• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 2003년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.3-16
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• 2003

After a not-widely-known fact is revealed that Japan is a leading country in production and use of industrial unmanned helicopters, a kind of UAV. The voice command system and the autonomous flight control system with a variety of control algorithms including neural network, robust and adaptive control that have been developed in collaboration between Kyoto University and Yamaha Motor Co., and funded by the Ministry of Education and Science of Japan are described in some detail. Both already-proven and promising future applications of the autonomous unmanned helicopters are given.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.38-43
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• 2016

Recent social needs for promoting traffic safety increased and the demand social security in economic, increasing the demand for environmentally friendly rail transport. In particular, when train express such as to secure reliability KTX(Korea Train eXpress) from potential disaster(fire) in the train operation caused by the train express running has been very important. Railroad fire extinguishing system is operated to fire exploding before reaching the flashing point more important than early to quickly detect because of CAN(Controller Area Network) communication to fire suppression and fire receiver, interface, fire fighting equipment from HMI((Human Machine Interface) and fire high-performance to research and development for intelligent composite fire receiver is required.

• 한국안전학회지
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• 제36권1호
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• pp.56-63
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• 2021

The narrative texts of industrial accident reports help to identify accident risk factors. They relate the accident triggers to the sequence of events and the outcomes of an accident. Particularly, a set of related keywords in the context of the narrative can represent how the accident proceeded. Previous studies on text analytics for structuring accident reports have been limited to extracting individual keywords without context. We proposed a context-based analysis using a Natural Language Processing (NLP) algorithm to remedy this shortcoming. This study aims to apply Word2Vec of the NLP algorithm to extract adjacent keywords, known as word embedding, conducted by the neural network algorithm based on supervised learning. During processing, Word2Vec is conducted by adjacent keywords in narrative texts as inputs to achieve its supervised learning; keyword weights emerge as the vectors representing the degree of neighboring among keywords. Similar keyword weights mean that the keywords are closely arranged within sentences in the narrative text. Consequently, a set of keywords that have similar weights presents similar accidents. We extracted ten accident processes containing related keywords and used them to understand the risk factors determining how an accident proceeds. This information helps identify how a checklist for an accident report should be structured.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.23-27
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• 2006

최근 우리들의 삶은 첨단산업문명의 발전과 더불어 언제 어디서 일어날지 모르는 각종 재해에 대한 안전 불감증을 항상 내재하고 있으며, 나날이 증대되는 화재 및 재해피해 건수는 각종 매스컴을 통해 거의 매일 보도되고 있는 실정이다. 이에 각종 화재 및 재해에 대한 예방 대책마련이 사회적, 시대적 요구에서 무엇보다 시급한 현실이다. 본 논문에서는 이러한 대책의 일환으로 가정, 직장 또는 산업현장, 특히 인적이 없는 장소에서의 예기치 않은 불의의 화재 또는 재해발생시, 재해를 감지하고 기설치된 통신선로 및 무선통신망을 이용하여 사용자에게 긴급 경보신호를 자동으로 송출하는 시스템에 대해 제안된다. 제안된 자동송출시스템은 기존의 시스템과 비교되어 더욱 고정밀, 고속응성의 특성을 가지며 소형경량화에 따른 경제적 이점과 설치의 용이한 장점이 주어진다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.97-106
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• 2019

오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.71-79
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• 2020

이동통신망은 통화, 메시지, 데이터 전송 등의 서비스를 위하여 많은 사용자들이 전 세계적으로 사용하고 있는 네트워크이다. 이동통신망은 긴급재난망으로도 사용되고 있는 국가적으로 중요한 공공자산이며 이동통신망에서 사이버 공격이나 통신 방해를 이용한 서비스거부공격이 발생할 경우 다양한 피해를 초래할 수 있다. 그러므로 이러한 이동통신망에 대한 안전성 검증이 필수적이나 정해진 몇몇 이동통신사업자들이 망을 구축하여 폐쇄적으로 서비스하고 있고 망의 안전성 검증을 위한 테스트 망이 따로 존재하지 않아 실제로 이동통신망의 코어네트워크를 분석하기는 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 3GPP 표준을 기반으로 구현하여 오픈소스로 제공되는 OpenAirInterface를 이용하여 가상의 이동통신망을 구축하고 이를 기반으로 코어네트워크 구조와 프로토콜을 분석한다. 특히 단말기에서 전송되는 메시지가 코어네트워크에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기지국인 eNodeB와 단말기를 관리하는 MME 사이의 인터페이스인 S1-MME에서의 S1AP 프로토콜 메시지를 분석하여 보안 위협의 실현 가능성을 확인한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제3권2호
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• pp.79-93
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• 2007

With international urgence of terror situation, many methods of terror techniques and skills are appearing and more intense and threatening terror is braking out not only in the air(plane), but also in the sea(ship). Korea is surrounded by 3 sides of sea and is a proud maritime nation that should advance to foreign country through the sea because South Korea and North Korea are confronting. Korea depend on the maritime transportation, 99.7% of exporting, importing material resources. Therefore, acquisition of the marine safety has the great affect on national security and economical life. On the high tension of situation about threat and possibility of maritime terroism, the potential ways of the improvement policy for counter-tactics against big maritime terror are the following. First, we should construct clear and well-organized network for accurate information about maritime terrorism Second, we should have the information of all domestic, foreign passenger's ships Third, national important facilities such as atomic energy plant, thermo-electric power plant, shipyard need policies to manage all emergency situation Fourth, government authorities should improve tactic abilitities by competing with support and budget inside of nation as well as outside of nation. To develop big maritime terror of our country, we will have to hold cooperative training & tactics contest of big maritime terror by cooperating educational industry organization with similar institute, improve the ability of members of big terror and acquire tactics information by excavating and exchanging a new technique through tactics seminar and public hearing.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권6호
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• pp.557-569
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• 2022

Vibration-based structural health monitoring (SHM) is crucial for the dynamic maintenance of civil building structures to protect property security and the lives of the public. Analyzing these vibrations with modern artificial intelligence and deep learning (DL) methods is a new trend. This paper proposed an unsupervised deep learning method based on a convolutional autoencoder (CAE), which can overcome the limitations of conventional supervised deep learning. With the convolutional core applied to the DL network, the method can extract features self-adaptively and efficiently. The effectiveness of the method in detecting damage is then tested using a benchmark model. Thereafter, this method is used to detect damage and instant disaster events in a rubber bearing-isolated gymnasium structure. The results indicate that the method enables the CAE network to learn the intact vibrations, so as to distinguish between different damage states of the benchmark model, and the outcome meets the high-dimensional data distribution characteristics visualized by the t-SNE method. Besides, the CAE-based network trained with daily vibrations of the isolating layer in the gymnasium can precisely recover newly collected vibration and detect the occurrence of the ground motion. The proposed method is effective at identifying nonlinear variations in the dynamic responses and has the potential to be used for structural condition assessment and safety warning.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4331-4354
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• 2020

Nepal is a sensitive and disaster-prone country where safety and security risk are of high concern for travelers. Digital technologies can play a vital role in addressing safety and security issues in the country. This research work proposes a Digital tourism security system design for addressing the safety and security issues in tourism industry of Nepal. The study uses Design science research methodology to identify artifacts, interactions, information flow and dependencies between them which are then mapped with existing prevalent technology to provide design solutions. Data is obtained from interview of tourist and experts as a primary source and technical documents/draft, software documentations, surveys as secondary source. Generalized information model, Use cases model, Network architecture model, Layered taxonomy model and Digital tourism technology reference model are the outcomes of the study. The work is very important as it talks specifically about implementation and integration of digital technologies in tourism security governance at federal, provincial, municipal and rural level. The research supplements as a knowledge document for design and implementation of digital tourism security system in practice. As there is very less work on digital systems in tourism security of Nepal, this work is a pioneer and first of its kind.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1357-1366
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• 2022

긴급 상황에 대비하는 재난망이나 전술 이동통신 네트워크는 현장에 적응하여 신속하고 정확하게 구축하는 것이 중요하다. 전통적인 무선통신 시스템을 구성하기 위해서는 셀 플래닝 장비를 통해 기지국의 파라미터를 설정한다. 하지만 셀 플래닝을 위해서는 환경에 대한 정보나 데이터가 사전에 구축되어 있어야 하며, 셀 플래닝에 반영되지 않아 현장에 맞지 않는 파라미터가 사용되면 네트워크 구축 후 문제의 해결 및 성능 향상을 위해서 별도의 최적화가 진행되어야 한다. 이 논문에서는 이동통신 기지국에서의 인공지능(AI)과 자율운용(SON) 기술을 사용한 신속한 이동통신망 구축 및 최적화 방법을 제시한다. 기지국의 위치와 단말의 측정 정보를 이용한 DNN 모델을 통해 경로 손실 예측을 수행하여 지형을 구분하는 CNN 모델을 기지국 파라미터를 자동으로 설정한 후, 운용 중에 수집되는 데이터로 경로 손실 모델을 학습시키며 이를 이용해 Coverage/Capacity 최적화를 지속적으로 수행할 수 있도록 한다.