• 대한토목학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.439-448
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• 2018

지진 조기경보 시스템(EEWS)은 상대적으로 빠른 속도로 전파되는 P파를 관측하여 잇따라 도달하는 S파에 의한 피해 위험을 미리 경보하고, 시민의 즉각적인 대피를 유도하는 것을 목표로 한다. 현재 대한민국의 지진 조기경보 시스템은 최초 P파 관측 후 50초 이내에 지진 경보 발령이 가능한 상태이며 2020년까지 지진 경보 발령 시간을 P파 관측 후 10초 이내로 단축하겠다고 공표한 상태이다. 이를 위해서는 지진 발생 시 P파의 관측이 5초 내에 이루어져야 한다. 2016년 리히터 규모 5.8의 경주 지진 이후 국내 지진 재난 대응체계에 대한 개선의 요구에 힘입어 재난 및 안전관리 기본법 내 재난관리책임기관의 기능 연속성 계획 수립에 관한 항이 신설되었다. 국립공원 관리공단 역시 재난으로부터의 탐방객 안전확보의 의무를 지닌 바, 보다 능동적인 대응체계를 위해 유관기관과의 협력체계 구축을 추진하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 통합지진관측망의 분포 및 국립공원의 공간적 분포를 정량화하여 국립공원의 지진 조기경보 서비스 제공의 잠재적인 취약성을 분석하였다. 분석 결과, 중부지방에 위치하는 속리산, 계룡산, 가야산, 덕유산 및 동남부 지방의 경주 국립공원은 자체적으로 지진파를 감지하여 분석하는 현장시스템의 보강이 필요할 것으로 나타났으며 북한산 국립공원은 통합지진관측망 중심의 전방탐지시스템의 개선이 필요할 것으로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.587-593
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• 2018

증후군감시는 감염병 발생 초기에 나타날 수 있는 임상적 증상 발생동향을 감시하여 감염병의 발생을 가능한 조기에 인지하기 위해 고안된 감시체계이다. 한국 질병관리본부에서는 응급실 기반의 증후군감시시스템을 개발하였으며, 현 시스템의 기능을 강화하고자 국외 증후군감시 조기경보시스템에 관한 문헌조사를 하였다. 본 논문에서는 국외 증후군감시 조기경보시스템 운영현황을 설명, 비교하여 한국의 응급실 기반 증후군감시를 위한 조기경보시스템의 개선에 필요한 근거자료를 마련하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권4호
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• pp.25-39
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• 2016

Asset prices decline sharply and stock markets collapse when financial crisis happens. Recently we have encountered more frequent financial crises than ever. 1998 currency crisis and 2008 global financial crisis triggered academic researches on early warning systems that aim to detect the symptom of financial crisis in advance. This study proposes a risk recovery index for detection of good opportunities from financial market instability. We use SVM classifier algorithms to separate recovery period from unstable financial market data. Input variables are KOSPI index and V-KOSPI200 index. Our SVM algorithms show highly accurate forecasting results on testing data as well as training data. Risk recovery index is derived from our SVM-trained outputs. We develop a trading system that utilizes the suggested risk recovery index. The trading result records very high profit, that is, its annual return runs to 121%.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권3호
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• pp.191-193
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• 2002

Insulation aging diagnosis system provides early warning in regard to electrical equipment defects. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. For solving this problem, many researchers proposed a method that diagnose power plant by using partial discharge. In this paper, we design the intelligent sensor to diagnose insulation degradation state that uses a Microprocessor and Al. Proposed sensor has MCU that is used to diagnose insulation degradation and communicate with main IDD system. And we use a fuzzy model to diagnose insulation degradation.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2000년도 사면안정 학술발표회
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• pp.60-76
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• 2000

Early detection in real-time response of slope movements ensures tremendous saving of lives and repair costs from catastrophic disaster Therefore, it is essential to constantly monitor the performance and integrity of slope-stabilizing structures such as Rock bolt, Nail and Pile during or after installation. We developed a novel monitoring system using Fiber Bragg Grating (FBG)sensor. It's advantages are highly sensitivity, small dimension and electro-magnetic immunity. capability of multiplexing, system integrity, remote sensing - these serve real-time health monitoring of the structures. Real-time strain measurement by the signal processing program is shown graphically and it gives a warning sound when the monitored strain state exceeds a given threshold level so that any sign of abnormal disturbance on the spot can be easily perceived.

• 한국지진공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.71-81
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• 2021

This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.

• 한국가스학회지
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• 제17권2호
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• pp.28-35
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• 2013

대도시 내에 밀집하여 증가하고 있는 대형 복합 건축물은 그 규모와 복잡성으로 인해 유해가스 관련 사고발생시 대형 재난으로의 확대 가능성이 상존한다. 이에 대한 대응책으로, 다종의 유해가스를 감지하는 복합 가스 센서와 이로부터 수집한 정보를 활용한 조기 경보 시스템이 연구되고 있다. 이와 같은 센서 기반 재난 전조 감시 시스템의 효과적인 적용과 운영을 위해서는 적합한 기준이 먼저 마련되어야 한다. 본 연구에서는 유해가스의 감지와 조기 경보 발령을 위한 경보 기준 농도를 제시하고, 각 경보 단계별로 대응 활동과 정보 전파 등 재난 대응 체계를 제안하였다. 재난 감시 기준을 통해 유해가스 관련사고 발생 시 조기에 위험을 감지하여 사고의 경과에 따라 효과적인 대응을 이끌어 낼 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.117-127
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• 2020

농촌진흥청 농업기상재해 조기경보시스템은 기상청으로부터 제공되는 기상정보를 활용하여 농장 단위로 상세 추정하고, 추정된 상세 기상정보를 바탕으로 작물의 생육 추정 및 생육이 진행됨에 따라 발생할 수 있는 기상 재해를 예측하여 사용자에게 미리 전달한다. 이들 예측 정보를 검증하기 위한 무인기상관측망을 연구 지역 내에 구축하였으며, 관측망으로부터 수집되는 기상 실황 자료의 실시간 웹 표출 시스템을 구축하였다. 기상관측장비로부터 수집되는 기상요소로는 기온, 습도, 일사량, 강우량, 토양수분, 일조시간, 풍속, 풍향 등이며, 1분단위로 수집 및 10분 간격으로 서버로 전송된다. 자료 표출 시스템은 기상관측장비로 부터 수집되는 1분 단위의 기상자료를 DB로 구축하는 1단계, 수집된 기상자료를 10분, 1시간, 1일 단위로 통계 분석하는 2단계, 수집 및 분석한 기상자료를 웹으로 표출하는 3단계로 구성된다. DB에 수집된 기상자료는 웹 페이지를 통해, 전체 지점 또는 1개 지점의 1분단위, 10분단위, 1시간 단위, 1일 단위로 조회할 수 있으며, CSV 포맷으로 다운로드 할 수 있다. 자료 표출 시스템 접속 URL은 http://aws.agmet.kr 이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권4호
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• pp.405-421
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• 2010

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.

• 암석학회지
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• 제25권1호
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• pp.95-106
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• 2016

본 연구에서는 중국 내에 분포하는 활화산, 중국의 활화산 모니터링 개요, 중국 화산관측소의 모니터링 장비 현황, 장백산화산관측소 및 중국의 백두산 화산 조기경보시스템 구축 계획에 대하여 알아보았다.