• 농촌계획
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• 제21권3호
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• pp.171-179
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• 2015

The objectives of this research have been focussed on 1) developing prediction techniques for the flash flood and landslide based on rainfall prediction data in agricultural area and 2) developing an integrated forecasting system for the abrupt disasters using USN based real-time disaster sensing techniques. This study contains following steps to achieve the objective; 1) selecting rainfall prediction data, 2) constructing prediction techniques for flash flood and landslide, 3) developing USN and communication network protocol for detecting the abrupt disaster suitable for rural area, & 4) developing mobile application and SMS based early warning service system for local resident and tourist. Local prediction model (LDAPS, UM1.5km) supported by Korean meteorological administration was used for the rainfall prediction by considering spatial and temporal resolution. NRCS TR-20 and infinite slope stability analysis model were used to predict flash flood and landslide. There are limitations in terms of communication distance and cost using Zigbee and CDMA which have been used for existing disaster sensors. Rural suitable sensor-network module for water level and tilting gauge and gateway based on proprietary RF network were developed by consideration of low-cost, low-power, and long-distance for communication suitable for rural condition. SMS & mobile application forecasting & alarming system for local resident and tourist was set up for minimizing damage on the critical regions for abrupt disaster. The developed H/W & S/W for integrated abrupt disaster forecasting & alarming system was verified by field application.

• 융합보안논문지
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• 제6권4호
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• pp.67-73
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• 2006

실시간 사이버위협에서 정형화 방법은 각 보안장비의 이벤트를 실시간 분석하여 인터넷 웜, 바이러스, 해킹 등의 사이버공격에 대한 네트워크 이상 징후를 임계치와 상관관계를 틀 통하여 탐지하고, 동 평가결과의 통계분석을 통해 정형화 방안 기능을 부여하고 실효성 있는 사이버공격대응시스템을 구축하는데 있다. 본 논문은 우선 위협지표 산출과 동 지표의 합산을 통한 위협평가 및 조기 경보 과정의 패키지화로 만들고, 사이버 위협 지표 계산의 기준을 설정한다. 특히 보안사고 발생 시 각 보안장비의 이벤트와 트래픽 양에 대한 정의 및 데이터베이스 입력 방법을 구체화하여 실시간 대응 및 조기예경보체계의 초석이 가능한 정형화 방안을 제시한다. 분석을 위해 축적한 90일간의 데이터 임계치 설정작업을 통해 보다 정확한 적용 값을 계산한다. 산출한 값을 토대로 정형화가 가능한 보안이벤트 정보를 표준데이터로 적용, 각 보안장비 및 HoneyNet 시스템, 기타 취약정보 등과의 상관관계를 분석하여 보안이벤트 표준지수를 산출한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.75-93
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• 2007

본 연구는 900MHz와 2.4GHz의 주파수 대역을 갖는 각각의 센서노드를 무선개인네트워크로 연결하여 불국사의 문화유산을 보호하기 위한 화재조기감지시스템을 구축한 결과에 기반을 두고 있다. 본 연구에서는 먼저 유비쿼터스 센서네트워크에 기반을 둔 문화재관리를 위한 요구사항을 분석하고, 문화재관리에서 필수적인 화재감시 및 조기탐지를 위해 적용한 U-불국사의 개발 사례를 제시한다. 이 사례는 U-불국사의 실현이라는 시간에 따라 변형 또는 훼손되는 각각의 유형문화재에 대한 정보를 실시간 온라인으로 입수하여 이를 토대로 과학적으로 문화재를 관리할 수 있는 시스템인 U-문화재관리와 이들 문화유산에 대한 정보를 현장에서 휴대 단말기로 제공해 주는 U-관광 프로젝트의 초기단계로서 수개월간의 시험운영하고 있는 것이다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제28권3호
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• pp.121-128
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• 2024

There are growing concerns that the recently implemented Earthquake Early Warning service is overestimating the rapidly provided earthquake magnitudes (M). As a result, the predicted damages unnecessarily activate earthquake protection systems for critical facilities and lifeline infrastructures that are far away. This study is conducted to improve the estimation accuracy of M by incorporating the observed S-wave seismograms in the near source region after removing the site effects of the seismograms in real time by filtering in the time domain. The ensemble of horizontal S-wave spectra from at least five seismograms without site effects is calculated and normalized to a hypocentric target distance (21.54 km) by using the distance attenuation model of Q(f)=348f^0.52 and a cross-over distance of 50 km. The natural logarithmic mean of the S-wave ensemble spectra is then fitted to Brune's source spectrum to obtain the best estimates for M and stress drop (SD) with the fitting weight of 1/standard deviation. The proposed methodology was tested on the 18 recent inland earthquakes in South Korea, and the condition of at least five records for the near-source region is sufficiently fulfilled at an epicentral distance of 30 km. The natural logarithmic standard deviation of the observed S-wave spectra of the ensemble was calculated to be 0.53 using records near the source for 1~10 Hz, compared to 0.42 using whole records. The result shows that the root-mean-square error of M and ln(SD) is approximately 0.17 and 0.6, respectively. This accuracy can provide a confidence interval of 0.4~2.3 of Peak Ground Acceleration values in the distant range.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-77
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• 2022

농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.185-192
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• 2024

항공산업은 기술적인 혁신을 통해 안전성을 향상했으며, 항공 당국의 안전 규제와 감독을 통해 비행안전을 강화해 왔다. 항공산업의 안전 접근 방식이 항공기 시스템 전체에 대한 체계적인 접근 방식으로 발전함으로써 항공사는 새로운 안전 관리시스템을 구축하게 되었다. 항공기의 기술적 결함이나 비정상적인 데이터는 사고로 이어질 수 있는 전조 징후가 될 수 있으며, 이러한 징후를 조기에 식별하고 대처함으로써 사고 발생의 위험을 감소시킬 수 있다. 따라서 비정상적인 전조 징후의 관리는 데이터 기반 의사결정을 촉진하고, 항공사의 운영 효율성 및 안전수준을 강화하는 데 있어 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 항공기 착륙 시에 활주로 이탈로 이어질 수 있는 크랩랜딩 이벤트의 패턴과 원인 분석을 위한 사전적 분석 단계에서 QAR (quick access recorder) 비행 데이터 통계 분석 모델을 제시하여 착륙 이벤트의 전조 징후와 원인을 식별 및 제거하는 안전관리의 효율성을 제고하고자 한다.

• 한국작물학회지
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• 제50권4호
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• pp.268-275
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• 2005

Early predictions of crop yields call provide information to producers to take advantages of opportunities into market places, to assess national food security, and to provide early food shortage warning. The objectives of this study were to identify the most useful parameters for estimating yields and to compare two model selection methods for finding the 'best' model developed by multiple linear regression. This research was conducted in two 65ha corn/soybean rotation fields located in east central South Dakota. Data used to develop models were small temporal variability information (STVI: elevation, apparent electrical conductivity $(EC_a)$, slope), large temporal variability information (LTVI : inorganic N, Olsen P, soil moisture), and remote sensing information (green, red, and NIR bands and normalized difference vegetation index (NDVI), green normalized difference vegetation index (GDVI)). Second order Akaike's Information Criterion (AICc) and Stepwise multiple regression were used to develop the best-fitting equations in each system (information groups). The models with $\Delta_i\leq2$ were selected and 22 and 37 models were selected at Moody and Brookings, respectively. Based on the results, the most useful variables to estimate corn yield were different in each field. Elevation and $EC_a$ were consistently the most useful variables in both fields and most of the systems. Model selection was different in each field. Different number of variables were selected in different fields. These results might be contributed to different landscapes and management histories of the study fields. The most common variables selected by AICc and Stepwise were different. In validation, Stepwise was slightly better than AICc at Moody and at Brookings AICc was slightly better than Stepwise. Results suggest that the Alec approach can be used to identify the most useful information and select the 'best' yield models for production fields.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1589-1597
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• 2021

연안지역의 해저지하수 유출(SGD)은 하천과 함께 영양염류와 미량금속 등을 해양으로 유입시키는 주요 수송로 역할로써 중요성이 대두되고 있다. 이에 우리나라 육상의 연안지역인 낙동강 대권역 유역에 대해 1986년부터 2020년까지 35개년의 월별 SGD를 추정하고 계절적 변화와 시공간적 특성을 분석하였다. SGD 산출지점인 낙동강 연안유역은 SRTM(Shuttle Radar Topography Mission) DEM(Digital Elevation Model) 자료를 이용하여 210개의 유역을 추출하였으며, 우리나라에 적용가능한 가장 높은 해상도의 전지구 모델인 FLDAS(Famine Early Warning Systems Network Land Data Assimilation System) 10 km recharge를 통해 추정한 낙동강 연안유역의 연평균 SGD는 466.7 m²/yr 로 나타났다. 낙동강 연안유역 SGD는 시계열적으로 큰 변동성은 없었으나 여름에 집중되던 SGD유출이 가을철로 주요유출 시기가 확대되는 경향을 보였다. 또한 공간적으로는 큰 수계와 인접한 연안지역에서 계절에 관계없이 SGD 유출이 많고 1980년대 이후로 시간적 변화에 따라 다소 증가하고 있는 경향을 확인하였다. 이러한 결과는 낙동강 지역의 강수패턴의 시기가 확대되며, 기저유량이 많은 지역의 집수량이 높은 데에 따른 것으로 사료된다. 본 연구는 우리나라의 SGD 특성을 탐구하기 위한 모델링 기법을 제시한 선행적 연구이며 우리나라 해저지하수 유출이 해양에 미치는 영향과 연안관리를 위한 기초자료로 활용성이 기대된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.41-44
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• 2005

본 논문에서는 인터넷환경에서 증가하는 인터넷게임의 바이러스/웜의 공격에 의한 침해사고 발생시 정의되어야 할 정보와 이를 활용한 대량 트래픽을 발생시키는 탐지하는 방안을 제안하였다. 이에 따라 인터넷 게임 사고대응시스템에서의 자동화된 역추적 방안에 대한 설계와 기능에 대한 개념을 제시한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.500-509
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• 2022

With the rapid development of educational informatization, teaching methods become diversified characteristics, but a large number of information data restrict the evaluation on teaching subject and object in terms of the effect of English education. Therefore, this study adopts the concept of incremental learning and eigenvalue interval algorithm to improve the weighted decision tree, and builds an English education effect evaluation model based on association rules. According to the results, the average accuracy of information classification of the improved decision tree algorithm is 96.18%, the classification error rate can be as low as 0.02%, and the anti-fitting performance is good. The classification error rate between the improved decision tree algorithm and the original decision tree does not exceed 1%. The proposed educational evaluation method can effectively provide early warning of academic situation analysis, and improve the teachers' professional skills in an accelerated manner and perfect the education system.