대규모 피해를 유발하는 재난의 발생 횟수가 증가하면서 효과적인 재난 대응 체계를 수립하여 국민의 안전 사회를 구현하기 위한 노력이 지속되고 있다. 재난에 의한 피해는 다양한 양상으로 발전할 수 있으므로 신속하고 정확한 대응 방안을 마련해야 하며, 이를 지원할 수 있는 유용한 기술로 원격탐사 기술과 GIS(Geographic Information System) 분석 기술에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 특별호에서는 우주-항공-지상을 아우르는 다양한 시공간 도메인을 가진 원격탐사 센서를 이용한 재난 예측 및 감시 연구와 이로부터 취득된 정보와 기존의 공간정보를 융합한 GIS 재난관리에 관한 연구성과를 기술하였다. 소개된 기술은 풍수해, 산불 등 다양한 유형의 재난관리 기술로, 각 기술 간 연계를 통해 최근 필요성이 대두되고 있는 종합적 재난상황관리체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.
In deep mining, the lateral deformation of strip coal pillar appears to be a new characteristic. In order to study the lateral deformation of coal-mass, a monitoring method and monitoring instrument were designed to investigate the lateral deformation of strip coal pillar in Tangkou Coalmine with the mining depth of over 1000 m. Because of without influence of repeated mining, the bedding sandstone roof is easy to break and the angle between maximum horizontal stress and the roadway is small, the maximum lateral deformation is only about 287 mm lower than the other pillars in the same coalmine. In deep mining, the energy accumulation and release cause a discontinuous damage in the heterogeneous coal-mass, and the lateral deformation of coal pillar shows discontinuity, step and mutation characters. These coal-masses not only show a higher plasticity but also the high brittleness at the same time, and its burst tendency is more obvious. According to the monitoring results and theoretical calculations, the yield zone of the coal pillar width is determined as 15.6 m. The monitoring results presented through this study are of great significance to the stability analysis and design of coal pillar.
Kurnaz, Sefer;Rustamov, Rustam B.;Zeynalova, Maral;Salahova, Saida E.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제10권1호
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pp.98-103
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2009
The forecasting, mitigation and preparedness of the natural disaster impacts require relevant information regarding the disaster desirable in real time. In the meantime it is requiring the rapid and continuous data and information generation or gathering for possible prediction and monitoring of the natural disaster. Since disasters that cause huge social and economic disruptions normally affect large areas or territories and are linked to global change. The use of traditional and conventional methods for management of the natural disaster impact can not be effectively implemented for intial data col1ection with the further processing. The space technology or remote sensing tools offer excellent possibilities of collecting vital data. The main reason is capability of this technology of collecting data at global and regional scales rapidly and repetitively. This is unchallenged advantage of the space methods and technology. The satellite or remote sensing techniques can be used to monitor the current situation, the situation before based on the data in sight. as well as after disaster occurred. They can be used to provide baseline data against which future changes can be compared while the GIS techniques provide a suitable framework for integrating and analyzing the many types of data sources required for disaster monitoring. Developed GIS is an excellent instrument for definition of the social impact status of the natural disaster which can be undertaken in the future database developments. This methodology is a good source for analysis and dynamic change studies of the natural disaster impacts.
Landsat 위성은 지구표면을 장기간 관측한 대표적인 광학위성으로 재난 대비/복구 모니터링, 토지 이용 변화, 변화 탐지, 시계열 모니터링 등의 장기적인 변화에 활용하기 적합한 위성이다. 본 연구에서는 간단하고 효율적으로 구름을 탐지 및 제거하기 위해 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름 그림자를 탐지하였다. 그 다음, 참조영상의 화소값을 직접 참조하는 것이 아닌 복원을 수행할 영상 내 화소값으로 복원을 수행하는 SSG 알고리즘을 통해 영상의 결측영역을 복원하였다. 본 연구를 통하여 지표를 관측하는 기존의 가시광선 영역뿐만 아니라 열 파장대역의 다양한 토지피복 상태의 정보를 복원하여 정량·정성적으로 평가함으로써 변형된 SSG 알고리즘의 활용 가능성을 제시하고자 하였다.
Landsat 위성영상은 재난 피해 지역에 대해 주기적이며 광역적인 관측이 가능하여 재난 피해분석, 재난 모니터링 등 활용도가 증가하고 있다. 하지만 광학위성영상 특성상 구름으로 인한 결측된 영역으로 인해 주기적인 재난 모니터링에는 한계가 있어 결측된 영역의 복원 연구가 필요하다. 본 연구에서는 Landsat 8호 영상 취득 시 제공되는 QA밴드를 이용하여 구름 및 구름그림자를 탐지 및 제거하고, STARFM 알고리즘을 통해 제거된 영역의 영상 복원을 수행하였다. 복원된 영상은 기존의 영상 복원 방법으로 복원된 영상과 MLC 기법을 통해 정확도를 비교하였다. 그 결과, STARFM으로 인한 복원방법이 전체정확도 89.40%로, 기존의 영상 복원 방법보다 효율적인 복원방법임을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 통해 향후 Landsat 위성영상을 이용한 재난분석 수행 시 활용도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
기후변화적응과 재해위험경감 관련 정보 및 기술을 공유하기 위한 글로벌 체계 구축이 연구목적이다. 체계는 아시아태평양국가들의 성과를 모니터링 하는 플랫폼, 예방및경감 기술들을 공유하기 위한 플랫폼, 이러닝 교육 플랫폼과 재해위험경감 주제 관련 정보 제공 플랫폼으로 구성된다. 아울러 플랫폼은 한국 전자정부 표준 기본구조를 채택하여 개발된다.
The presence of water inside concrete structures is an essential condition for the deterioration of the structures. The free water in the concrete pores and micro-cracks is the culprit for the durability related problems, such as alkali-aggregate reaction, carbonation, freeze-thaw damage, and corrosion of steel reinforcement. To ensure the integrity and safe operation of the concrete structures, it is very important to monitor water seepage inside the concrete. This paper presents the experimental investigation of water seepage monitoring in a concrete slab using piezoelectric-based smart aggregates. In the experimental setup, an $800mm{\times}800mm{\times}100mm$ concrete slab was fabricated with 15 SAs distributed inside the slab. The water seepage process was monitored through interrogating the SA pairs. In each SA pair, one SA was used as actuator to emit harmonic sine wave, and the other was used as sensor to receive the transmitted stress wave. The amplitudes of the received signals were able to indicate the water seepage process inside the concrete slab.
연구목적: 본 연구는 재난 안전 사각지대에 있는 소규모의 민간 건축물을 대상으로 건축물의 위험징후를 분석하고 계측기술을 개발하기 위한 건축물 모니터링 시스템 설치 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 건축물 위험거동의 원인, 모니터링 계측 기기의 구성요소, 계측기기 설치 위치, 관리 방안 등을 제시한다. 연구결과: 계측기기는 필수적으로 가속도센서, 기울기센서, 자이로센서, GPS 등이 포함된다. 계측장치는 기둥의 높이와 단면적을 고려해야 한다. 결론: 본 연구의 결과는 소규모 민간 건축물에서 발생할 수 있는 건축물 붕괴로부터 발생하는 재난을 대비하여 재난 안전 역량 강화를 할 수 있다.
위성영상은 광범위한 지역에 걸쳐 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 재난재해관리에도 효율적 수단으로 사용되고 있다. 특히 고해상도 영상은 1m급 이하 지표 물체를 탐지할 수 있어 도심지역 정보 획득에 매우 유용하다. 본 논문에는 재난 발생 시 고해상도 위성영상으로부터 변화탐지 기법을 사용하여 피해를 탐지하고 피해정보를 추출하는 방법론이 제안되었다. 사용된 영상분석기법은 텍스쳐 정보를 이용하여 시간적 변화를 탐지하는 기법으로 특징 추출과 변화탐지 단계로 구성되어있다. 특징 추출 단계에서는 wavelet과 GLCM을 이용하여 텍스쳐가 추출되었고 변화탐지 단계에서는 영역간 텍스쳐의 상관관계를 이용한 분류기법이 사용되었다. 제안된 방법은 고해상도 위성영상을 사용하여 지진피해지역을 탐지하는 예에 적용되어 테스트 되었다.
Timber structures are susceptible to structural damages caused by variations in moisture content (MC), inducing severe durability deterioration and safety issues. Therefore, it is of great significance to detect MC levels in timber structures. Compared to current methods for timber MC detection, which are time-consuming and require bulky equipment deployment, Lead Zirconate Titanate (PZT)-enabled stress wave sensing combined with statistic machine learning classification proposed in this paper show the advantage of the portable device and ease of operation. First, stress wave signals from different MC cases are excited and received by PZT sensors through active sensing. Subsequently, two non-baseline features are extracted from these stress wave signals. Finally, these features are fed to a statistic machine learning classifier (i.e., naïve Bayesian classification) to achieve MC detection of timber structures. Numerical simulations validate the feasibility of PZT-enabled sensing to perceive MC variations. Tests referring to five MC cases are conducted to verify the effectiveness of the proposed method. Results present high accuracy for timber MC detection, showing a great potential to conduct rapid and long-term monitoring of the MC level of timber structures in future field applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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