• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.369-372
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• 2008

무선 센서 네트워크(WSN)는 소규모, 저비용, 저전력 지능형의 센서 노드로 구성되고, 원격 환경 감시와 군사작전 및 재난 상황 등에 응용 될 수 있는 기술이다. 이러한 센서 네트워크에서 구성된 노드의 에너지 공급은 독립된 소형배터리를 통해 이루어진다. 따라서 각 노드에서의 에너지의 효율적인 관리가 무선 센서 네트워크의 최대 쟁점이 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 노드의 제한된 배터리 자원을 보다 효율적으로 유지 관리하기 위한 방법으로 ASIT(Advanced Sensing Interval Time) 알고리즘을 제안한다. 제안된 ASIT란 입력된 센싱 값의 변화와 센서 노드의 에너지 잔여량에 따라 센싱 주기를 제어 관리하는 방법으로 이에 대한 모델링을 수립하고, 실제 노드 관리 결과와 모델링 된 결과의 오차를 관찰하여 적중율을 향상하는 기법을 제안한 것이다. 제안된 ASIT의 알고리즘으로부터 센서 노드의 수명을 향상 시켜 궁극적으로는 무선 센서 네트워크 전체의 망 접속의 신뢰성과 노드 관리 수명을 연장시키며, 망의 토폴로지 구성의 측면에서는 전체적인 영역의 커버리지를 향상시키는 동시에 제한된 배터리 자원을 효율적으로 관리 할 수 있는 걸과를 얻게 된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2203-2208
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• 2011

본 논문에서는 컨테이너의 육상, 해상 수송간 안전운송을 위해 CSD 시스템에 기반한 응용 서비스 개발에 대해 기술한다. CSD 시스템에 기반하여 표준에 따른 응용 서비스 및 보안 서비스의 개발과 개발결과의 테스트 과정에 대해 기술하였다. CSD에 의한 보안기능 외에 운송중의 재난 예방을 위해 온도, 습도 및 충격센서를 이용한 컨테이너 화물 상태감시 기능도 개발되었다. 응용 서비스와 CSD 시스템간에 교환되는 메시지 기밀성을 위해 데스크탑 PC 이상의 시스템 환경과 8 bit CPU 환경에서 각각 RC5, AES-128 알고리즘에 따른 암/복호화 기능을 구현하였다. 암/복호화 시간에 대한 측정 결과, 두 알고리즘 모두 사용 가능함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.93-99
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• 2020

드론 기술의 발전으로 감시, 재난사고 예방 및 구호 등 공공임무 수행에도 지능화된 드론 활용이 급속히 늘어날 것으로 본다. 드론이 스마트 안전도시 플랫폼에 구축에 사용되기 위해서는 목표물 탐지 및 추적기술, 드론비행 시에 비행 조정 및 장애물 회피기능, 착륙지점 탐지 및 제어 기능 등의 주요 기술 구현이 필요하다. 드론 시스템 은 기술적 파급효과가 크고 신기술 분야의 산업화를 촉진한다. 본 논문에서는 이와 같은 드론 개발을 위하여 객체지향 분석/설계 방법을 이용한 요구사항 분석 및 플로우차트, 화면 설계 등을 보여여줌으로 효과적인 드론 시스템의 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권2호
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• pp.31-42
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• 2011

Smart-Phones are utilized in disaster management field because it can deliver disaster information to large population simultaneously and quickly, and provide accurate information through situation-based service using the LBS(Location Based Service). To study on the utilization of smart phone for disaster information collection and dissemination method, this study suggest a framework which connects smart phone by loading application for reporting disaster. The disaster monitoring and situation dissemination system framework using smart phone is composed of 4 parts. First, smart phone application enters image, video, voice and text information and location of the disaster. Second, the disaster report reception and situation dissemination server receives the information, save in the DB, and send through smart phone SMS. Third, store into disaster information database. Fourth, display the disaster report and management information on 2D GIS, support the decision making process in deciding whether to manage as disaster, and disaster management web service which disseminates situation.

• 한국환경과학회지
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• 제23권4호
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• pp.571-584
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• 2014

The present study aims to apply a surface image velocimetry(SIV) system to video images captured with CCTV and estimate the flood discharge. The CCTV was installed at the Hancheon Bridge of the Han Cheon in Jeju Island for disaster surveillance, and seven flood events occurred in 2012 were used. During the image analyses, input parameters, interrogation areas and searching areas were determined with proper calibration procedures. To check for accuracy and applicability of SIV, the velocities and flood discharges estimated by SIV were compared with the measured ones by an electromagnetic surface velocimeter, Kalisto. The comparison results showed fairly good agreements. The RMSE(Root Mean Square Error) values between two instruments showed a range of 4.13 and 14.2, and the determination coefficients reached 0.75 through 0.85. It means that the SIV could be used as a good alternative method for other traditional velocity measuring instruments in measuring flood discharges.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.97-97
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• 2023

최근 재해분야에서 인공신경망(ANN), 기계학습(ML), 딥러닝(DL) 등 AI 기술이 활용성이 점차 증가하고 있으며, 센싱정보와 연계한 시설물 안전관리, 원격탐사와 연계한 재해감시(녹조, 산사태, 산불 등), 수문시계열(수위, 유량 등) 예측, 레이더·위성강수 자료의 보정과 예측, 상하수도 관망누수예측 등 다양한 분야에서 AI 기술이 적용되고 그 활용성이 검증된 바 있다. 본 연구에서는 ML, DL, 물리기반신경망(Pysics-informed Neural Networks, PINNs)을 이용한 다양한 재해분석 사례를 소개하고, 그 활용성과 한계에 대해서 논의하고자 한다. 주요사례로는 (1) SAR영상과 기계학습을 이용한 재해피해지역(울진 산불) 감지, (2) 국가 디지털 정보를 이용한 산사태 위험지역 판별(인제 산사태) (3) 기계학습 및 딥러닝 기법을 이용한 위성강수 자료의 보정·예측 및 유출해석, (4) 수리해석을 위한 수치해석분야에서의 PINNs의 적용성(1차원 Saint-Venant 식 해석) 평가 연구결과를 공유한다. 특히, 자료의 입·출력 자료만으로 학습된 인공신경망 모형 대신 지배방정식(물리방정식)을 만족하도록 강제한 PINNs의 경우, 인공신경망 모형보다 우수한 모의능력을 보여주었으며, 향후 복잡한 수리모델링 등 수치해석분야에서 그 활용가능성이 매우 높을 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.155-160
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• 2018

UAV(Unmanned Aerial Vehicle)는 운용비용이 저렴하고, 데이터 취득의 속도가 빠르며 DSM(Digital Surface Model)의 생성이 가능하기 때문에 토지조사, 시설물 관리, 재난감시 및 복구 등 다양한 분야에 활용이 증가하고 있으며, 최근 건설 분야에서도 공정관리에 UAV 적용을 시도하고 있다. 건설공사 현장은 도심지, 산지, 농어촌 등에 광범위하게 분포되어 있으며, 짧게는 수백 미터에서 길게는 수 킬로미터에 이르기까지 그 범위가 다양하다. 건설공사 현황측량을 위해 기존에는 GPS나 토털스테이션을 이용한 측량방법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 이 방법들은 데이터 취득에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 연구에서는 건설공사 현황측량을 위한 UAV DSM의 활용성을 평가하고자 하였다. UAV와 3D 레이저 스캐너를 이용하여 데이터를 취득하고, 데이터 처리를 통해 건설현장의 DSM을 생성하였다. 3D 레이저 스캐너 데이터를 기준으로 UAV DSM를 비교하여 30cm 이내의 정확도를 확인하였으며, 두 작업 방법 간의 공정 비교를 통해 UAV DSM의 건설공사 현황측량 분야 활용성을 제시할 수 있었다. 향후 UAV DSM의 활용은 건설공사 측량에서 작업효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.137-151
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• 2018

최근, 경주, 포항에서 발생된 지진과 건설공사현장 주변의 지반침하, 산사태 및 씽크홀 등으로 인한 재난 재해 피해로 국가적인 관심이 높아지고 있다. SAR는 광역지역에 대한 mm단위의 지반변위를 검출할 수 있다. 본 연구는 국내 인천 서구소재 수도권 제1 매립장을 대상지로 선정하여 약 3년간의 유럽 ESA의 Sentinel-1A 위성(SAR 센서)의 관측자료를 최신 SAR 간섭해석 기술(SqueeSAR 해석기법)을 적용 매립지의 지반침하량을 시계열적으로 산출하였다. 특히, 지반침하량과 지반침하 경향의 정확성을 검토하기위해 지상수준측량 성과와 비교 분석하였다. 또한, 3년간 지반침하량의 시계열 및 상관 추이 분석을 수행하여 지반 침하 추이 경향을 예측하였다. 본 연구를 통해 국토의 지각변동에 대한 시계열 감시로부터 씽크홀, 산사태 등의 재난 재해 예방 활용성이 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.421-428
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• 2022

본 연구는 2022년 발표한 한국의 제6회 과학기술예측조사와 2019년 발표한 최신의 일본 과학기술예측조사 결과에 주목하여 최근 지질자원 분야에서 국가·사회적으로 높은 기대를 받고 있는 지진재해와 우주이용에 관한 미래기술을 분석하였다. 한국의 2022년 발표한 지진재해 관련 미래기술은 2017년 제시한 지진 예측 및 조기경보 기술 형태와 달리 지진·복합재난 정보기술과 공공데이터 플랫폼으로 제시되었고, 건물·도시의 재난대응 생활밀착 로봇에 적용하는 형태로 제시되었다. 일본 2019년 과학기술예측조사에서는 한국의 3배 수준의 많은 미래기술이 제시되었으며, 지진재해 기술 또한 대규모 지진 예측, 지층 주입에 따른 유발 지진 예측, 전국 액상화 위험 규명, 규모 광역 응력 측정, 사물인터넷(IoT) 혹은 인공지능 관측 영상 분석에 의한 지진 재해 감시·예측 등 상세 기술이 제시되었다. 최신 한국과 일본의 과학기술예측조사의 우주이용 기술은 물/얼음, 헬륨-3, 희토류 금속 등의 자원을 채굴하는 로봇 기술과 달·화성에서 현지자원을 활용한 유인기지 기술 형태로 더욱 구체화되었다. 일본의 기술적 실현시기를 비교해 보면 2019년에 예측한 실현시기가 2015년의 조사결과보다 4~10년 정도 지연되었다. 2019년 이후에도 코로나19 전염병 상황, 2020년 한국과 일본의 탄소중립 선언, 2022년 러시아-우크라이나 전쟁 등 환경변화에 따라 한국과 일본의 미래기술 실현시기의 예측 결과의 불확실성이 더 커질 수 있다. 하지만 앞으로 지질자원 분야에서 정보기술과 연계한 지진재해 및 우주이용 기술에 대한 더욱더 활발한 연구개발이 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.859-873
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• 2023

산불은 오랜 기간동안 사회 및 경제적으로 지구에 많은 피해를 야기하며, 이러한 산불은 자연적 혹은 인위적으로 발생되어왔다. 이로 인해 여러 실험들에서 산불로 인한 악영향에 관한 연구들을 진행하였으며, 동시에 산불 발생 시 빠른 대처를 위한 산불탐지 및 오염배출 물질 탐지 등과 같은 연구들도 수행되었다. 그러나 현재까지 한국 및 동아시아 영역을 배경으로 한 연구는 부족한 실정이고 산불 탐지에 활용되는 자료들의 정확도에 한계가 있었다. 본 연구에서는 정지궤도 환경위성(Geostationary Environment Monitoring Spectrometer, GEMS) 영상에 위색합성기법을 활용해 새로운 산불연기 탐지 산출물을 생성하고 해당 영상을 U-Net 모델링에 활용해 기존의 연구들에서 산불 탐지시에 활용했던 가시광선 채널 영상의 한계를 보완하였다. 그리고 U-Net 모델링을 통해 산출된 산불연기 영역으로부터 황사 픽셀 필터링을 수행하는 분류모델을 구축하여 순수 산불연기 탐지 영상을 산출하였으며, 이는 GEMS 기반의 재난감시에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.