This paper proposes a method for early warning of hazard for pipelines. Many pipelines transport dangerous contents so that any damage incurred might lead to catastrophic consequences. However, most of these damages are usually a result of surrounding third-party activities, mainly the constructions. In order to prevent accidents and disasters, detection of potential hazards from third-party activities is indispensable. This paper focuses on recognizing the running of construction machines because they indicate the activity of the constructions. Acoustic information is applied for the recognition and a novel pipeline monitoring approach is proposed. Principal Component Analysis (PCA) is applied. The obtained Eigenvalues are regarded as the special signature and thus used for building feature vectors. One-class Support Vector Machine (SVM) is used for the classifier. The denoising ability of PCA can make it robust to noise interference, while the powerful classifying ability of SVM can provide good recognition results. Some related issues such as standardization are also studied and discussed. On-site experiments are conducted and results prove the effectiveness of the proposed early warning method. Thus the possible hazards can be prevented and the integrity of pipelines can be ensured.
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 fettering 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.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제4권1호
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pp.39-49
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2017
This study develops an early warning system (EWS) to prevent the banking crisis. The proposed system incorporates both the perspective of crises and fundamental characteristics of the banking system in each economy. A fuzzy logic method with data from 1990-2009 is employed to construct the EWS of banking crisis based on 21 pre-determined variables from the aspect of total economy, financial and banking sectors. Our results show: Firstly, South Korea recorded higher probability to have a banking crisis in 1997 as there was large foreign debt in dollars. Secondly, China, Australia and New Zealand banking systems appear to be vulnerable to the crisis in 2007. The surge of China export, FDIs and booming stock market were signs of a heated economy. Australia with high commodity prices was also vulnerable to crisis. Thirdly, Australia, China, Japan and New Zealand banking systems appear to be exposed to the higher chance of a crisis in 2010. Japan with deflation coupled with expensive yen did not augur well for its export. Overall, the findings show that in Asian Financial Crisis 1997/98 and Global Financial Crisis 2008/09, many economies are exposed to a higher probability of having the crisis and this shows an urgent need of having surveillance in these economies.
Agro-Meteorological Information Service (AMIS) network has been established since 2001 by Rural Development Administration (RDA) in Korea, and has provided access to current and historical weather data with useful information for agricultural activities. AMIS network includes 158 automated weather stations located mostly in farm region, with planning to increase by 200 stations until 2017. Agrometeorological information is disseminated via the web site (http://weather.rda.go.kr) to growers, researchers, and extension service officials. Our services will give enhanced information from observation data (temperature, precipitation, etc.) to application information, such as drought index, agro-climatic map, and early warning service. AMIS network of RDA will help the implementation of an early warning service for weather risk management.
기상이변의 증가추세는 인류가 직면한 기후변화의 또 다른 속성이며 농업부문에서는 이미 심각한 재해로 이어지고 있다. 기상이변은 다양한 공간규모에 걸쳐 일어나지만 그 영향을 완화시킬 처방은 국지적인 규모에서만 가능하다. 따라서 기후변화 대응을 위한 조기경보체계는 반드시 '위치와 장소'를 기반으로 그곳의 영농정보를 바탕으로 할 때만 효율적이다. 기존 조기경보체계는 다양한 영농현장에 대한 구체적 위험을 알려주지 못하며, 농가의 개별적 상황이 대응조치에 반영되지 못하고, 악기상의 장기 누적효과에 의해 발생하는 '지발재해'나 둘 이상의 기상요소가 동시에 작용하는 '복합재해'에 대한 고려가 없다. 본 강좌에서는 선행연구들에 의해 확보된 '농가맞춤형 기상위험 관리기술'을 토대로, 필지단위 국지기상조건을 재배중인 작물의 종류와 발육단계에 맞춘 '재해위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 판단하며, 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달하는 '맞춤형 농업기상서비스' 구축에 관하여 논의한다. 이 서비스를 현업화하기 위한 1단계 4년의 조기경보체계 실증연구가 2014년에 시작되었고, 2017년까지는 남한 21개 대권역 가운데 하나인 유역면적 $4,914km^2$에 60,202호의 농가로 이루어진 섬진강권역을 대상으로 현업서비스를 구축하게 된다. 연구수행과정에서 얻어지는 경험은 2단계 전국 대상 사업으로 확대되어 기후변화와 기상이변 증가에 따른 농업부문 재해위험을 개별농가 차원에서 실질적으로 경감시키는 데 기여할 것이다. 금세기 농업분야 최대의 도전인 기후변화를 슬기롭게 극복하기 위해 '기후스마트농업'이 학계의 대안으로 자리 잡았지만, 국내 성공의 전제조건으로서 농업기상 조기경보체계의 지속적인 개발과 이를 토대로 한 맞춤형 농업기상서비스의 전국 확대가 필요하다.
필지단위 재해발생 가능성을 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 농장 맞춤형으로 전달할 수 있는 '농업기상재해 조기경보 시스템'의 실용성과 운영 효율성을 높이기 위하여 현업 서비스 시스템을 국립농업과학원에 구축하여 2014년도 10월부터 2015년 3월까지의 시범 서비스 운영기간 동안 현장 적용을 위한 개선, 서비스 안정화 단계를 거쳤다. 현업 서비스 시스템은 섬진강 하류 유역(행정구역상 광양시 일부, 하동군 일부, 구례군 일부)의 약 470 자원농가와 950 여필지를 서비스 대상으로 하였다. 자원농가에게 필지 단위 사전경보를 개별 문자로 통보하는 시스템과 해당 지자체가 관내 현황을 시각적으로 파악할 수 있는 분포형 사전 경보시스템(웹 GIS 기반) 형식의 투 트랙(Two track) 시스템으로 구성되었다. 1차 연구대상지역인 섬진강 하류에 대하여 현업 서비스는 2015년 3월 2일부터 개별 문자통보를 개시하였으며 온라인 홈페이지는 2015년 4월부터 인터넷 주소(http://www.agmet.kr)로 운영을 시작하였다. 현재는 농장 날씨정보, 농장 재해정보, 전국기상위험, 전국기상특보, 문자서비스를 제공하고 있으며 연구가 진행되는 2017년까지 서비스 대상지역 확대, 서비스 컨텐츠 확대, 서비스 품질 개선 등의 연구활동과 함께 지속적으로 유지될 것이다.
근년에 자주 나타나고 있는 봄철 과원의 서리피해는 관측된 기온이 비슷한 지역일지라도 개화 혹은 발아 단계의 과원에서 집중되고 있어 효율적인 상해 경보시스템 운영을 위해서는 발아기 혹은 만개기의 정확한 예측이 필요하다. 품종별 모수가 알려져 있는 포도 거봉, Campbell Early를 대상으로 생물계절모형을 적용하여 발아기를 추정하고 최저기온 예상치와 함께 늦서리 위험도 추정방법을 제시하였다. 이 방법은 발아 이후에 최저기온이 영하로 내려가면 상해가 발생한다고 가정하는데, 추정값의 오차범위를 고려한 발아일 이후 일 최저기온이 $-1.5^{\circ}C$ 이하로 떨어지면 경보(Warning), ${\pm}1.5^{\circ}C$ 사이면 주의보(Watch)를 발령한다. 이 방법을 2004년과 2005년 4월 경기 안성의 포도원에 적용하여 결과의 신뢰도를 확인하였다. 같은 방법으로 1971-2000평년의 기후조건에서 예상되는 안성지역의 포도 늦서리피해 위험지역을 30 m의 고해상도 전자기후도로 표현하였다. 안성시 전역을 30 m 격자점으로 표현하면 총 608,585개로 구성되는데, 평년의 포도 상해위험지역 판정결과 거봉은 1,059지역이, Campbell Early는 2,788지역이 주의지대로 예상된다.
기상이변의 증가추세는 인류가 직면한 기후변화의 또 다른 속성이며 농업부문에서는 이미 심각한 재해로 이어지고 있다. 기상이변은 다양한 공간규모에 걸쳐 일어나지만 그 영향을 완화시킬 처방은 국지적인 규모에서만 가능하다. 따라서 기후변화 대응을 위한 조기경보체계는 반드시 '위치와 장소'를 기반으로 그곳의 영농정보를 바탕으로 할 때만 효율적이다. 기존 조기경보체계는 다양한 영농현장에 대한 구체적 위험을 알려주지 못하며, 농가의 개별적 상황이 대응조치에 반영되지 못하고, 악기상의 장기 누적효과에 의해 발생하는 '지발재해'나 둘 이상의 기상요소가 동시에 작용하는 '복합재해'에 대한 고려가 없다. 본 강좌에서는 선행연구들에 의해 확보된 '농가맞춤형 기상위험 관리기술'을 토대로, 필지단위 국지기상조건을 재배중인 작물의 종류와 발육단계에 맞춘 '재해위험지수'로 정량화하고, 이를 평년기준과 비교하여 재해발생 가능성을 판단하며, 적절한 대응방안과 함께 재배농가에게 일대일로 전달하는 '맞춤형 농업기상서비스' 구축에 관하여 논의한다. 이 서비스를 현업화하기 위한 1단계 4년의 조기경보체계 실증연구가 2014년에 시작되었고, 2017년까지는 남한 21개 대권역 가운데 하나인 유역면적 4,914km2에 60,202호의 농가로 이루어진 섬진강권역을 대상으로 현업서비스를 구축하게 된다. 연구수행과정에서 얻어지는 경험은 2단계 전국 대상 사업으로 확대되어 기후변화와 기상이변 증가에 따른 농업부문 재해위험을 개별농가 차원에서 실질적으로 경감시키는 데 기여할 것이다. 금세기 농업분야 최대의 도전인 기후변화를 슬기롭게 극복하기 위해 '기후스마트농업'이 학계의 대안으로 자리 잡았지만, 국내 성공의 전제조건으로서 농업기상 조기경보체계의 지속적인 개발과 이를 토대로 한 맞춤형 농업기상서비스의 전국 확대가 필요하다.
Purpose: This study is to determine knowledge about early detection and risk perception of cancer according to taking cancer screening tests in the general population. Methods: The participants were 151 people aged 40 years or older. A questionnaire consisted of knowledge about early detection (warning signs, cancer screening methods, general knowledge for early detection), cancer risk perception and history of cancer screening during past 2 years. Results: The percentages of correct answers were 64.7% in knowledge about warning signs, 73.7% in knowledge of cancer screening tests and 80.1% in general knowledge for early detection. Participants had the highest knowledge about screening methods for stomach cancer and the lowest for liver and colon cancer. The level of risk perception was medium. The participants who participated in cancer screening showed lower risk perception than those who did not. There was no significant relationship between knowledge and performance of cancer screening. The primary reason for not participating in cancer screening was patient's perception of their own health. Conclusion: These results suggest that cancer risk perception can affect the performance of cancer screening and we need to study how to handle this problem. Additionally screening programs should focus on liver cancer and colon cancer.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.223-233
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2013
본 연구는 외국인 투자자의 대량매도구간을 서포트 벡터 머신 알고리즘을 통해 모형을 구축하여 발생 가능한 대량매도기간을 사전에 방지할 수 있는 지능형 조기경보시스템을 구축하였다. 이러한 방법은 기존의 Son 등 (2009), Ahn 등 (2011)이 제시한 방법을 토대로 지능형 조기경보시스템에 대한 예측성과를 개선시켰으며, 더 나아가 최근까지 예측성과를 살펴봄으로써 조기경보시스템의 역할을 수행할 수 있는지를 살펴보았다. 또한 구축된 EWSFI는 국내주식시장뿐만 아니라 환율 및 원유시장 등 다양한 경제 분야에서 활용될 수 있는 가능성을 시사하고 있으며, 시장상황의 위기를 사전에 예측하여 예상되는 충격을 줄일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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