• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.20 no.5
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• pp.104-111
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• 2016

Recently, the quantities of chemical material are increasing in chemical industries. At that time, release accident is increasing due to aging of equipment, mechanical failure, human error, etc. and industrial complexes found community properties in a specific area. For that matter, chemical release accident can lead to hight probability of large disaster. There is a need to analyze the boundaries optimal sensor placement calculated by selecting release scenarios through release condition and wether condition in a chemical process for release detection and response. This paper is to investigate chlorine release accident scenarios using COMSOL. Through accident scenarios, a numerical calculation is studied to determine optimized sensor placement with weight of detection probability, detection time and concentration. In addition, validity of sensor placement is improved by robustness analysis about unpredicted accident scenarios. Therefore, this verifies our studies can be effectively applicable on any process. As mention above, the result of this study can help to place mobile sensor, to track gas release based concentration data.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.16 no.6
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• pp.134-142
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• 2012

This paper presents a study of system identification on the tilt response of the L-type retaining wall located at Tanhyun 11th ACE Apartment, Ilsan in order to understand mechanism how the structure behaves in operational conditions and to provide a reference tilt values for assessing structural abnormality. The retaining wall was extraordinarily tall (14m) in urban area so the long-term monitoring system had been installed with 3 tilts-meters and 9 temperature sensors operational from Oct 2004 upto Nov 2007. By using 5-months continuous data in which all the 12 channels were up and running, the two prediction models, 1) the linear model, and 2) the state-space equation (SSE) model, have been identified by finding the best fitness model among all possible 511 combinations of input temperatures out of the 9 temperatures. The linear model which was simple in the model structure achieved the validation fittness of 68% due to the fact that the static model wasn't able to represent thermal dynamics. The SSE model achieved the validation fitness of 90% which was quite accurate considering various unexpected noises happening in field measurements.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.31 no.2
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• pp.165-172
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• 2013

In this paper, high-quality mosaic image is generated by high-resolution hyperspectral strip images using scale-invariant feature transform (SIFT) algorithm, which is one of the representative image matching methods. The experiments are applied to AISA Eagle images geo-referenced by using GPS/INS information acquired when it was taken on flight. The matching points between three strips of hyperspectral images are extracted using SIFT method, and the transformation models between images are constructed from the points. Mosaic image is, then, generated using the transformation models constructed from corresponding images. Optimal band appropriate for the matching point extraction is determined by selecting representative bands of hyperspectral data and analyzing the matched results based on each band. Mosaic image generated by proposed method is visually compared with the mosaic image generated from initial geo-referenced AISA hyperspectral images. From the comparison, we could estimate geometrical accuracy of generated mosaic image and analyze the efficiency of our methodology.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.469-469
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• 2017

기후 변화 및 환경오염으로 인하여 물부족 국가가 세계적으로 증가하고 있는 추세이며, 특히 집중형 강우의 형태가 많아짐에 따라 홍수피해 및 상수공급의 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 최근 20여 년간의 급속한 경제성장과 도시화 과정에서 인도네시아는 인구와 산업의 과도한 도시집중으로 지난 1960-80년대 한국이 산업화 과정에서 겪었던 것보다 훨씬 심각한 환경문제에 직면하고 있으며, 자카르타와 반둥을 포함하는 광역 수도권 지역의 물 부족과 수질 오염, 환경문제가 이미 매우 위험한 수준에 도달하고 있는 실정이다. 특히, 찌따룸강 중상류에 위치한 인도네시아 3대 도시인 반둥시는 고질적인 용수부족 문제를 겪고 있다. 2010년 현재 약 일평균 15 CMS의 용수가 부족한 상황이며, 2030년에는 지속적인 인구증가로 약 23 CMS의 용수가 추가로 더 필요한 것으로 전망된다. 이러한 용수공급 문제 해결을 위해 반둥시 및 찌따룸강 유역관리청은 댐 및 지하수 개발, 유역 간 물이동 등의 구조적인 대책뿐만 아니라 비구조적인 대책으로써 기존 및 신규 저수지 연계운영을 통한 용수이용의 효율성을 높이는 방안을 모색하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 해당유역의 용수공급 부족 문제를 해소할 수 있는 비구조적인 대책의 일환으로써 다양한 댐 및 보, 소수력 발전, 취수장 등 유역 내 수리 시설물의 운영 최적화를 위한 지능형 물관리 시스템 적용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 센서 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 네트워크 기술을 바탕으로 시설물 및 운영자, 유관기관 간의 양방향 통신을 통해 유기적인 상호연계 체계를 제공 할 수 있다. 또한 유역의 수문상황과 시설물의 운영현황, 용수공급 및 수요 현황을 실시간으로 확인함으로써 수요에 따른 즉각적인 용수공급량의 조절이 가능하다. 또한, 빅데이터 분석 및 기계학습(Machine Learning)을 통해 개별 물관리 시설물에 대한 최적 운영룰을 업데이트할 수 있으며, 유역의 수문상황과 용수 수요 현황을 고려하여 최적의 용수공급 우선순위를 선정할 수 있다. 지능형 물관리 시스템 개발의 목적은 찌상쿠이 유역의 수문현황을 실시간으로 모니터링하고, 하천시설물의 운영을 분석하여 최적의 용수공급 및 배분을 통해 유역의 수자원 활용 효율성을 향상시키는 데 있다. 이를 위해 수문자료의 수집체계를 구축하고 기관간 정보공유체계를 수립함으로써 분석을 위한 기반 인프라를 구성하며, 이를 기반으로 유역 유출을 비롯한 저수지 운영, 물수지 분석을 수행하고, 분석 및 예측결과, 과거 운영 자료를 토대로 새로운 물관리 시설 운영룰 및 시설물 간 연계운영 방안, 용수공급 우선순위 의사결정 등을 지원하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 통합 DB를 기반으로 수리수문 현상의 모의 분석을 통해 하천 시설물 운영의 합리적 기준을 제시함으로써 다양한 관리주체들의 시설물운영에 대한 이견 및 분쟁을 해소하고, 한정된 수자원과 다양한 수요 간의 효율적이고 합리적인 분배 및 시설물 운영문제를 해결하기 위한 의사결정도구로써 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.33 no.3
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• pp.13-26
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• 2024

The CBRN(Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear) hazard prediction model is a system that supports commanders in making better decisions by creating contamination distribution and damage prediction areas based on the weapons used, terrain, and weather information in the events of biochemical and radiological accidents. NBC_RAMS(Nuclear, Biological and Chemical Reporting And Modeling S/W System) developed by ADD (Agency for Defense Development) is used not only supporting for decision making plan for various military operations and exercises but also for post analyzing CBRN related events. With the NBC_RAMS's core engine, we introduced a CBR hazard assessment scenario analysis system that can generate contaminant distribution prediction results reflecting various CBR scenarios, and described how to apply it in specific purposes in terms of input information, meteorological data, land data with land coverage and DEM, and building data with pologon form. As a practical use case, a technology development case is addressed that tracks the origin location of contaminant source with artificial intelligence and a technology that selects the optimal location of a CBR detection sensor with score data by analyzing large amounts of data generated using the CBRN scenario analysis system. Through this system, it is possible to generate AI-specialized CBRN related to training and analysis data and support planning of operation and exercise by predicting battle field.