Project의 Quality, Cost, Delivery의 세 가지 목표를 달성하기 위해서는 프로젝트 Risk의 조기 인식 및 대처는 프로젝트 성공의 가장 중요한 요소가 되고 있다 Project Risk는 1)프로젝트의 이해관계자(고객, 협력회사)간의 재무적, 법률적 Risk [수주 Risk]와 2)프로젝트 수행상의 제품공학, 개발환경, 외부제약조건 등의 Risk [수행 Risk]로 나눌 수 있으며, 수주 Risk는 분석 결과가 수행 Risk의 식별, Monitoring에 직접적으로 반영되어야 한다. 프로젝트 수행 Risk는 조기에 식별하고 정량적/정성적 영향을 분석하여 대응계획을 수립하여 지속적으로 Monitoring함으로서 영향을 최소화할 수 있으므로 Risk를 조기 식별하고 경보할 수 있는 시스템(EWS: Early Warning System)의 구축 운영이 반드시 필요하다. 본문에서는 프로젝트 Risk에 대한 분석 및 대웅방안, 프로젝트관리시스템 및 조기경보체계의 표준, 상호간의 관계에 대하여 SK C&C에서 수립하여 적용중인 실증적인 해법을 제시 하고자 한다.
2000년 이후 한국에서 기후변화(아열대성 및 잦은 이상기온) 및 농축산물 수입개방에 따른 국내 고병원성AI, 구제역, 가축질병 5회 발생으로 3조8천억원 피해와 기유입 확산되는 재선충의 10여년간 공적 방제비 2천383억원이 투입되었다. 또한 유입 가능성이 높은 흰개미 등의 외래식물해충으로 국가의 경제 사회적 피해와 영향이 증가되는 실정이다. 본 논문에서는 FTA확대에 따른 농식물로 인한 국가경제피해에 대한 대응 가능한 농업 농촌분야에 사물(IoT) 기반의 국가재난형 동 식물위성조기경보체계 운용전략에 대한 연구와 정책 수립을 연구한다. 또한 국가적 재난의 피해발생과 책임소재에 대한 정부의 피해보상 및 법 제도적인 책임 수행의 사전 증거자료 수집과 사후 보상 근거로서의 포렌식 기술이 포함된 정책이 적용되는 방법을 연구한다.
현재 한국의 지진 관측은 1905년도에 시작된 이후로 계속적인 지진 관측망 확충과 새로운 장비의 도입으로 선진국 못지않은 장비를 보유하고 있지만, 지진의 관측과 분석에 있어서는 그 수준이 미흡한 것이 실이다. 특히, 동해안 지진원인자 분석에 있어서 시간이 많이 소요되기 때문에 지진 정보나 지진 해일 경보를 발령하는데 어려움이 있다. 이번 연구에서는 일본에서 사용하는 지진 관측망(JMA), 한국 지진 관측망(KMA), 그리고 국제 관측망(IRIS) 지진 관측소의 파형 포맷을 하나의 공통 파형 포맷으로 변환 합성하고 공유 분석 프로그램인 FESNET(극동 지진 관측망 분석 체계)를 구축하여 2004년 5월 29일과 6월 1일에 발생한 울진 지진과, 2005년 3월 20일에 발생한 일본 후쿠오카 지진의 분석에 응용하였다. 분석결과 어느 한쪽 관측망(KMA, JMA)을 사용하는 것보다 이들 모든 관측망을 활용하는 FESNET을 이용할 때 더 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 말 수 있다.
Construction projects have frequently exceeded their schedule despite reliable estimates at the start of a project. This problem was attributed to unpredictable causes at the beginning and to shortage of proper tools to accurately predict project completion date. To supplement this difficulty, project managers need a comprehensive system that can be employed to monitor the progress of an ongoing project and to evaluate potential delay for achieving the goal on time. This paper proposed a progressive-based expert system for quantitative assessments of project delay at the early stages of the execution. Furthermore, the system is used to inspect the change of the uncertainty on completion date and its magnitude. The proposed expert system is helpful for furnishing project managers a warning signal as a project is going behind schedule and for tracking the changed uncertainty at a desired confidence level. The main objectives of this paper are to offer a new system to overcome the difficulties of conventional forecasting tools and to apply a construction project into the system to illustrate its effectiveness. This paper focuses on construction phase of project development and is intended for the use by project managers.
In case that limited resources can be mobilized, non-structural countermeasures such as 'monitoring using Information and Communication Technology might be one of solutions to mitigate disaster risks. Having established the monitoring system, operational and maintenance costs to maximize the effectiveness might trouble the authority concerned or duty attendant who is in charge. In this respect, "Guerrilla Sensor" would be very cost effective because of the inherent mobility characteristic. The sensor device with the IRIS camera and GPS (Global Positioning System) equipped, is basically battery-operated and communicates with WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access). It has a strong advantage of capabilities for 'Disaster Response' with immediate and prompt action on the spot, making the best use of IoT (Internet of Things), especially with the mobile web. This paper will explain how the sensor system works in real-time GIS (Geographic Information System) pinpointing the exact location of the abnormal movement/ground displacement and notifying the registered users via SMS (Short Message Service). Real time monitoring with early warning and evaluation of current situations with LBS (Location Based Service), live image and data information can help to reduce the disaster impact. Installation of Guerrilla sensor for a real site application at Gimcheon, South Korea is also reported.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.827-830
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2006
The tsunami from the megathrust earthquake magnitude 9.3 on 26 December 2004 is the largest tsunami the world has known in over forty years. This tsunami destructively attacked 13 countries around Indian Ocean with at least 230,000 fatalities, displaced people 2,089,883 and 1.5 million people who lost their livelihoods. The ratio of women and children killed to men is 3 to 1. The total damage costs US$ 10.73 billion and rebuilding costs US$ 10.375 billion. The tsunami's death toll could have been drastically reduced, if the warning was disseminated quickly and effectively to the coastal dwellers along the Indian Ocean rim. With a warning system in Indian Ocean similar to that operating in the Pacific Ocean since 1965, it would have been possible to warn, evacuate and save countless lives. The best tribute we can pay to all who perished or suffered in this disaster is to heed its powerful lessons. UNESCO/IOC have put their tremendous effort on better disaster preparedness, functional early warning systems and realistic arrangements to cope with tsunami disaster. They organized ICG/IOTWS (Indian Ocean Tsunami Warning System) and the third of this meeting is held in Bali, Indonesia during $31^{st}$ July to $4^{th}$ August 2006. A US$ 53 million interim warning system using tidal gauges and undersea sensors is nearing completion in the Indian Ocean with the assistance from IOC. The tsunami warning depends strictly on an early detection of a tsunami (wave) perturbation in the ocean itself. It does not and cannot depend on seismological information alone. In the case of 26 December 2004 tsunami when the NOAA/PMEL DART (Deep-ocean Assessment and Reporting of Tsunami) system has not been deployed, the initialized input of sea surface perturbation for the MOST (Method Of Splitting Tsunami) model was from the tsunamigenic-earthquake source model. It is the first time that the satellite altimeters can detect the signal of tsunami wave in the Bay of Bengal and was used to validate the output from the MOST model in the deep ocean. In the case of Thailand, the inundation part of the MOST model was run from Sumatra 2004 for inundation mapping purposes. The medium and high resolution satellite data were used to assess the degree of the damage from Indian Ocean tsunami of 2004 with NDVI classification at 6 provinces on the Andaman seacoast of Thailand. With the tide-gauge station data, run-up surveys, bathymetry and coastal topography data and land-use classification from satellite imageries, we can use these information for coastal zone management on evacuation plan and construction code.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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