게 예측하여 홍수에 대한 위험성을 사전에 알리고자 하는데 목적이 있다. 따라서 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위한 홍수예경보는 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 신경망 모형을 한강의 제1지류인 횡성댐 상류 섬강 시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 신경망 모형의 학습에는 섬강 시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 30분 이내에 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.967으로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.815로 나타나 신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예경보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.263-267
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• 2010

최근 지구온난화, 엘니뇨 및 라니냐 등 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 지구상의 많은 지역에서 집중호우가 발생하고 있으며 우리나라도 예외 없이 매년 되풀이되고 있다. 이로 인해 발생하는 홍수피해를 경감하기 위해서 홍수조절용 다목적 댐 건설과 같은 구조적 대책과 홍수를 사전에 예측할 수 있는 홍수예경보 시스템 구축과 같은 비구조적 대책의 마련이 필요하다. 일반적인 홍수예경보 시스템은 강우 관측치를 강우-유출 모형 및 수리해석 모형의 입력 자료로 하여 홍수량 및 홍수위를 계산하고 그 결과를 이용하여 운영된다. 그러나 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과로 홍수예경보 시스템을 운영 할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지게 된다. 따라서 미래에 발생할 강우를 사전에 예측하고, 이를 효율적으로 유출 모형과 연계하여 홍수발생 이전에 홍수발생 가능성을 예측할 수 있는 홍수 모의시스템을 구축하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 중규모 수치예보모형인 WRF 모형(Weather Research and Forecasting model)으로 모의된 2007년 태풍 '나리' 사상의 예측강우를 이용하여 유역평균강우를 산정하였으며, 산정된 예측강우를 도시유역유출모형인 SWMM과 2차원 침수모의가 가능하도록 개선한 CASC2D 모형에 활용하여 침수현상을 모의하였다. 실제 침수흔적과 모의된 결과의 비교를 통해 예측강우를 이용한 침수예측 및 홍수예보의 가능성을 평가한 결과, 과소추정된 예측강우의 영향으로 인해 모의된 침수심이 실제보다 작게 발생하였으나 침수발생 위치는 대체적으로 정확하게 모의하는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.3
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• pp.124-131
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• 1998

This paper proposed the alarm processing system to improve the efficiency of monitoring method by applying the neural network and troubleshooting knowledge base for IADAPS(Intelligent Alarm Diagnosis And Processing System) method in an receiving and distributing board of Building complex. This IADAPS is abased on the cumulative generalized delta rule of backpropagation in neural network. It was used to infer the minimum alarms among multi-fired alarms, and the inferred alarm can be displayed maintenance information of facility by using a pre-defined troubleshoot knowledge base. For validating the proposed monitoring method, he method of simulation used to the five case of virtual scenario. As comparison results, a proposed method in this paper could be proved the applied possibility of an neural network and utilized in fields of facilities maintenance, if needed, be operated by non-expertise.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.17 no.2
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• pp.37-52
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• 1980

Recent industrial processes have been complicated and automated. In order to improve the system reliability and solve the limitation of human ability, the necessity of alarm analysis or fault diagnosis has been rapidly grown, A "dictionary" made by a sequence computer programming has been developed as one of the mothods for fault diagnosis in the chemical industrial processes and its usefulness has been proved through the experiment. It also suggests a way to simplity the recent alarm system being complex.g complex.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.11 no.4
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• pp.92-99
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• 1997

This paper proposed a control method to improve the efficiency of monitoring method by applying the nural network for an alarm processing method(APM)in an elevator facility of apartment complex. This APM is based on the cumulative generalized delta rule of backpropagation in neural network.It was used to infer the minimum alarms among multi-fired alarms, and then the inferred alarm can be dis¬played maintenance information of facility by using a pre-defined troubleshoot knowledge base. For validating the proposed monitoring method of this thesis, simulation results are compared with the operation of existing monitoring system and the way of alarm processing. The simulation method used to the three case of virtual scenario. As comparison results, a proposed method in this paper could be proved the applied possibility of an neural network and the performance in fields of facilities maintenance.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.190-190
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• 2018

매년 집중호우와 국지성 호우로 인해 막대한 피해가 발생하고 있다. 이전의 침수피해는 하천이나 외수범람으로 인한 피해가 주를 이루었다면, 최근에는 집중호우와 국지성 호우의 증가로 인해 내수침수에 의한 침수피해가 중심이 되고 있다. 현재 기상청에서는 6시간, 12시간 기준으로 호우주의보, 호우경보를 발령하고 있는데 짧은 시간 안에 침수 피해가 발생하는 도시지역에서는 이들 기준으로는 단기간에 발생하는 침수에 효과적으로 대응할 수 없다. 이와 관련하여 일본 기상청에서는 호우경보의 개선과 사전적 홍수 대응을 위해 침수피해 발생과 상관관계가 높은 지표면우량지수를 도입하여 수치화를 계획하고 있다. 지표면우량지수는 침수의 피해발생과 관련한 위험도를 나타내기 위한 새로운 지표로 호우경보(침수피해)의 정확성을 향상시킴으로써 주민의 자발적인 피난을 유도하는 것에 그 목적이 있다고 할 수 있다. 본 연구에서는 탄천유역을 대상으로 지표면우량지수를 산정하고 과거에 발생한 침수피해와 비교를 통해 내수 침수와의 상관성을 비교하였다. 그 결과를 바탕으로 지표면우량지수의 적용가능성과 활용성을 검토하였다.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.10 no.1
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• pp.105-115
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• 2014

In this research, we developed video analytic algorithms to detect water-level automatically and a system for proactive alarming using intelligent CCTV cameras. We applied these algorithms and a system to test-beds and verified for practical use. We made camera-selection policies and operation plans to keep the detection accuracy high and to optimize the suitability for the ever-changing weather condition, while the environmental factors such as camera shaking and weather condition can affect to detection accuracy. The estimation result of algorithms showed 90% detection accuracy for all CCTV camera types. For water level detection, NIR camera performed great. NIR camera performed over 95% accuracy in day or night, suitable in natural weather condition such as shaking condition, fog, and low light, needs similar installment skills with common cameras, and spends only 15% high cost. As a result, we practically tested water level detection algorithms and operation system based on intelligent CCTV camera. Furthermore, we expect the positive evidences when it is applied for public use.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.20 no.6
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• pp.827-836
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• 2015

The purpose of this study is to suggest improvement direction of the delivery system through researching the information accepter' recognition and use about warning delivery system. According to the survey, they listen to civil defence alert broadcasting on mass media more than personal media. The frequency of alert broadcasting is significantly very low and they listen to it below 5 times in a year. Also, nearly one in four people says its siren and contents are indistinct. Alert broadcasting's siren shows less memory retrieval and sorting capability than others and the result shows that they will act based on the broadcasting instead of reacting to prior knowledge in real situations. Finally, the result shows that improving public awareness through education and publicity more than social system buildup is important in civil defence alert system.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.445-446
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• 2003

대기오염물질은 배출되면 인위적으로 제거하는 과정이 용이하지 않을 뿐만 아니라 인체, 자연생태계 및 재산상에 다방면으로 피해를 주는 특성을 가지고 있다. 그중에서도 호흡성 먼지 또는 미세먼지라고 부르고 있는 PM-10은 대기 중 체류시간이 길며 인체에 대한 위해도를 갖고 있으나 최선의 대처 방법은 외출을 삼가하는 등의 미세먼지에 대한 노출을 사전에 방지 하는 방법밖에 없는 것으로 알려져 있다. 따라서 미세먼지에 대한 노출을 사전에 막고 이에 대한 대처를 위하여 미세먼지농도의 예보 및 경보 시스템 체제를 가동해야 할 필요성이 대두되고 있다. (중략)

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.21 no.3
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• pp.76-92
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• 2018

This study aimed to establish database of rainfall inundation area by rainfall scenarios and conduct a real time prediction for urban flood mitigation. the data leaded model was developed for the mapping of inundated area with rainfall forecast data provided by korea meteorological agency. for the construction of data leaded model, 1d-2d modeling was applied to Gangnam area, where suffered from severe flooding event including september, 2010. 1d-2d analysis result agree with observed in term of flood depth. flood area and flood occurring report which maintained by NDMS(national disaster management system). The fitness ratio of the NDMS reporting point and 2D flood analysis results was revealed to be 69.5%. Flood forecast chart was created using pre-flooding database. It was analyzed to have 70.3% of fitness in case of flood forecast chart of 70mm, and 72.0% in case of 80mm flood forecast chart. Using the constructed pre-flood area database, it is possible to present flood forecast chart information with rainfall forecast, and it can be used to secure the leading time during flood predictions and warning.