• 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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1423-1432
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• 2011

Since the marine accidents increase with the increased volume of traffic, preventive surveillance technology for safety navigation of the ships before the accident is being emphasized to secure the safety at sea along with post-accident measures. This paper aims to suggest a design based on an integrated safety management platform systems to support nautical safety, implements of bridge operation terminal equipments and alarm system for bridge watch monitoring and abnormal state of navigation/propulsion/machinery/power, and performs a quality evaluation for the actual boarding on the ship based on the classification standards.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1346-1349
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• 2010

본 논문은 국가 정보통신 인프라체계를 대상으로 한 사이버 위협에 대해서 전사적 조기경보체계 구축 방안을 제시하였다. 전사적 조기경보체계는 조기경보시스템을 활용하여 사이버 공격의 징후정보를 초기에 수집, 분석하고 이를 통해 예측할 수 있는 사이버 공격 경로를 사전에 파악하여 공격이 더 이상 진행되지 않고 심각한 피해가 발생하지 않도록 네트워크로 연결된 모든 정보통신체계나 보안 관리자들에게 관련 정보를 신속하게 전파하여 위협을 제거할 수 있도록 하는 체계이다. 국가 정보통신 인프라체계에서 사이버전의 확산과 피해를 줄이기 위해서는 조기경보체계를 국가 기간망 체계와 사이버전의 특성을 고려하여 구축하여야 한다. 본 논문에서는 국가 대상 사이버전이 발생할 경우를 대비하여 조기경보체계 구축 방안을 정책적 및 기술적 측면에서 제시하였다.

• Review of KIISC
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• v.22 no.8
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• pp.15-20
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• 2012

최근 고도의 지능적인 대량 공격이 지속적으로 발생하고 있으며, 다형성 악성코드 공격 증가로 인하여 개인과 기업 및 국가 기반시설까지 사이버위협에 노출되고 있다. 현재, 국가차원의 대응센터에서는 이러한 위협 대응을 위해 공격 위험도를 CVSS(Common Vulnerability Scoring System) 취약점 등급시스템으로 점수화하여 단계적으로 경보를 발령한다. 하지만 현재의 경보발령 체계가 공격이 이루어진 후 사후 대책으로 제공되고 있어, 공격발생 전에 공격 징후를 포착하거나 공격량 예측과 같은 전역 네트워크 차원의 위협에 대한 대응 기술은 미비하다. 본 논문에서는 최근 봇넷 기반의 공격들이 많아지고 있는 상황에서 봇넷을 네트워크 위협 전조증상으로 정의하고, NCSC(National Cyber Security Center), KrCERT와 같은 국가기관의 경보등급 산정체계를 기반으로 전역차원의 예 경보 발령 및 공격량 예측 시스템에 대해 연구한다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.19 no.9
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• pp.29-36
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• 2018

Several studies have been conducted on monitoring system and automatic measuring instruments to prevent slope failure in advance in Korea and overseas. However, these studies have quite complex structure. Since most of the measurement systems are installed on the slope surface, the researches are carried on the measurement system that detects sign of slope collapse in advance and alerts are still unsatisfactory. In this study, slope collapse experiments were carried out to understand the slope failure mechanism according to rainfall conditions. The water content and displacement behavior at the early stage of the slope failure were analyzed through the measurement of the ground displacement and water content. The results of this study can be used by local government as a basic data for the design of slope failure alarm system to evacuate residents in case of slope failure or landslide due to heavy rainfall.

• 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.

• 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.

• 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 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 Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.301-304
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• 2012

홍수예경보는 강우로 인하여 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 한 정확하고 빨리 예측하여 홍수에 대비할 수 있도록 유관기관 및 지역주민에게 사전에 홍수에 관한 정보 즉 예측되는 수위와 시간을 제공함으로써 홍수로부터의 피해를 최소화하는 것이다. 이와 같은 목적을 성공적으로 완수하기 위해서는 홍수시 급변하는 하천유량에 영향을 미치는 모든 수문학적 기상학적 자료를 신속 정확하게 수집할 수 있는 관측 시스템의 구축 뿐 아니라 이들 수집된 자료를 이용하여 실시간 홍수추적을 할 수 있는 효율적인 유출량 계산모형이 조화를 이룰 때 가능하다. 이에 본 연구에서는 중 소하천에서 홍수예경보를 위한 지능형 U-River 시스템의 실시간 모니터링 기술을 조사하고 하천수위를 이용한 예측시스템에 대해 연구하였다. 기존의 홍수예경보의 문제점을 해결하기 위해 간단한 입력자료만으로 홍수예측이 가능한 인공지능 기반의 신경망 모형을 이용 하였으며, 예측 모형의 효율성과 적용성을 높이기 위해 유사한 수문 사상을 가지는 상 하류간 입력 자료를 동시에 사용하였다. 또한 하천수위를 이용한 모델의 수행은 각 지점별 훈련성과를 토대로 최적의 은닉층 노드수를 선발하여 실시간 수위예측에 활용하였으며 수치적 기준을 적용하여 실측 수위와 모형에 의해 예측된 수위를 이용하여 평가하였다.