• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.356-365
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• 2021

농업기상재해 조기경보 서비스를 전국으로 확대하기 위해서는 각 지역별로 고유한 지리적, 농업환경적 특성에 대한 연구가 필요하다. 그리고 그에 적합한 전산 환경을 개발하는 것은 연구 대상 지역의 많은 농가에게 다양한 작물과 품종에 대한 서비스를 가능하게 하는 중요한 요소이다. 특히 확장성 있는 전산 환경의 설계는 서비스 영역이 확대되면서 전산 환경의 규모가 증가하게 되므로 농업 기상 서비스 품질에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이 연구의 목적은 각 지역별로 분산되어 서비스를 제공하고 있는 현재의 전산 구성에 대한 문제를 도출하고 그 해결책을 모색하는 것이다. 약 1년간 실험 운영을 통해 자체 평가한 결과 지역별로 분산된 조기경보서비스 시스템을 통합하면 중복 연산을 줄이고, 데이터의 효율적 저장과 종합적인 관리가 가능할 것으로 확인되었다. 이는 서비스 지역이 전국 규모로 확대되는 상황에서도 보다 안정적인 조기경보 서비스가 가능함을 의미한다. 이 연구를 통해 개별 농가에 대해 보다 향상된 품질의 서비스가 가능할 것으로 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.25-41
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• 2024

노천 광산 채굴 시나리오와 관련하여 현재 중국에서는 주요 수동 및 정기 검사를 위한 비디오 모니터링을 사용하는 것으로 인건비를 지속적으로 투자해야 하며 적시성이 낮다. 이 조기경보 모니터링의 문제를 해결하기 위해 이 글에서는 공간화 알고리즘 모델을 개발하여 노천광산의 월경채굴 조기경보시스템을 설계하고 광산채굴장비의 지리적 정보를 산출하고 실시간으로 광산 승인 범위의 레이어 좌표와 비교하고, 자동으로 광산의 월경 채굴 행동을 예측한다. 장시 핑샹 지역을 연구 대상으로 하여 노천 광산 채굴 엔지니어링 기계 장비를 식별 및 추적 대상으로 선정하였으며, 현장 실험을 통해 시스템이 안정적이고 신뢰할 수 있으며 검증 시스템의 목표 추적 정확도가 높은 것으로 나타났으며, 광산 채굴 감독의 적시성과 정확성을 향상시킬 수 있고 감독의 인건비를 크게 절감할 수 있다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권6호
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• pp.73-79
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• 2008

경제규모의 증가, 산업화, 도시화 등은 결과적으로 우리국민의 잠재적 지진 위험 증가를 야기하였다. 최근에는 비록 우리나라에서 지진으로 인한 인명과 재산의 손실이 미비했지만, 과거 문헌 기록을 보면 우리나라에서도 대규모 피해를 야기한 지진이 발생한 바 있었으므로, 향후 피해를 유발할 수 있는 지진발생 가능성을 간과할 수는 없다. 현재의 과학기술력으로는 단기 지진 예보가 불가능함을 고려할 때 지진재해 저감을 위하여 취할 수 있는 대비책의 하나로써 지진조기경보체계 확립의 중요성이 점차 증가하고 있다. 지진조기경보체계 확립의 취지는 지진발생 후 강진동이 시작하기 전 수 초 혹은 수십 초의 지진대비시간을 확보하고 미리 계획된 조치를 취함으로써 지진재해를 저감하는 것이다. 본 논문에서는 신속한 지진 발생위치 결정을 위하여 진원 부근 2개의 지진 관측소에서 확보한 초동 도착시간과 주변의 다른 관측소에서는 아직 초동이 관측되지 않았다는 사실을 이용한다. 우리나라 내륙 및 주변해역에서 발생한 주요 지진의 신속한 진앙 위치결정에 이 기술을 적용하였다. 관측소 외부에서 지진이 발생할 경우 이 기술로는 효과적인 지진위치의 결정이 어렵지만, 관측망 내부에서 지진이 발생할 경우 본 기술을 이용하여 지진의 위치를 신속히 결정 할 수 있다. 수도권의 경우 $10{\sim}50$초의 지진대비시간을 확보할 수 있을 것으로 예상되며, 주어진 시간 내에 사전 준비된 조치를 취함으로써 유사시 지진재해저감에 크게 기여할 것이다.

• 전자공학회논문지A
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• 제29A권11호
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• pp.25-39
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• 1992

Due to the data processing development by the computer, the early warning system recently has made a remarkable evolution in its functions and performance as a component of the communication and control system which is also supported by the computer communication and intelligence system. In this paper it is presented that a integrated data processing system is designed to integrate the information sent from the various radar systems which constitute an early warning system. The suggested system model of this paper is devided into two types of structures, the centralized model and the distributed model, according to the data processing algorithm. We apply the queueing theory to analyse the performance of the designed models and the OPNET system kernel to make the analysing program with C language. From the analysis of the queueing components by applying the analysis programs to the designed systems, we got the tendancies and characteristics of both models, that is, a fast data processing performance of the distributed model and a stable data processing capability of the centralized model.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2010년도 추계 학술발표회
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• pp.253-262
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• 2010

In this study, localized heavy rainfall occurred during the collapse of steep slopes adjacent to the construction site and to ensure the safety of residents to build an early warning system was performed. Forecast/Alert range was estimated based on vulnerability landslide map and past disaster history. And established a critical line in consideration of the characteristics of local rainfall and operating a snake line, the study calculated causing and non-causing points. Also, be measured in real-time analysis of rainfall data in conjunction with the system before the steep slope failure occurred forecast/Alert System is presented.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2001년도 학술대회논문집
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• pp.139-144
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• 2001

Insulation aging diagnosis system provides early warning regarding electrical equipment defect. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. Since relations of insulation aging and partial discharge dynamics are non-linear, it is very difficult to provide early warning in an electrical equipment. In this paper, we propose the design method of insulation aging diagnosis system that use a magnetic wave and acoustic signal to diagnoses an electrical equipment. Proposed system measures the partial discharge on-line from DAS(Data Acquisition System) and acquires 2D patterns from analyzing it. For filtering the noise contained in sensor signals we used ICA algorithms. Using this data, design of the neuro-fuzzy model that diagnoses an electrical equipment is investigated. Validity of the new method is asserted by numerical simulation.

• 산업공학
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• 제25권3호
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• pp.319-326
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• 2012

To effectively predict financial crisis, this paper presents an early warning system based on artificial intelligence technologies. Both Genetic Algorithms and Neural Networks are utilized for the proposed system. First, a genetic algorithm has been developed for the effective selection of economic indices, which are used for monitoring financial crisis. Then, an optimum weight of the selected indices has been determined by a neural network method. To validate the effectiveness of the proposed system, a series of experiments has been conducted by using the Korean economic indices from 2005 to 2008.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권1호
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• pp.33-37
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• 2002

Insulation aging diagnosis system provides early warning regarding electrical equipment defects. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. Since relations of insulation aging and partial discharge dynamics are non-linear. it is very difficult to provide early warning in an electrical equipment. In this paper, we propose the design method of insulation aging diagnosis system that use a electromagnetic wave and acoustic signal to diagnose an electrical equipment. Proposed system measures the partial discharge on-line from DAS(Data Acquisition System and acquires 2D patterns from analyzing it. For filtering the noise contained in sensor signals we used ICA algorithms. Using this data, we design of the neuro-fuzzy model that diagnoses an electrical equipment and is investigated in this paper. Validity of the new method is asserted by numerical simulation.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.263-272
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• 2024

A model based on genetic algorithm optimization, GA-SVM, is proposed to warn university students of their status. This model improves the predictive effect of support vector machines. The genetic optimization algorithm is used to train the hyperparameters and adjust the kernel parameters, kernel penalty factor C, and gamma to optimize the support vector machine model, which can rapidly achieve convergence to obtain the optimal solution. The experimental model was trained on open-source datasets and validated through comparisons with random forest, backpropagation neural network, and GA-SVM models. The test results show that the genetic algorithm-optimized radial basis kernel support vector machine model GA-SVM can obtain higher accuracy rates when used for early warning in university learning.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.504-514
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• 2009

최근 문화재나 시설물 관리를 위한 화재 감시 응용 시스템에 대한 요구가 증대되고 있다. 이러한 화재 감시 시스템은 화재 상황을 대처할 수 있도록 지원함으로써 피해규모를 축소시킬 수 있다. 그러나 기존 시스템은 일정 주기로 화재 감시를 수행함으로써 화재 판단을 지연시키는 단점이 존재한다. 또한 감시 상황을 확인 할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하지 않는다. 따라서 이러한 두 가지 문제점을 해결하기 위하여 첫째, 조기 위험상황 경보를 위해 새로운 화재 판단 알고리즘(Early Fire Detection Algorithm)을 제안한다. 이는 데이터 분포를 기반으로 하여 화재 판단 시작 주기를 동적으로 설정하기 때문에, 화재 판단 시간 측면에서 기존 알고리즘 보다 우수하다. 둘째, 제안하는 화재 판단 알고리즘을 통하여 사용자 인터페이스를 제공하는 화재 감시 응용 시스템을 개발한다. 마지막으로 성능 실험을 통해, 개발된 시스템이 다양한 화재 상황에서 조기 위험상황 경보를 위해 활용될 수 있음을 보인다.