지구 온난화와 도시화 등으로 인해 자연 재난은 매년 그 강도는 증가하고 있고 그 결과 재난으로 인한 피해도 증가하고 있다. 우리나라 역시 매년 자연재난으로 많은 피해를 입고 있다. 이러한 재난을 지역의 특성을 이용하여 분류한 후 특성이 유사한 지역을 모아 패턴을 찾게 되며 패턴은 데이터 마이닝을 이용해 찾게 된다. 데이터 마이닝이란 여러 가지 데이터 안에 의미 있는 패턴을 찾아내는 기술이며 여기서 찾게 되는 패턴은 지금까지 발생한 재난의 발생 직전까지의 패턴이 된다. 이렇게 찾아낸 패턴은 현재 연속적으로 변하는 환경의 패턴 비교되며 패턴이 유사할 경우 경고하여 재난이 발생하기 전 먼저 예측하고 대비하는 방법을 제시한다.
Min, Yongchim;Jun, Hyunjung;Jeong, Jin-Yong;Park, Sung-Hwan;Lee, Jaeik;Jeong, Jeongmin;Min, Inki;Kim, Yong Sun
Ocean and Polar Research
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v.43
no.4
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pp.229-243
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2021
Quality control (QC) to process observed time series has become more critical as the types and amount of observed data have increased along with the development of ocean observing sensors and communication technology. International ocean observing institutions have developed and operated automatic QC procedures for these observed time series. In this study, the performance of automated QC procedures proposed by U.S. IOOS (Integrated Ocean Observing System), NDBC (National Data Buy Center), and OOI (Ocean Observatory Initiative) were evaluated for observed time-series particularly from the Yellow and East China Seas by taking advantage of a confusion matrix. We focused on detecting additive outliers (AO) and temporary change outliers (TCO) based on ocean temperature observation from the Ieodo Ocean Research Station (I-ORS) in 2013. Our results present that the IOOS variability check procedure tends to classify normal data as AO or TCO. The NDBC variability check tracks outliers well but also tends to classify a lot of normal data as abnormal, particularly in the case of rapidly fluctuating time-series. The OOI procedure seems to detect the AO and TCO most effectively and the rate of classifying normal data as abnormal is also the lowest among the international checks. However, all three checks need additional scrutiny because they often fail to classify outliers when intermittent observations are performed or as a result of systematic errors, as well as tending to classify normal data as outliers in the case where there is abrupt change in the observed data due to a sensor being located within a sharp boundary between two water masses, which is a common feature in shallow water observations. Therefore, this study underlines the necessity of developing a new QC algorithm for time-series occurring in a shallow sea.
Purpose: The purpose of this study is to build a model for the meta - evaluation of the national infrastructure system and to improve the evaluation system of the national infrastructure system using the model. Method: For the study, the disaster-related laws and regulations, the evaluation report of the national infrastructure system published by the government, the guideline for the establishment of the national infrastructure protection plan, the meta-evaluation previous research data, To analyze the actual state of the evaluation. Results: Among the indices of evaluation of the current national infrastructure system, the supplementary requirements were derived from seven indicators such as appropriateness of education and training plan and implementation of disaster response, evaluation and communication with stakeholders, and evaluation committee training time. Conclusion: It is expected that the improvement plan derived from this study can be used to improve the evaluation index of the national infrastructure system.
To develop computer and communication in the information society, difficulties exist in managing the enormous data manually. Also, loss of data due to natural disasters or hacker attacks, generate a variety of disasters in the IT securities. Hence, there is an urgent need for an information protection management system in order to mitigate these incidents. Information Security Management System has various existing frameworks for IT disaster management. These include Cyber Security Framework, Risk Management Framework, ISO / IEC 27001: 2013, and COBIT 5.0. Each framework analyses and compares the entry for IT disaster recovery from among the various available data. In this paper, we describe a single integrated management scheme for fast resolution of IT disasters.
This paper discuses how toxic humidifier disinfectants were produced and distributed by bypassing tightly regulated laws from 1994 when the first humidifier disinfectant was made until 2011 when it was found to be the cause of the untreated interstitial lung disease. Rather than presupposing immoral entrepreneurs or incompetent civil servants as the cause of this disaster, this paper focuses on the bureaucratic character of the corporate organization that sold the humidifier disinfectant and the government that approved it, and shows that communication in these bureaucratic organizations was hampered and thus defective. It emphasizes the fact that the bureaucracy and secrecy of these organizations are the major cause of the humidifier disinfectant disaster. An analysis of the bureaucratic characteristic of the organization can reveal what improvements should be made in the corporation and in the government in order not to recur this disaster.
In this research, we developed video analytic algorithms to detect water-level automatically and a system for proactive alarming using intelligent CCTV cameras. We applied these algorithms and a system to test-beds and verified for practical use. We made camera-selection policies and operation plans to keep the detection accuracy high and to optimize the suitability for the ever-changing weather condition, while the environmental factors such as camera shaking and weather condition can affect to detection accuracy. The estimation result of algorithms showed 90% detection accuracy for all CCTV camera types. For water level detection, NIR camera performed great. NIR camera performed over 95% accuracy in day or night, suitable in natural weather condition such as shaking condition, fog, and low light, needs similar installment skills with common cameras, and spends only 15% high cost. As a result, we practically tested water level detection algorithms and operation system based on intelligent CCTV camera. Furthermore, we expect the positive evidences when it is applied for public use.
In recent years, increasing the variety of disasters and accidents that accompany large-scale damage. Disasters are accidents with uncertainty and have a direct impact on people's lives, safety and property protection. Therefore, it is necessary to establish and operate safety management systems such as prevention, response, and recovery for various disasters. Therefore, in this paper, a real-time disaster safety management solution in a smart environment was designed to systematically respond to disaster accidents. To this end, 1: 1 or 1: N situation propagation was performed to the situation room, related organizations, and experts through smart devices. Through this, the solution was configured to respond quickly and appropriately through multi-party information sharing and communication. In other words, we designed a solution that applied functions such as real-time and multi-party HD video transmission, mobile-type report management, voice / text situation propagation, location information sharing, recording and history management, and security.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.11
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pp.1371-1376
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2019
In case of fire in a structure, it is difficult to suppress fire because it can not accurately grasp the location of fire in case of fire. In this paper, we propose a system algorithm that can guide the optimal evacuation route in case of deep learning-based (RNN) structure disaster. The present invention provides a service to transmit data detected by sensors to a server in real time by using installed sensor, to transmit and analyze information such as temperature, heat, smoke, toxic gas around the sensor, to identify the safest moving path within a set threshold, to transmit information to LED guide lights and direction indicators in a structure in real time to avoid risk factors. This is because the information of temperature, heat, smoke, and toxic gas in each area of the structure can be grasped, and it is considered that the optimal evacuation route can be guided in case of structure disaster.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.5A
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pp.464-472
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2011
As wireless sensor networks are applied to various applications such as environment monitoring and disaster sensing system, there are increased needs for wireless communication in underground environment. Since the previous wireless communication technology using electromagnetic wave is not appropriate for the underground environment, a new alternative is required. Recently a magnetic field communication technology has been proposed and standardized as a domestic KS standard. In this paper, we analyze the media access control protocol of the KS standard by an analysis and a simulation study.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.6A
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pp.437-444
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2009
Underwater sensor networks (USN) for ocean development and disaster prevention have been emerged as one of interesting research topics recently. Since a high-speed and inexpensive communication modem is a prerequisite for deployment of USN, we design and implement an underwater modem by utilizing general-purpose waterproof ultrasonic sensors in this paper. We also make experiments in indoor and outdoor environment with two modems facing each other to conduct a point-to-point communication. According to the experiments, we can achieve the data rates of 1.5 kbps in a water tank and 2 kbps in a pond. Also, the maximum communication distance between two modems is about 30 meters. Besides, we conduct a point-to-multipoint experiment imitating USN by deploying a gateway, a sink node and three sensor nodes in a water tank.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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